錯過AI牛市後，如何把握機器人投資的黃金窗口？

作者：Miles Deutscher, 加密分析師

編譯：Felix, PANews

機器人賽道可能成為未來十年最具「非對稱回報」潛力的投資機會。軟體 AI 已經迎來了屬於它的高光時刻，像 $PLTR 這樣的公司股價在過去幾年裡飆升了 500% 以上。如果你在物理 AI 領域能夠正確佈局，你將能在未來十年內看到類似的非對稱上漲空間。

本文將涵蓋以下內容：

機器人投資邏輯
如何獲得投資機會
如何進行研究以及輔助工具

投資邏輯

你最近可能在社群媒體上看到過這張圖表。

創投機構對機器人技術的投資剛剛創下季度新高（約 160 億美元，並且還在持續增長）。

機器人領域的投資熱潮在數量上比 2021 年至 2025 年期間高出約 2 倍，在價值上高出約 4.5 倍。

一旦你理解了其中的原因，你就會明白為什麼這種流動性短期內不會放緩。作為對比，目前機器人領域的 VC 投資額僅為 AI 領域資金湧入量的 1/14。歸根結底，這個巨大的差距正是當前投資者所面臨的非對稱機會所在。

那麼，究竟是什麼在驅動 VC 的興趣？

要理解機器人賽道的投資邏輯，你不能僅僅將這個行業視為「製造機器人」。

這個行業其實扮演著將 AI 進步與現實世界鏈接起來的「橋樑」角色。

在過去的十年裡，AI 的進步幾乎完全侷限在螢幕之內。

也就是說，模型變得越來越智能，但它們顯然無法拿起任何東西、走到任何地方，或者與現實物理世界進行互動。

這一巨大的空白正是整個機器人投資邏輯的核心所在，目前正在進入該行業指數級增長曲線的起點：

機器人技術的限制開始被打破

過去五年，對機器人技術的悲觀論調主要集中在兩點：

AI 不夠強大
硬體成本過高且難以大規模生產

這兩個限制因素正在開始被打破。

就能力而言：機器人技術目前正處於實現實際應用的關鍵轉折點。

三年前，機器人領域的面貌截然不同。

2022 年，Google 的 RT-1 引入了機器人學習，它基於 700 多個特定任務的 13 萬個演示數據進行訓練。
2023 年，RT-2 推出了首個視覺-語言-動作（VLA）模型。
到 2025 年，這一進展已轉化為特斯拉和 Figure AI 等公司的大規模生產部署。

短短三年內，該領域就從單一任務的演示學習發展到工廠規模的部署。

如果將其與大語言模型（LLM）的發展進程進行比較，機器人技術僅僅落後幾年而已。

機器人技術與低層人機互動（實際應用）

為了進行公平的比較，可以將當前機器人技術的能力大致比作 GPT-2 的水平。

GPT-2 能力強大，但缺乏實際應用經驗。

這種差距正在迅速縮小，Figure 最近進行的一場直播就證明了這一點。

他們的 F.03 人形機器人連續 160 多個小時（完全自主）完成了包裹分揀工作。

這種機器人技術進步的證明在一年前還不存在。

過去一年，機器人能力方面取得了諸多實際飛躍，但簡而言之，真正的現場部署終於開始顯現。

成本方面：人形機器人的成本一直在快速下降。

機器人製造總成本：

2020 年：研發平台成本超過 100 萬美元
2022/2023 年：單台成本 15 萬至 50 萬美元
2026 年：單台成本 3 萬至 15 萬美元（取決於功能）

預計未來成本曲線還將繼續下降。到 2030 年，平均售價預計將下降約 70%，達到新的行業平均水平，僅為 3.7 萬美元。

IDTechEX 人形機器人製造價格

實際案例

Weave Robotics 剛剛發布了火爆網路的 Issac 1 機器人，售價僅為 8000 美元。這是前所未見的低價。

這與太陽能電池板和電動汽車電池在不到十年內，從小眾市場走向主流市場的成本曲線如出一轍。

機器人技術的完美風暴正在醞釀之中。

機器人 / AI 能力正在迅速提升，同時成本也在下降。

這些是目前 VC 對機器人技術表現出濃厚興趣的部分根本原因。如果你是一位精明的投資者，就應該趁著資金仍然充裕的時候搭上這趟順風車。

如何參與其中

以下所有內容僅代表作者觀點，並非財務建議。在最後一部分，會提供一些資源，幫助你進行盡職調查/研究。

構建機器人投資組合時，有五個層面值得了解。隨著層面深入，相應的風險承受能力也會隨之提高。

作者將投資組合的 5-10% 分配給這些層面的組合，以構建一個長期、高信念的機器人投資組合，但你可以根據自己的喜好構建投資組合。

第一層：ETF

如果想投資機器人領域，但又不想挑選個股，ETF 是理想之選。它們能分散投資於整個生態系統，讓整個行業發揮作用，而不是押注於個別公司。

（相關閱讀：普通人怎麼參與機器人賽道？用ETF押注整條產業鏈）

以下三檔機器人 ETF 值得您關注：

$BOTZ：Global X 機器人與人工智能 ETF

$BOTZ 是大多數散戶投資者在聽到「機器人 ETF」時首先想到的基金。它追蹤 68 家公司，涵蓋工業機器人、自動化、非工業機器人和自動駕駛汽車等領域。$BOTZ 過去一年的回報率約為 30%，今年迄今為止的漲幅約為 10%。

但缺點是投資集中度較高：少數幾家日本和瑞士的自動化巨頭貢獻了大部分收益，因此它更像是一檔專注於特定領域的成長型基金，而非一檔涵蓋廣泛主題的基金。

$BOTZ 主要持倉

2. $ROBO：ROBO 全球機器人與自動化指數 ETF

ROBO 持有 91 家公司，費用率為 0.95%，是這份榜單中最貴的，但之所以收費高昂，是因為它追蹤的是一個高度專業化的指數，專門投資於機器人領域。

$ROBO 持倉

3. $ARKQ：ARK 自主技術與機器人 ETF

該基金持有大量特斯拉股票，只有認同 Cathie Wood 對未來自主技術的獨特願景，才值得持有。此外，該基金在國防領域也有顯著的投資，Kratos Defense 和 AeroVironment 是其主要持倉。

$ARKQ 業績表現

第二層：大型上市股票

在這個層級，你將直接投資於那些已經產生實實在在機器人收入的具體公司。

一些值得加入你觀察列表的公司：

1.$TSLA - 特斯拉

特斯拉是整個機器人領域中最具信心、風險也最高的公司。馬斯克曾明確表示，特斯拉未來約 80% 的價值將來自 Optimus 系統。

Wedbush 的分析師 Dan Ives 稱特斯拉為「世界上最好的物理 AI 公司」，並預測到 2026 年底，特斯拉的市值可能達到 2 萬億美元，這主要得益於其在全自動駕駛 (FSD) 和機器人領域的增長。

2. $AMZN - 亞馬遜

亞馬遜是大型科技股中最被低估的機器人公司。

自 2012 年以來，亞馬遜已部署超 100 萬台機器人，並運營著一個完整的系統生態系統。亞馬遜在機器人領域的成功將提升其整體生產力和收入利潤率。

當然，還有很多其他的大盤股值得關注，但這兩家是每個人都應該重點關注的。

第三層：「賣鏟人」（硬體與基礎組件供應商）

淘金熱時期，發財的不是礦工，而是提供採礦設備的人。同樣的道理也適用於機器人行業。未來十年，那些銷售／生產機器人公司成功所需資源的公司將會成為真正的富豪。

值得一提的「賣鏟」領域有很多，以下是核心清單：

計算
視覺感知
執行驅動
仿真模擬
半導體

第四層：純粹的機器人概念股

這一層的投資邏輯更加集中。這些公司的整個商業模式都依賴於機器人技術。例如：

1.$OUST - Ouster

Ouster 是機器人感知領域的佼佼者。

任何在現實世界中導航的機器人都需要「眼睛」，而激光雷達正日益成為這一層「眼睛」。

2. $SYM - Symbotic

Symbotic 是一家押注倉庫自動化浪潮的公司（並非直接押注人形機器人）。

其投資邏輯是：全球各大零售商和食品雜貨商的配送中心仍然主要依賴人工操作。勞動力成本高昂、不穩定，而且越來越難招到人。Symbotic 致力於構建全自動倉庫系統，以取代人工環節。

他們已經擁有沃爾瑪等大型客戶，並且正在制定大規模部署路線圖。

第五層：高風險 Betas

最後，第五層是可以考慮進行高風險投資的地方。例如：加密貨幣機器人項目、早期創業公司投資（如果適用）等。

值得研究的股票代碼是 $BOT - RoboStrategy。它可能是目前最受關注的公司之一，因為它可以讓您接觸到一些私人機器人公司。這一層藴藏著一些最不對稱的投資機會，因為目前還沒有人關注這裡。

如何進行研究及輔助工具

理解機器人技術理論是一回事，但真正深入研究特定公司並構建投資組合又是另一回事。以下是對機器人技術財務研究很有幫助的工具：

Claude Mega Prompt

這是最簡單的入門工具。

如果您將此提示發送給 Claude，它會分析您的整個投資組合，並幫助您反向推算出機器人技術可能適合投資哪些領域。

2. Financial Datasets MCP：個人理財終端

只需將 Financial Datasets MCP 伺服器直接連接到您的終端，即可在 60 秒內將 Claude Code 變成您的個人理財助手。

以下是設定方法：

步驟 1：添加 MCP 伺服器

打開 Claude Code 並貼上：

claude mcp add --transport http financial-datasets https://mcp.financialdatasets.ai/

步驟 2：驗證

在 Claude Code 中輸入 /mcp，並在瀏覽器中完成 OAuth 流程。

步驟 3：開始提示

連接後，您可以將實時財務數據直接導入您的終端：

What's a good entry price on $OUST based on current fundamentals?

（根據目前的基本面，$OUST 的合理買入價是多少？）

Show me Tesla's revenue for the last 4 quarters and flag any trend changes.

（請提供特斯拉過去四個季度的營收數據，並指出趨勢變化。）

3. Perplexity Finance

Perplexity Finance 是最喜歡的 AI 金融研究工具之一。

您可以輕鬆查詢營收數據、尋找新興機器人公司、創建自定義觀察列表等。

Perplexity Finance

4. EdgeNetwork 的 RobotScan

這個網站可以幫助您研究頂尖的機器人公司（Web2 / Web3），按硬體排序，並提供最新新聞等資訊。

如果您是機器人領域的投資新手，這裡是一個不錯的起點：

https://www.robotscan.io/

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