Physical AI rückt ins Zentrum Datacenter-Investitionen ebnen den Weg für Robotik in der realen Welt

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Roboter und Physical-AI-Systeme stehen vor einem Durchbruch: Sie entwickeln sich von Pilotanwendungen zu praxisnahen Werkzeugen, die in der realen Welt agieren, reagieren und Entscheidungen treffen. Ihre schnelle Weiterentwicklung macht einen grundlegenden Wandel deutlich – AI wandert an den Edge und wird in die Geräte und Maschinen integriert, die uns umgeben.

UBS prognostiziert in diesem Kontext, dass allein der Markt für humanoide Roboter bis 2050 auf bis zu 1,7 Billionen Dollar wachsen könnte. Doch hinter dieser Transformation steht ein entscheidendes Fundament: die massiven Investitionen in AI Datacenter, die jetzt den Weg für Physical AI öffnen und die Anforderungen an Halbleiter grundlegend verändern.

Der Datacenter-Investitionszyklus

Was wie ein plötzlicher Hype um Physical AI wirkt, ist in Wahrheit der logische nächste Schritt eines langlaufenden Infrastrukturaufbaus, mit dem jeder große Entwicklungssprung in der IT-Industrie beginnt. Anschließend steigt die Zahl der Anwendungen.

Das ist auch hier der Fall: die AI-Infrastruktur ist nun so weit, Intelligenz aus der Cloud in die physische Welt zu verlagern. Die eigentliche Marktchance liegt jedoch in Physical-AI-Systemen als nächste Phase.

Ziel ist es, Milliarden physische Geräte, von Wearables bis zu autonomen Fahrzeugen, so auszustatten, dass sie in Echtzeit wahrnehmen, entscheiden, handeln und kommunizieren können. Marktschätzungen gehen von einer jährlichen Wachstumsrate von etwa 34 Prozent von 2025 bis 2034 aus.

Der Aufstieg von Physical AI

Die aktuelle Dynamik zeigt, dass Physical AI die Phase von Pilotprojekten und Prototypen hinter sich lässt und in den skalierten, realen Einsatz übergeht. Datacenter werden zunehmend durch Grenzen bei Energiebedarf und Compute-Kapazität eingeschränkt.

Physical AI entlastet diese Infrastruktur, indem Intelligenz und Entscheidungslogik direkt in die Geräte verlagert werden, und beschleunigt so zusätzlich die Adoption. Physical-AI-Systeme aggregieren kontinuierlich Daten aus unterschiedlichsten Sensoren, verarbeiten Informationen mit variabler Granularität und setzen Entscheidungen innerhalb von Millisekunden über Motoren und Aktuatoren um.

Sie operieren dabei über mehrere Sensordomänen hinweg und ermöglichen so eine echte Form intelligenter Autonomie: Maschinen können in der physischen Welt wahrnehmen, denken, handeln und kommunizieren.

Konkrete Einsatzszenarien

Viele kennen Physical-AI-Anwendungen bereits aus ihrem Alltag, ohne sie jedoch so zu nennen: Advanced Driver-Assistance Systems (ADAS), Haushaltsrobotik, Drohnen, Smart Infrastructure sowie AI-gestützte medizinische und diagnostische Systeme gehören als Einzelbeispiele dazu.

In unterschiedlichen Märkten weltweit wird Physical AI damit bereits in Bereichen wie Mobilitätsunterstützung und Rehabilitation eingesetzt, wo intelligente On-Device-Systeme ältere Menschen, Patienten und industrielle Fachkräfte unterstützen. Diese Implementierungen zeigen, wie Echtzeit-Entscheidungen am Edge skalierbare, praktikable Lösungen ermöglichen. Gleichzeitig treiben sie neue, komplexere Anforderungen an Halbleiterinnovation.

Wie Physical-AI-Workloads Halbleiteranforderungen verändern

Die in diesem Jahr auf der CES gezeigten Real-World-Deployments machen deutlich: Physical-AI-Workloads unterscheiden sich grundlegend von denen generativer KI, die primär im Datacenter laufen. Denn Physical AI bringt komplexere und vielfältigere Workloads mit sich als klassische generative Modelle.

Während Chip-Designer erwarten, dass Geräte permanent Daten erfassen und verarbeiten, wächst auf Anwenderseite die Erwartung, dass Geräte in dynamischen, schwer vorhersagbaren Umgebungen Befehle ausführen und kommunizieren. Diese Entwicklungen definieren die Anforderungen an Halbleiter neu. Im Kern lassen sich diese wie folgt zusammenfassen:

Sense: Physical AI treibt ein rasantes Wachstum im Bereich Sensing und erfordert präzise Analogtechnik, leistungsstarke RF-Lösungen und hochintegrierte Mixed-Signal-Designs. Die „FDX“-Plattform, bekannt für ihre RF-Performance, Leakage-Control und hohe Temperaturstabilität, bildet heute schon das Rückgrat für Sensing-Anwendungen in der industriellen Automatisierung und in ADAS. Mit der Ausweitung der Modalitäten über Vision, Radar, LiDAR und Umgebungs-Sensorik hinweg liefern sie präzise Analog-, SiGe-RF- und integrierte Speichertechnologien die energieeffiziente Basis, um reale Daten zu erfassen und vorab zu verarbeiten.

Think: Echtzeit-Autonomie benötigt ultra-low-power, workload-optimierte Compute-Ressourcen. Multi-Threaded-RISC-V-CPUs liefern deterministische, ereignisgesteuerte Performance, priorisieren kritische Tasks und ermöglichen unmittelbare Reaktionen am Edge. In Kombination mit energieeffizienten Technologien verlagern diese Plattformen Compute-Leistung aus zentralen Cloud-Umgebungen in Milliarden von Geräten – hin zu einem verteilten Intelligenzmodell.

Act: Entscheidungen in der physischen Welt umzusetzen, erfordert hochpräzise Steuerung, geringe Latenz und eine enge Integration von Motoren und Aktuatoren. BCD- und Power-GaN-Technologie, Mixed-Signal-IP sowie hochzuverlässige CMOS-Prozesse unterstützen dichte I/O, schnelle Motorregelkreise und effiziente Aktuation, essenziell für Robotik, industrielle Automatisierung und kommende humanoide Systeme.

Communicate: Physical AI erfordert sichere, energieeffiziente Konnektivität über Milliarden von Geräten hinweg – von Kurzstreckenverbindungen zwischen einzelnen Devices bis hin zu hochbandbreitigen 5G/6G- und Satellitenkommunikationslösungen.

Halbleitertechnologien für RF, Connectivity sowie SiGe- und GaN-basierte RF-Bausteine bilden dabei die Grundlage, um Daten in verteilten intelligenten Systemen schnell, effizient und sicher zu übertragen; Prozessorarchitekturen unterstützen dies mit einer offenen, Software-orientierten Auslegung für vernetzte Edge-Plattformen.

Die veränderten Anforderungen treiben die Nachfrage nach analoger Präzision, multimodaler Integration, ultra-niedrigem Energieverbrauch, optimiertem Compute, geringer Latenz, sicherer Konnektivität, integrierter Memory und fortschrittlicher Sensorschaltung entsprechend voran.

Technologien für Physical AI

Während die Investitionen in AI Datacenter weiter steigen, bereiten sie die Bühne für die nächste Innovationswelle am Edge. Daraus entsteht ein schnell wachsender Markt für Physical AI, der bis 2030 auf mindestens 18 Milliarden Dollar anwachsen soll, wenn intelligente Funktionen zunehmend in Geräte und Systeme für Transport, industrielle Automatisierung, Consumer Electronics und Medizintechnik wandern. Kunden wollen mehr Sensing, Decision-Making, Aktuation und Konnektivität direkt ins Endgerät integrieren – und die technologischen Anforderungen entwickeln sich entsprechend.

Heute treibt Physical AI bereits autonome Fahrzeuge, ADAS, Haushaltsroboter, Drohnen, Smart Devices, Wearables sowie AI-gestützte medizinische und diagnostische Systeme. In Zukunft wird sie über diese Anwendungen hinausgehen und eine Ära humanoider Roboter und deutlich weiterentwickelter autonomer Systeme einläuten.

In diesem Zusammenhang steht die Industrie an einem Wendepunkt: AI ist nicht länger auf Racks voll GPUs im Rechenzentrum beschränkt, sondern wandert in die Geräte, Maschinen, Fahrzeuge und Roboter, die unseren Alltag prägen. Je stärker Physical AI skaliert, desto klarer werden die spezifischen Anforderungen an Halbleiter und ebenso klar die Rolle von Herstellern wie Global Foundries, diese Transformation zu ermöglichen.

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