Економіка гуманоїдів-роботів виглядає складно. Доки ви не збільшите масштаб відомості матеріалів (BOM). BOM – це не просто кошторис. Це «карта стратегій». Він показує, де вартість приховує важелі впливу, де складність приховує рів, і де апаратне та програмне забезпечення зустрічаються або стикаються. - коли ви вмієте його читати, BOM повідомляє вам: - які підсистеми визначають вартість і диференціацію - де складність інтеграції створює або розмиває маржу - якою інтелектуальною власністю варто володіти (механічна, модель або дата) - Як географія впливає на швидкість ітерацій - чому одні компанії масштабуються, як SaaS, а інші застрягають в апаратному забезпеченні Давайте пройдемося по стеку роботів з увімкненою🔍 лінзою BOM ⚙️Вартість приводів приводу і рів В основі кожного робота лежить спрацьовування. Саме там знаходиться майже половина вартості BOM і де сьогодні знаходиться більша частина оборонних засобів. Двигуни, редуктори, системи крутного моменту: - мають складні ланцюжки поставок - вимагають високого рівня інтеграції - є надзвичайно конкурентоспроможними Але вони також є стратегічними опорними пунктами. Раніше тут домінували такі постачальники, як LeaderDrive, Harmonic Drive і Beite з важко скопійованою інтелектуальною власністю, побудованою на: - жорсткі допуски - десятиліття ітерацій - наскрізна вертикальна інтеграція Якщо ви керуєте конструкцією приводу, ви керуєте основною фізикою робота. Однак ці системи зараз замінюються системами, орієнтованими на штучний інтелект, що сприяє динамічній поведінці та вартості, будучи менш орієнтованими на інтелектуальну власність і більше хеджуючи потужне виробництво та хороший загальний дизайн продукту. 🧠 Висновок: висока вартість + високий IP = апаратний рів 💻 Програмне забезпечення з'їдає маржу Але рухаючись вгору по стеку, плече перевертається. Рівні обчислень, зондування та моделей можуть займати ~10% від BOM, але вони непропорційно визначають: -Гнучкості -Автономії - стиснення вартості з часом Чіпси коштують дешево. Крутний момент – ні. Але в парі з правильним стеком обчислення сполук виконується швидко. Ось чому такі компанії, як NVIDIA, не зупиняються на кремнії. Вони володіють: - Isaac → інструментарій моделювання - GR00T → базові моделі управління - Цикли навчання автопарку → системи, які стають розумнішими з використанням Це і є сценарій GR00T: володійте моделлю, даними та циклом навчання, і раптом ваші 10% BOM контролюють 80% диференціації продукту. Ось тут шкала маржі на кшталт коду: - Навчальні цикли на рівні флоту - Юніт-економіка в стилі API - нижча вартість за одиницю з часом використання → даних → моделі → автономність → використання → маржі 🧠 Висновок: низька вартість + IP моделі/даних = програмний рів 🧩 Інтеграція створює маржу або вбиває її Апаратні поля жорстокі - якщо ви не володієте складністю точності. Питання в іншому: чи збираєте ви деталі? Або інженерна поведінка? Компанія може мати високий COGS, якщо вона: - виготовляє власні приводи - Налаштовує криві крутного моменту для конкретної поведінки - проектує електромеханічні системи наскрізний Але справа не тільки в обороноздатності, це компроміс між ризиком і маржею. Володіння цим рівнем означає взяття на себе складності ланцюжка поставок, налаштування прошивки та контролю точності. Але якщо все зроблено правильно, це може знизити витрати на 25–50%, що є серйозною перевагою для гравців з великою кількістю обладнання. Приклад з практики: гуманоїд Unitree за 16 тисяч доларів Unitree виграла не лише на проривах у сфері штучного інтелекту. Вони здобули перемогу, розробивши BOM: - Постачання приводів на місці (дешевші двигуни) + власне виробництво (без націнок від постачальників) - пропускний багатоплощинний LiDAR (вартість датчика різання) - уникнення радикальної архітектури; просто жорсткий контроль за стеком - спільне розміщення ланцюжка поставок; 90% постачальників за кілька годин їзди від Ханчжоу Ось розбивка BOM для чотириногих Unitree: Західні компанії часто не можуть зрівнятися з цим – не через технологічні прогалини, а тому, що їм не вистачає щільності ланцюжків поставок. Це уповільнює ітерацію та роздуває BOM. 🧠 Висновок: низький BOM + тісна інтеграція = швидкість + маржа 💸 Вартість ≠ товару Низький BOM не гарантує маржу. Високий BOM не означає слабку стратегію. Це залежить від того, де саме знаходиться вартість і чи підкріплені вони: - Модель/дані маховиків - механічний IP - тісна інтеграція підсистем У товарних шарах економія коштів часто просто переходить до покупця. Але в шарах з кредитним плечем вони розблоковують сукупну перевагу. 🧠 Висновок: вартість має значення лише в тому випадку, якщо вона має важелі впливу 🧬 Невидимий BOM має більше значення Те, чого немає в BOM, часто визначає довгострокову перевагу. Ви не знайдете журналів автопарку, налаштувань ROS або політик моделювання, але ці рівні визначають: - поведінка автономії - адаптивність в крайніх випадках - навчання між роботами - розширення маржі з часом Це невидимий шар: дані → модель → поведінку → більше даних Той, хто володіє цим циклом, не просто знижує вартість, він також згинає криву продуктивності. 🧠 Висновок: те, що не входить до BOM, може визначати довгострокову обороноздатність більше, ніж те, що є. 🗺️ Як читати BOM як стратегічну карту BOM розповідає, де саме знаходиться кредитне плече: - Спрацьовування → висока вартість, високий рів, низька маржа - Обчислення → низька вартість, високе кредитне плече, висока маржа - Комунікації/рама → низька вартість, низький рів, низька маржа - Датчики → середньої вартості, все частіше комерціалізуються Таким чином, BOM стає проксі для профілю маржі: - високий BOM + високий IP → апаратний рів (шестерні, приводи) - низький BOM + володіння моделлю/даними → програмний рів (стек GR00T) - високий BOM + низький IP → найгірший з обох світів (товарні асемблери) У міру того, як робототехнічні системи будуть розвиватися, я відчуваю, що BOM запропонує унікальну об'єктивну лінзу для оцінки технічних обмежень, економічної структури та стратегічного важеля стека робототехніки. Дякуємо @chynaqqq & @castorhat (PrismaX), @karsenthil, (Reborn), @xmercury_one (Xmaquina DAO), @ivailoj (Paper Ventures), @BlueHors3Shoe (No Limit Holdings), @shutterbugsid (Decentralised Co) за швидкі відгуки та пропозиції щодо матеріалу.