Goldman Sachs : La prochaine grande tendance de l’IA passera de la puissance de calcul aux robots humanoïdes
Goldman Sachs estime que la pénurie de main-d'œuvre et la demande d'automatisation offrent un moteur de croissance à long terme pour l'industrie des robots humanoïdes. Les valorisations du secteur des robots humanoïdes et de l'automatisation en Asie restent inférieures à celles des actifs similaires aux États-Unis, et les capitaux se dirigent désormais vers les composants clés ainsi que la chaîne industrielle de l'automatisation. Cependant, le secteur est toujours à ses débuts en matière de commercialisation : le manque de données réelles, l’insuffisance de l’IA générale autonome et les coûts élevés demeurent les principaux obstacles à une application à grande échelle des robots humanoïdes.
La narration concernant l’investissement dans l’intelligence artificielle s’étend désormais de l’infrastructure vers les applications.
Le dernier rapport de Goldman Sachs souligne qu’avec l’expansion continue de l’infrastructure de calcul de l’IA, les robots humanoïdes pourraient devenir un moteur de croissance majeur pour la prochaine phase de l’IA, tandis que la pénurie de main-d’œuvre et la demande d’automatisation constitueront un soutien structurel à long terme pour l’industrie.
L’équipe de trading asiatique de Goldman Sachs estime récemment que l’industrie robotique en Asie est à un stade de développement précoce. Par rapport à des actifs similaires aux États-Unis, la valorisation du secteur robotique et automatisation en Asie présente encore une décote, alors que les attentes de croissance des bénéfices sont plus élevées et que les capitaux commencent à tourner vers la chaîne d’approvisionnement robotique.
La banque souligne également que le secteur en est encore à la phase de transition de la validation technique vers la commercialisation, une adoption à grande échelle nécessitera encore du temps .
Une évolution technologique rapide, une commercialisation encore à ses débuts
Jacqueline Du, stratégiste actions chez Goldman Sachs, révèle dans le dernier rapport que la banque a visité du 18 au 22 mai quatorze entreprises robotiques à Hong Kong, Shenzhen et Pékin, couvrant la chaîne industrielle d’IA incarnée, de robotique et d’automatisation en Chine.
L’enquête montre que les modèles VLA/VTLA et les modèles mondiaux s’intègrent de plus en plus vite, ce qui améliore la capacité de planification et d’adaptation environnementale des robots, avec une expansion constante de la taille des modèles.
Mais contrairement aux grands modèles linguistiques, l’IA pour robots fait face à une rareté de données réelles. L’entraînement de robots nécessite une multitude de données physiques telles que la force, le couple, le mouvement, qui sont difficiles à collecter à grande échelle comme les textes et images sur internet, devenant ainsi un frein clé à l’entraînement des modèles et à l’amélioration des capacités.
Pour résoudre ce problème, le secteur investit davantage dans des usines de données centralisées et dans la collecte de données via collaboration homme-robot. Goldman Sachs estime que avec la croissance de la demande de données pour robots, la collecte de données et les services associés pourraient devenir à l’avenir une source majeure de revenus pour la chaîne industrielle.
Côté applications, le déploiement de robots dans des scénarios industriels et logistiques reste au stade de la validation de concept (POC), loin d’une commercialisation à grande échelle. La plupart des acteurs du secteur prévoient, après plusieurs dizaines de millions d’heures de données de qualité et la formation de modèles prêts à déployer, que les robots humanoïdes entreront progressivement dans une phase commerciale de masse entre 2027 et 2029.
Goldman Sachs prévoit que les expéditions mondiales de robots humanoïdes atteindront 76 000 unités en 2027, et s’élèveront à 502 000 unités en 2032.
Du “capable” au “utile”, un cap technologique reste à franchir
Goldman Sachs est optimiste à long terme sur le potentiel industriel des robots humanoïdes, estimant qu’ils pourraient devenir, après le smartphone et l’automobile, une nouvelle génération d’interface largement répandue. Avec la production à grande échelle, le prix moyen et le coût des matériaux des robots devraient continuer de diminuer, améliorant ainsi le modèle d’affaires.
Cependant, le point d’inflexion technologique n’est pas encore totalement atteint.
Goldman Sachs observe que la démonstration du Tesla Optimus lors de la conférence “We, Robot”, ainsi que l’apparition du Unitree H1 lors du gala printanier 2025, montrent des progrès notables en termes de flexibilité matérielle et de robustesse pour les robots humanoïdes. Mais pour une application massive dans les contextes industriels et grand public, il subsiste des écarts sur la précision, la cohérence, le coût et surtout sur la capacité d’IA autonome générale.
Parmi ces facteurs, la capacité d’IA autonome générale reste la contrainte la plus essentielle. Les robots doivent non seulement “voir” et “comprendre” leur environnement, mais aussi planifier et exécuter de façon autonome des suites d’actions complexes dans des situations réelles, ce qui impose de plus hautes exigences pour les modèles, les données et le matériel.
Dans le même temps, Nvidia accélère ce processus via l’écosystème Physical AI. Les puces Jetson Thor pour calcul en périphérie, le modèle GR00T et la plateforme Isaac, de même qu’Isaac GR00T Blueprint et le cadre de simulation Cosmos, aident les développeurs de robots à générer de vastes quantités de données synthétiques à partir d’environnements simulés, atténuant ainsi le manque de données physiques réelles.
Focus sur les composants clés, saisir la décote asiatique
Goldman Sachs estime que la valeur de la chaîne d’approvisionnement des robots humanoïdes se concentrera davantage sur les composants clés présentant des barrières technologiques élevées. Parmi eux, le réducteur harmonique présente le seuil technologique le plus important, avec des exigences sévères en termes de précision, de légèreté et de performance de couple, et un fort potentiel de croissance ; l’intégration des actionneurs dispose aussi d’une forte certitude quant à son adoption chez les robots de haute spécification.
Par contraste, la vis à rouleaux planétaires est encore en phase de changement rapide, avec des incertitudes sur le rendement, la cohérence de production et la préparation de capacité ; le parcours technique pour la main habile n’est pas totalement clarifié.
Concernant la valorisation, l’équipe de trading asiatique de Goldman Sachs estime que le secteur robotique en Asie continue de bénéficier d’une décote par rapport à des actifs similaires américains. Les données montrent un ratio cours/bénéfice médian de 22 pour le panier robotique en Asie-Pacifique, contre 28 pour les actifs américains, soit une différence d’environ 21 % ; sur le ratio PEG, le panier asiatique s’établit à 1,5 contre 2,0 pour les États-Unis.
Cela signifie que la valorisation actuelle des entreprises asiatiques de robotique et d’automatisation est relativement basse, mais les attentes de croissance des bénéfices ne sont pas inférieures à celles des homologues américains.
La direction des fonds commence aussi à évoluer. Goldman Sachs observe que les fonds communs commencent progressivement à tourner vers la chaîne industrielle robotique, mais l’ensemble des portefeuilles reste au stade initial, avec une concentration sur les composants, l’automatisation automobile, ainsi que sur l’automatisation industrielle et la fabrication de précision.
Goldman Sachs estime que cela signifie que l’industrie robotique n’est pas encore dans un cycle de sursaturation de capitaux ; si le secteur entre dans un cycle de commercialisation de masse, on pourrait être encore à une phase initiale de rotation du capital.
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