6

Umělá inteligence už nezůstává pouze v datových centrech a počítačových aplikacích. Stále více soukromého kapitálu míří do technologií, které mají AI přenést do továren, skladů, laboratoří a později také domácností. Mezi aktivními investory se objevují family offices světových miliardářů, kterým vyhovuje dlouhý investiční horizont i možnost propojit robotické startupy s vlastními podniky.

Po první vlně investic do výrobců čipů, datových center a velkých jazykových modelů se pozornost části investorů přesouvá k takzvané fyzické AI. Tedy k systémům, které informace nejen zpracovávají, ale prostřednictvím robotů také vnímají okolí, rozhodují se a provádějí konkrétní úkoly. Tento posun je patrný i mezi family offices spravujícími majetek nejbohatších podnikatelských rodin, upozornil Ben Stupples pro Bloomberg News.

Například investiční platforma Aglaé Ventures, podporovaná hlavním investičním holdingem Bernarda Arnaulta, se v červenci 2026 zapojila do investičního kola britské společnosti Humanoid. Startup získal 152 milionů dolarů při hodnotě 1,35 miliardy dolarů. Mezi investory byli také průmyslové skupiny Bosch a Schaeffler. Investiční společnost Jeffa Bezose Bezos Expeditions se zase účastnila financování amerického startupu Generalist. Ten v červnu oznámil získání 400 milionů dolarů na vývoj univerzálních modelů, které mají řídit různé druhy robotů bez závislosti na jednom konkrétním výrobci hardwaru. Nejde přitom jen o několik izolovaných transakcí. Autor v článku pro Bloomberg News popsal širší sérii investic rodinných kanceláří z USA, Evropy a Asie do průmyslových, zdravotnických a univerzálních robotických systémů.

Další investiční vrstva umělé inteligence

Zájem o robotiku neznamená, že by se family offices od umělé inteligence odvracely. Spíše se snaží rozšířit expozici do dalších částí jejího hodnotového řetězce. Podle průzkumu UBS Global Family Office Report 2026 už do AI investovalo 65 procent z 307 oslovených family offices. Jejich expozice zahrnuje datová centra, polovodiče, softwarové platformy i společnosti využívající umělou inteligenci v jednotlivých odvětvích. Mezi švýcarskými family offices uvedlo automatizaci a robotiku jako významné investiční téma 38 procent respondentů.

Pro investora představuje fyzická AI sázku na to, že schopnosti současných modelů postupně překročí hranice obrazovek. Robotické systémy by mohly nalézt využití při manipulaci s materiálem, kontrole výrobků, zásobování výrobních linek, laboratorních procesech nebo při práci v nebezpečném prostředí. Ne všechny společnosti přitom vyvíjejí kompletního robota. Některé se zaměřují na samotné stroje, jiné na kamery, senzory, pohony a přesné mechanické součástky. Další, například Generalist, chtějí vytvořit univerzální softwarovou vrstvu, která bude schopna ovládat různé typy robotických zařízení.

Pro investory tak vzniká ekosystém připomínající vývoj internetu nebo mobilních technologií. Hodnotu nemusí vytvořit pouze konečný produkt, ale také výrobci komponentů, poskytovatelé výpočetní kapacity, integrátoři, dodavatelé dat nebo společnosti zajišťující servis a správu robotických flotil.

Family offices mají jiný časový horizont

Robotika je kapitálově náročnější než běžná softwarová společnost. Vývoj zahrnuje hardware, testovací zařízení, výrobní kapacity, fyzická data, bezpečnostní certifikace a často také dlouhé pilotní projekty u průmyslových zákazníků. To může být pro klasické venture capital fondy komplikace. Jejich investiční cyklus je zpravidla omezen dobou fungování fondu a očekáváním následného prodeje podílu nebo vstupu společnosti na burzu.

Některé family offices naopak pracují s kapitálem bez pevně stanoveného okamžiku exitu. Aglaé Ventures například svůj přístup výslovně charakterizuje jako investování s perspektivou permanentního kapitálu a s přesvědčením, že významné společnosti vznikají v horizontu desetiletí, nikoliv jednotlivých investičních kol.

Dlouhodobost však není jedinou výhodou. Podnikatelské rodiny mohou robotickému startupu nabídnout přístup k výrobním závodům, skladům, distribučním sítím nebo zdravotnickým zařízením, v nichž lze technologii testovat. Takové propojení může být cennější než samotný kapitál. Robotický systém totiž potřebuje získávat data ze skutečného provozu, prokázat spolehlivost a postupně se naučit reagovat na situace, které vývojáři v laboratoři nepředvídali.

Peněz v robotice rychle přibývá

Příliv kapitálu do odvětví už není zanedbatelný. Podle databáze Crunchbase získaly robotické startupy od začátku roku do 22. června 2026 celkem 18,8 miliardy dolarů. Překonaly tak 15 miliard dolarů investovaných za celý rok 2025, který byl sám o sobě rekordní. Do uvedeného objemu se vedle humanoidních robotů započítávají také autonomní dopravní systémy, obranná technika, průmyslová automatizace a další robotická řešení. Číslo proto není možné zaměňovat za velikost investic výhradně do humanoidů.

Tempo financování však ukazuje, že investoři přestávají robotiku vnímat pouze jako vzdálený technologický experiment. Velká investiční kola získávají firmy vyvíjející robotické mozky, průmyslové platformy i specializované autonomní systémy. Například Humanoid plánuje nový kapitál využít mimo jiné k zahájení výroby robotů na kolovém podvozku a ke komerčnímu nasazení prvních testovacích strojů u zákazníků. Společnost Generalist chce rozšiřovat tréninkovou infrastrukturu a množství dat, na nichž se její modely učí fyzickým úkolům.

Průmyslová automatizace už není experiment

Investiční tezi podporuje dlouhodobý růst klasické průmyslové robotiky. Podle International Federation of Robotics bylo v roce 2024 ve světových továrnách instalováno přibližně 542 tisíc nových průmyslových robotů. To bylo více než dvojnásobné množství ve srovnání s obdobím před deseti lety. Celkově se v provozu nacházelo přibližně 4,66 milionu průmyslových robotů. Asie představovala 74 procent nových instalací, přičemž samotná Čína se podílela na více než polovině světové poptávky. Tato čísla dokazují ekonomickou poptávku po automatizaci, nikoliv automaticky po humanoidních robotech. Ve většině továren dnes pracují specializovaná robotická ramena a stroje konstruované pro jeden konkrétní úkol. Často jsou levnější, rychlejší a spolehlivější než univerzální humanoidní zařízení.

Investiční sázka na fyzickou AI proto stojí na předpokladu, že nové modely umožní robotům přizpůsobovat se různým úkolům bez nákladného přeprogramování výrobní linky. Pokud se tento předpoklad naplní, robotika by se mohla rozšířit také do provozů, kde se tradiční automatizace kvůli proměnlivému prostředí dosud nevyplatila.

Prognózy ukazují potenciál i míru nejistoty

Odhady budoucí velikosti trhu se výrazně liší. Goldman Sachs v roce 2024 předpokládal, že globální trh humanoidních robotů může do roku 2035 dosáhnout 38 miliard dolarů. Barclays ve své novější analýze pracuje pro stejný rok s optimistickým scénářem až kolem 200 miliard dolarů. Morgan Stanley při ještě delším horizontu odhaduje, že trh humanoidních robotů včetně souvisejících dodavatelských řetězců, oprav, údržby a služeb může do roku 2050 překročit pět bilionů dolarů. Banka zároveň očekává, že širší adopce přijde až ve druhé polovině 30. let a během 40. let.

Tak velké rozdíly nevypovídají pouze o různé míře optimismu. Jednotlivé prognózy používají odlišné definice trhu, předpoklady o cenách, rychlosti výroby a rozsahu započítávaných služeb. Pro investory je proto rizikové stavět investiční rozhodnutí pouze na odhadu celkového adresovatelného trhu. Mnohem důležitější je, zda konkrétní firma dokáže přejít od demonstrací a pilotních projektů k opakovaným objednávkám a udržitelné ekonomice provozu.

Největším rizikem zůstává komercializace

Humanoidní roboti už dokážou třídit předměty, manipulovat s materiálem nebo provádět jednoduché výrobní operace. Spolehlivost v kontrolovaném demonstračním prostředí ale nemusí odpovídat výsledkům v běžné továrně, skladu nebo domácnosti.

Analýza: Umělá inteligence začíná být pro firmy užitečná

Goldman Sachs upozorňuje na přetrvávající omezení při výrobě přesných komponentů, manipulaci s různorodými objekty i komunikaci robota s člověkem. Ekonomická životaschopnost skutečně univerzálních humanoidů podle banky zatím nebyla prokázána. Varovný příklad nabízí Čína. V roce 2025 tam podle údajů citovaných Associated Press působilo více než 140 výrobců humanoidních robotů nabízejících přes 330 modelů. Čínské úřady přitom samy varovaly před vznikem investiční bubliny, protože výrobní kapacita a počet prezentovaných projektů rostly rychleji než skutečné komerční využití.

Problémem zůstává také množství kvalitních tréninkových dat. Jazykové modely se mohou učit z textu a obrázků dostupných na internetu. Robot ale potřebuje informace o fyzickém kontaktu, síle úchopu, pohybu, tření a následcích jednotlivých rozhodnutí. Sběr těchto dat je pomalejší a dražší. K investičním rizikům se přidávají vysoké náklady na výrobu, servisní síť, odpovědnost za případné škody a obtížná škálovatelnost hardwaru. Startup může mít působivý model umělé inteligence, ale bez spolehlivé výroby a integrace do provozu nemusí vytvořit životaschopný podnik.

4 ukazatele pro investory

1. Přechod od pilotních projektů k placeným kontraktům
   Podstatné je, kolik hodin dokáže systém pracovat bez lidského zásahu, jak často selhává a zda zákazníkovi přináší měřitelnou finanční úsporu.
2. Obchodní model
   Prodej jednoho drahého stroje vytváří jiný profil výnosů než předplatné softwaru, servisní smlouva nebo robotika poskytovaná formou služby. Investor by měl vědět, kdo financuje hardware, kdo nese náklady na údržbu a za jak dlouho se zařízení zákazníkovi zaplatí.
3. Provozní data
   Je však nutné posoudit, zda firma tato data skutečně vlastní, může je využívat k dalšímu trénování a zda jsou dostatečně různorodá, aby se systém dokázal rozšířit i mimo původní prostředí.
4. Dodavatelský řetězec
   Výrobci robotů jsou závislí na přesných převodech, elektromotorech, senzorech, bateriích a polovodičích. Část investiční hodnoty tak nemusí skončit u značky konečného robota, ale u dodavatelů komponentů a infrastruktury.

Od softwarové AI k automatizaci reálné ekonomiky

Family offices nesázejí na robotiku proto, že by obavy z přehřátých valuací umělé inteligence zmizely. Snaží se spíše najít další oblasti, ve kterých se může technologický pokrok proměnit v konkrétní produktivitu a tržby. Jejich dlouhodobý kapitál a vazby na provozní společnosti jim mohou poskytnout výhodu při financování technologií, které potřebují několik let testování a postupného zavádění. Stejná trpělivost však může být nebezpečná, pokud se zamění za nekritickou důvěru v technologickou vizi.

Robotika má na rozdíl od čistě softwarové AI fyzická omezení. Stroje se musí vyrábět, opravovat, certifikovat a bezpečně fungovat mezi lidmi. Právě schopnost překonat tuto propast mezi působivou demonstrací a každodenním provozem rozhodne, zda dnešní investiční vlna vytvoří novou generaci průmyslových lídrů, nebo další skupinu nákladných technologických projektů bez dostatečného odbytu.