Judul asli: "Perusahaan Kendaraan Energi Baru Tiongkok Semua Ingin Menjadi Perusahaan AI"
Penulis asli: Dongcha Beating
Perusahaan kendaraan energi baru di Tiongkok saat ini semuanya ingin menjadi perusahaan AI.
Namun titik awal bisnis ini tidak memiliki algoritma maupun daya komputasi, dan bahkan tidak adil untuk menyebutnya sebagai logika komersial.
Pada 2009, program "Sepuluh Kota, Seribu Kendaraan" diluncurkan, dan pemerintah mulai mengeluarkan uang sungguhan untuk mensubsidi produk eksperimental yang tidak dibeli siapa pun. Industri otomotif China telah terperangkap oleh paten mesin pembakaran dalam selama lebih dari setengah abad dan berupaya memanfaatkan kesempatan ini untuk berpindah jalur dan menembus hambatan. Setelah gerbang terbuka, produsen mobil yang benar-benar ada dan para pelaku arbitrase pencari rente bercampur, dan ambisi serta spekulasi berlari liar pada rel yang sama.
Tahun-tahun itu penuh kekacauan. Ada produsen otomotif yang memasang batch baterai yang sama ke chassis, mengajukannya untuk verifikasi penerimaan, mengambil uangnya, lalu segera melepasnya, memasukkannya ke batch berikutnya mobil cangkang kosong, dan mengambil uang lagi; ada juga mobil yang tidak pernah menyentuh jalan seumur hidupnya, odometernya dibiarkan berputar di bengkel pada instrumen. Membuat mobil tidak menuntut pemahaman terhadap pengguna; selama seseorang benar-benar menguasai dokumen fiskal, angka yang dilaporkan di atas kertas bisa ditukar dengan uang tunai dalam jumlah besar.
Baru ketika daftar kecurangan subsidi diumumkan secara publik industri menerima pukulan langsung. Sekitar 2016, opini publik nyaris menjatuhkan vonis mati. Bagi sebuah kekuatan industri yang matang karena transfusi darah fiskal, hari ketika dukungan kebijakan surut tampaknya ditakdirkan menjadi hari ketika industri itu mati muda.
Namun di tepi reruntuhan, percikan nyata justru mendarat di tanah. NIO, XPeng, dan Li Auto meluncurkan proyek-proyek secara berurutan, sementara BYD yang sudah lebih dulu membuat taruhan mengintai di dekat sana.
Li Bin telah menjual perangkat lunak otomotif, He Xiaopeng membangun sebuah peramban, dan Li Xiang menjalankan portal vertikal. Dengan membawa modal yang mereka peroleh di era internet dan mobile, serta menghadirkan insinyur yang menulis kode, mereka terjun langsung ke tungku berat beraset yang paling tidak ramah bagi pihak luar. “Pembuatan mobil lewat PPT” adalah label paling mencolok yang dilemparkan pihak luar pada mereka saat itu.
Titik balik sesungguhnya datang pada 2019. Gigafactory Shanghai milik Tesla selesai, dan Model 3 buatan domestik masuk pasar dengan tekanan harga. Pendatang baru yang kuat ini mendorong rekan-rekan China ke ambang kelangsungan hidup, tetapi secara objektif ia juga menyelesaikan perombakan total urat dan tulang rantai pasok listrik industri China. Baterai, motor, kontrol elektronik, serta chip dan algoritma yang kemudian menjadi faktor penentu dipaksa untuk matang di tempat uji yang kejam ini.
Dengan momentum ini, produksi dan penjualan mobil China berada di peringkat nomor satu dunia selama lebih dari satu dekade.
Menjelang 2026, perusahaan-perusahaan ini yang sebelumnya nyaris bertahan dari pengalaman nyaris mati dan benar-benar menemukan cara membuat mobil, tiba-tiba tidak lagi ingin disebut sebagai produsen otomotif.
Mengoyak Pelat Logam
Pada 24 Agustus 2026, XPeng merilis rilis pendapatan kuartal kedua. Situs web keuangan memperbarui ratusan rilis PR seperti itu setiap hari, dan sangat sedikit orang yang mengecek baris pengantar perusahaan yang tidak mencolok di bagian akhir.
Namun semua kecemasan dan ambisi disembunyikan di beberapa baris teks kecil tersebut. Dalam prospektus IPO 2020, XPeng mencetak “perusahaan kendaraan listrik pintar”; pada akhir 2024, diubah menjadi “perusahaan mobilitas AI global”; hanya setahun kemudian berganti nama menjadi “perusahaan kecerdasan yang diwujudkan global”; dan pada musim panas 2026, perusahaan itu hanya beralih ke bahasa Inggris murni “world-leading physical AI company”.
Empat perubahan nama dalam empat tahun, setiap kali kosakatanya makin melebar dalam visi, sementara aroma oli mesin di tubuhnya makin samar tiap kali.
XPeng bukan satu-satunya yang ingin mengoyak label manufaktur tradisional. Geely mendirikan “sistem AI penuh-domain” di stan CES-nya, melakukan iterasi dari 1.0 ke 2.0 dalam dua tahun; NIO memisahkan bisnis chip smart driving agar berdiri sendiri, mengantongi RMB 2,257 miliar dari investor eksternal pada putaran pertama; Li Auto menulis kecerdasan buatan ke visi tertinggi dari surat kepada seluruh karyawan sejak awal 2023, sementara kenyataannya fondasi profitnya masih kuat didukung oleh kendaraan range-extender.
Tampilan di showroom juga berubah. Chery menggantikan staf penjualan yang menemani pengunjung untuk melihat mobil dengan robot humanoid, yang lengan mekanisnya mengangkat untuk menunjuk jalan bagi tamu; Seres mengambil kembali hak dominan atas merek dagang AITO dan beralih ke model besar eksternal untuk membuat papan nama baru bernama AIVA. Di mata pasar modal, manufaktur perangkat keras murni selalu dinilai secara ketat. Ketika bahkan pintu mobil yang paling kokoh tak bisa lepas dari batas valuasi manufaktur, migrasi menuju teknologi dan algoritma menjadi pilihan bersama semua orang.
Bahkan mereka yang secara nominal masih mempertahankan papan nama produsen otomotif sudah lama mengubah chip “di meja”. Haomo.AI milik Great Wall menutup sepenuhnya pada akhir 2025, dan Wei Jianjun langsung mendatangkan tiga pemasok—Zhuoyu, Yuanrong, dan Momenta—menggantikan jalur mahal tahap awal dengan pengadaan rantai pasok yang lebih pragmatis.
BYD, dengan kantong terdalam, mengumumkan pada awal musim panas 2026 bahwa mereka akan menginvestasikan lebih dari RMB 100 miliar, sepenuhnya memasang chipnya pada AI dan menetapkan target seperti super driver dan super sekretaris tanpa kecelakaan. Bahkan Leapmotor yang lama dikenal lewat kontrol biaya, menghadirkan robot humanoid buatan sendiri pada hari teknologi; dan Zhu Jiangming secara gamblang menunjuk hakikat komersial: “Robot yang bisa jalan-jalan bukan keahlian; robot yang bisa menghasilkan uang itulah yang penting.”
Menjelang 2026, dua huruf “AI” telah ditulis secara menyeluruh ke dalam segmen pelaporan keuangan produsen otomotif, bagan organisasi, dan perjanjian pendanaan. Pasar modal selalu pelit terhadap perakitan perangkat keras, namun rela membayar premi untuk teknologi frontier. Ketika dividen manufaktur kendaraan dengan cepat terdilusi, tak ada yang berani memperlambat di persimpangan transisi teknologi ini.
Siklus Panjang dan Hantu Berumur Pendek
Pada 2019, harga saham NIO jatuh hingga hanya sedikit di atas satu dolar, dan Li Bin menjadi “orang paling sial tahun itu,” baru pulih setelah suntikan modal dari aset BUMN Hefei. Pada tahun yang sama, NIO mulai merakit tim chip.
Xpeng menyusul di belakang. Pada 2020, perusahaan baru mengirim 27.041 unit kendaraan di ambang bertahan, dengan kerugian pembukuan mencapai titik terbawah, dan juga membentuk tim di akhir tahun untuk mengembangkan chip. Li Auto bergerak paling lambat, diam-diam mendirikan perusahaan desain chip pada 2022.
Bagi produsen otomotif dengan penjualan tahunan kurang dari 30.000 unit dan arus kas yang nyaris habis untuk bertaruh pada chip buatan sendiri, itu hampir tidak masuk akal jika dilihat dari kacamata industri otomotif tradisional. Chip kelas otomotif punya siklus yang diukur dalam tahun dan biayanya sangat besar, tetapi harga outsourcing chip berarti menyerahkan alokasi tenaga komputasi, arsitektur, dan daya penetapan harga sepenuhnya kepada pihak lain. Di antara menjadi pabrik perakitan dan terjun sendiri ke kedalaman, mereka memilih opsi kedua. Banyak foresight dalam industri berat, pada dasarnya, hanyalah satu-satunya jalan keluar setelah dipaksa ke pojok.
Sekelompok rekan lain yang memilih jalan pintas membayar harga yang menyakitkan.
Pada 2022, Neta meraih kejuaraan pengiriman kekuatan baru dengan 152.100 kendaraan, dengan tiga basis utamanya beroperasi 24 jam dan ibu kota provinsi setempat saling bersaing menyuntikkan dana. Hanya tiga tahun kemudian, dana dari buku Neta mencapai titik terendah, dengan 1.631 kreditur mengajukan klaim atas utang besar sebesar 26,58 miliar yuan. WM Motor kesulitan melewati rencana restrukturisasinya, sementara rencana kebangkrutan HiPhi berulang kali tertunda oleh pengadilan. Dari juara penjualan tahunan hingga jurang kesusahan, hanya tiga puluh enam bulan memisahkan keduanya.
Perang harga menyusul tak lama kemudian. Pada 2023, subsidi mundur, dan Tesla menjadi yang pertama memangkas harga, dengan pengurangan per kendaraan tertinggi mencapai 36.000 yuan. Pada awal musim panas 2025, BYD memangkas harga 22 model, dan dalam dua minggu lebih dari selusin merek lain ikut menyesuaikan, dengan 73 model di seluruh industri tercatat pada harga titik terendah dalam lima bulan pertama. Hanya pada 2024 saja, 4.419 gerai 4S menarik diri dari jaringan di seluruh negeri. Saat pemangkasan harga Ford pada waktu itu mengacak ulang pasar, perusahaan menghadapi pasar yang sedang berkembang pesat; namun penyebab sesak-mencekik berjarak dekat yang terjadi saat ini malah sedang berlangsung dalam siklus kontraksi.
Pada 2025, pertumbuhan PDB nominal 4,0%, saldo kredit hipotek turun selama sebelas kuartal berturut-turut, dan proporsi penduduk yang cenderung menabung demi keamanan melebihi 60%. Pasar otomotif secara keseluruhan ikut terimbas. Pada 2025, penjualan ritel kendaraan penumpang nasional menguap sebesar 170 miliar yuan, pemangkasan harga rata-rata mengakhiri tren naik enam tahun dan turun menjadi 170.000 yuan, margin laba rata-rata manufaktur kendaraan jatuh ke titik terendah bersejarah 1,5%, dan laba kotor rata-rata per kendaraan hanya 14.000 yuan.
Pada musim panas 2026, penetrasi kendaraan energi baru melonjak hingga 62,8%, tetapi penjualan kendaraan penumpang secara keseluruhan pada paruh pertama tahun itu anjlok 6,2%. Satu-satunya pertumbuhan tambahan berasal dari ekspansi ke luar negeri: penjualan domestik turun 20%, sepenuhnya bergantung pada ekspor yang melonjak 60% year-on-year untuk menopang gambaran keseluruhan.
Kebijakan kemudian turun tangan dengan langkah berat. Otoritas regulasi menghentikan penjualan yang merugi secara berurutan dan mengambil sikap keras terhadap syarat pembayaran rantai pasok. “Rencana Lima Tahun ke-15” menyisipkan peringatan kapasitas ke dalam dokumen sekaligus membuat bab khusus tentang kecerdasan buatan. Namun logika bisnis adalah soal aritmetika objektif. Perusahaan otomotif dengan margin laba hanya 1,5%, menghasilkan laba mikro paling tipis dalam manufaktur, tetapi harus menjadi pembanding dengan raksasa teknologi untuk mendanai riset dan pengembangan mutakhir selama dekade berikutnya—dua set pembukuan itu jelas tidak cocok.
Karena menjual mobil di lapangan saja sudah mentok batas laba, para produsen harus mengemas akumulasi rekayasa dan algoritma ini serta menjualnya untuk kedua kalinya di arena yang lebih besar.
Wadah Baru senilai $50 Triliun
Pada konferensi GTC musim semi 2025, Jensen Huang menguraikan evolusi kecerdasan buatan menjadi empat langkah: persepsi, generasi, agen, dan physical AI. Yang disebut physical AI berarti membiarkan model keluar dari layar dingin untuk memahami gravitasi, gesekan, dan kekakuan di dunia nyata, serta mengarahkan mesin logam agar bekerja di lingkungan fisik yang tidak bisa diprediksi.
Pada CES tahun berikutnya, ia mengumumkan bahwa titik balik bagi physical AI telah tiba, meluncurkan world model Cosmos, platform simulasi Omniverse, dan kit robotika Isaac. Target yang ia tunjuk adalah pasar manufaktur dan logistik global senilai hingga $50 triliun.
Angka itu jauh lebih besar dari penjualan tahunan industri otomotif global. Bobot sebuah istilah berhubungan langsung dengan kedudukan penginjilnya. Ketika nilai pasar Nvidia menyeberang ambang $5 triliun dan perusahaan itu menjadi pengendali fondasi komputasi dunia, arah yang dijelaskan Huang dengan cepat menarik ratusan miliar dolar arus modal global.
Kebijakan juga bergerak cepat. Mulai dari Kementerian Perindustrian dan Teknologi Informasi yang memasukkan robot humanoid sebagai produk yang mengganggu setelah smartphone dan kendaraan energi baru, hingga “kecerdasan yang diwujudkan” dan “AI+” yang dituliskan berturut-turut ke dalam laporan kerja pemerintah tingkat tertinggi, istilah teknis pun cepat mendapatkan bobot untuk penerapan industri dan alokasi sumber daya dalam perencanaan inti.
Namun teknologi mutakhir ini masih berada pada tahap pionir di industri.
Li Auto menerbitkan makalah world model di konferensi akademik dan mengakui sejak awal bahwa akademisi masih belum memiliki definisi terpadu tentang world model. Jalur teknis domestik juga berbeda. Huawei dan Nio menganjurkan world model, sementara Xpeng dan Li Auto bertaruh pada model VLA yang mengintegrasikan penglihatan, bahasa, dan aksi. Xpeng secara terbuka berfokus pada VLA, sementara secara internal beberapa tim juga mengembangkan world model dalam laporan teknis. Momenta, yang disebut oleh pihak luar sebagai “saham physical AI pertama,” menghindari istilah itu sama sekali dalam prospektus Bursa Efek Hong Kong demi ketelitian, dan hanya mencantumkan world model sebagai proyek yang sedang dikembangkan.
Definisi teknis masih berkembang, tetapi konsepnya sudah didorong ke garis depan oleh modal. Uang sungguhan semakin dipercepat naik sepanjang rantai industri, dan yang pertama mengambil hasil masih para penjual sekop—mereka yang mengendalikan fondasi komputasi.
Di sisi lain samudra, operasi mengemudi otonom memperlihatkan realitas industri yang menggugah pikiran.
Sejak 2024, Waymo terus mengimpor sasis Zeekr buatan China melalui Pelabuhan Los Angeles, total lebih dari 3.000 kendaraan. Batch kendaraan dari pabrik Ningbo ini memiliki perangkat lunak dan perangkat keras mengemudi otonom serta modul komunikasi jaringan yang dilepas untuk keperluan deklarasi bea cukai, kemudian masuk sebagai bentuk sasis papan seluncur murni untuk mematuhi peraturan setempat, dan setelah tiba di Arizona, Magna memasang paket mengemudi otonom.
Mobil self-driving yang dioperasikan Waymo di jalan-jalan Amerika memiliki sasis yang menunjukkan kekuatan keras absolut China dalam rekayasa mekanis dan kontrol biaya. Produsen otomotif China telah mengamankan pesanan perangkat keras kelas atas, tetapi ketika berbicara tentang “otak” algoritma dan operasi komersial yang benar-benar mengendalikan premi kelas atas, mereka masih menghadapi lapis demi lapis hambatan dalam persaingan global.
Dua Tolok Ukur
Spanduk sudah dipasang, tetapi gravitasi teknologi pada akhirnya harus mendarat di tanah. Untuk mengukur kedewasaan physical AI di dunia nyata, industri memiliki dua tolok ukur inti: yang pertama adalah Tesla, yang paling dalam menembus tepi teknologi dan regulasi; yang kedua adalah Waymo, yang memiliki skala operasi komersial terbesar.
Pada awal musim gugur 2026, Tesla mulai uji layanan penumpang dengan Cybercab, sebuah kendaraan tanpa setir, pedal, dan spion, menampilkan bentuk yang sangat berdampak.
Namun pada hari yang sama kendaraan itu mulai melaju, Badan Keselamatan Lalu Lintas Jalan Raya Nasional AS secara resmi membuka penyelidikan. Surat penyelidikan khusus yang turun langsung mengarah ke isu penerimaan inti, dengan Item 19 dari penyelidikan secara langsung menyebut Federal Motor Vehicle Safety Standard 135, yang secara tegas menyatakan bahwa pengereman layanan harus diaktifkan melalui perangkat kontrol kaki. Tetapi kendaraan uji yang ada di depan mereka sama sekali tidak memiliki komponen kontrol kaki.
Musk belum memperoleh pengecualian keselamatan khusus pada level federal. Di catatan regulasi Texas, jumlah Cybercab yang dilaporkan Tesla diperbarui menjadi 45 menjelang peluncuran; di basis utamanya, California, Tesla hanya memegang izin pengujian dengan pengemudi keselamatan yang terdaftar di daftar DMV, dan namanya masih belum muncul dalam daftar operasi komersial Komisi Utilitas Publik.
Bahkan dalam laporan formal yang diserahkan Tesla kepada regulator, catatan kaki masih dengan hati-hati mencatat bahwa kendaraan memerlukan pengawasan aktif oleh pengemudi. Dari konsep lini depan ke penggunaan komersial yang sah, redundansi institusional dan keselamatan tetap menjadi gerbang sempit yang tidak bisa dilewati begitu saja.
Di bawah tolok ukur kedua, Waymo memperlihatkan kemacetan efisiensi di balik ekspansi skala.
Sebagai pemimpin global dalam komersialisasi mengemudi otonom, volume pesanan mingguan Waymo telah berkisar di kisaran 500.000 selama berbulan-bulan. Kota-kota operasinya melebar hingga 15, dan armadanya bertambah lebih dari seribu kendaraan, namun rata-rata perjalanan mingguan per kendaraan turun dari 167 menjadi 125.
Estimasi publik menunjukkan bahwa tingkat kendaraan Waymo yang berjalan kosong di kilometer operasi California tetap di atas 40%, dan segmen Other Bets milik perusahaan induk Alphabet—yang mencakup pengemudian otonom—menghasilkan pendapatan triwulanan hanya sedikit di atas $300 juta dengan kerugian operasi yang mendekati $1,8 miliar.
Biaya tinggi untuk eksplorasi lini depan belum mereda meski valuasinya naik hingga $100 miliar.
Pasar domestik juga menjalani uji tekanan teknologi yang serius. Pada awal musim semi 2026, beberapa kendaraan otonom berhenti massal di jalan layang di Wuhan, memicu inspeksi diri industri selama berbulan-bulan dan perombakan regulasi standar pengujian. Timeline profitabilitas yang sebelumnya optimistis dari Baidu kemudian menjadi lebih realistis, dengan pelaporan keuangannya mundur menuju target impas per kendaraan; Pony.ai juga secara terbuka menyatakan bahwa armadanya harus mencapai sedikitnya skala 40.000 hingga 50.000 kendaraan sebelum arus kas bebas bisa berbalik positif, sementara saat itu jumlah armada operasinya yang sesungguhnya kurang dari 2.000 kendaraan.
Dalam maraton panjang itu, sejumlah besar penentu ritme tersingkir di tengah jalan.
Cruise milik GM memperlambat langkahnya secara signifikan setelah restrukturisasi terkait kecelakaan, dengan perusahaan induknya menghentikan pendanaan lanjutan; Argo AI yang didukung Ford mengumumkan pembubaran dan mencatat penurunan nilai aset sebesar $2,7 miliar; sementara Zhongzhi Xing pada akhirnya mengarah ke likuidasi akibat pembayaran penegakan arbitrase tenaga kerja yang tidak dibayar sebesar 15.000 yuan.
Sebuah startup bisa tersandung oleh celah pendanaan yang sangat kecil, sementara investasi besar bernilai ratusan miliar yang dituang para raksasa terkemuka ke jalur teknologi ini masih menunggu hari ketika siklus komersial yang positif benar-benar tercapai.
Kartu yang Tidak Bisa Dipindahkan
Produsen otomotif China tidak menyeberang dengan tangan kosong.
Pada 2023, kepadatan robot industri China mencapai 470 unit per 10.000 pekerja, berada di antara yang tertinggi di dunia, dengan satu dari setiap dua robot industri yang dipasang baru di seluruh dunia mendarat di pabrik China.
Empat tahun lalu, NIO, XPeng, dan Li Auto bergantung sepenuhnya pada chip mengemudi otonom yang bersumber dari luar; empat tahun kemudian, chip Turing XPeng telah kumulatif mengirim lebih dari 200.000 unit dan meraih kemenangan desain dengan Volkswagen, chip mengemudi otonom Shenji NX9031 milik NIO telah kumulatif mengirim lebih dari 550.000 unit, dan Mach M100 milik Li Auto telah mengirim lebih dari 50.000 unit.
Dalam kemandirian perangkat keras inti, kekuatan domestik “baru” benar-benar telah menembus ambang kritis, meski batch chip ini saat ini masih sepenuhnya dipakai untuk pengembangan tertutup internal dan belum benar-benar masuk ke pasar terbuka eksternal sebagai produk mandiri.
Tantangan yang lebih kompleks terletak pada kenyataan bahwa ketika beralih dari mobil beroda empat ke robot humanoid berkaki dua, aset yang bisa ditransfer secara langsung berkurang progresif dari lapisan bawah hingga lapisan atas.
Komponen yang paling mudah digunakan ulang adalah perangkat keras komputasi. Setelah pengembangan chip internal berhasil, robot humanoid XPeng secara alami mewarisi kekuatan komputasi yang sama; tim rekayasa juga bisa berkolaborasi secara horizontal, dengan XPeng menggabungkan pusat mengemudi otonom dan pusat kokpit menjadi General Intelligent Center pada awal 2026, tempat lebih dari 200 insinyur mengoordinasikan pengemudian otonom, robotika, dan operasi low-altitude.
Namun semakin dekat dengan inti algoritmik, hambatan lintas-domain semakin menonjol. Mobil melibatkan gerak beroda planar di jalan terstruktur, sedangkan robot humanoid melibatkan koordinasi seluruh tubuh di puluhan derajat kebebasan, keseimbangan gravitasi dinamis, dan umpan balik taktil. Generalitas model yang dibahas di industri masih lebih berada pada level anotasi data dan pipeline rekayasa; saat berbicara tentang algoritma kontrol gerak secara spesifik, arsitekturnya tetap harus dibangun dari awal.
Bahkan teknologi end-to-end yang sudah matang lewat validasi level kendaraan tidak bisa diterapkan langsung ke sistem robotik fisik.
Li Auto menjalankan intelligent driving end-to-end pada 2024 setelah berbulan-bulan pengembangan tertutup. Li Xiang pernah mengakui bahwa sebelumnya ia mengira orang-orang yang bekerja di kecerdasan buatan adalah penipu, dan baru benar-benar yakin setelah melihat performa kendaraan yang sesungguhnya.
Li Auto mencoba meniru ritme riset dan pengembangan ini ke model VLA visi-bahasa-aksi yang lebih kompleks, mengompres siklus menjadi setengah tahun, tetapi ketika diterapkan pada kondisi operasi yang rumit, tingkat keberhasilan generalisasi jauh di bawah ekspektasi, lalu secara pragmatis harus menurunkan proporsi model bahasa besar dalam kontrol langsung.
Uji lapangan industri juga mencerminkan kompleksitas kenyataan. Model multimodal orde lebih tinggi dengan jumlah parameter satu orde besarnya lebih banyak tidak menunjukkan celah fundamental dalam performa kontrol gerak presisi dibanding model kecil yang dioptimalkan secara spesifik, dan pada beberapa benchmark akademik, tingkat penyelesaian rute closed-loop masih berkisar di level rendah.
Perangkat keras sudah dibuat agar bisa bekerja, tetapi membuat tubuh baja benar-benar memahami dunia fisik tetaplah perjalanan ilmiah panjang yang harus dituntaskan langsung dari awal.
Monetisasi Kedua
Dalam laporan kartu nilai yang XPeng sampaikan pada kuartal kedua 2026, terungkap neraca komersial yang sepenuhnya baru.
Selama periode itu, pendapatan penjualan otomotif perusahaan sebesar RMB 17,05 miliar, naik sedikit 1% year-on-year, dengan margin kotor 12,1%; sementara pendapatan lain, termasuk layanan R&D teknologi, mencapai RMB 2,7 miliar, hampir dua kali lipat year-on-year, dengan margin kotor setinggi 75,1%. Dalam laporan ini, laba kotor tipis yang dihasilkan dari penjualan mobil dan imbal hasil tinggi yang dibawa layanan teknis hampir seimbang, sementara margin tipis manufaktur perangkat keras tradisional dan premi teknologi perangkat lunak membentuk kontras tajam pada pembukuan perusahaan yang sama.
Namun perluasan kemampuan teknologi untuk menghasilkan kas secara eksternal ini masih berada pada tahap awal.
Pihak otomotif eksternal yang benar-benar membayarnya terutama Volkswagen. Seorang eksekutif Volkswagen China pernah menjelaskan dengan gamblang bahwa yang dibayar Volkswagen adalah otorisasi atas arsitektur kelistrikan dan elektronik secara keseluruhan serta kode yang menjadi dasar, sedangkan aplikasi mengemudi cerdas inti dan kokpit yang paling terdiferensiasi milik XPeng tetap independen.
Di luar Volkswagen, tidak banyak kasus di kalangan OEM yang sanggup mengurus lisensi teknologi penuh dalam skala besar. Keuntungan eksternal lain yang tercatat pada periode yang sama datang dari kredit emisi karbon yang dibeli Porsche.
Logika aset yang berat—sekadar menjual mobil—menghadapi batas. Mengkapitalisasi pencapaian R&D secara mandiri telah menjadi pilihan umum bagi para produsen otomotif.
Tim robot humanoid XPeng, Pengxing, menyelesaikan spin-off dan pendanaan mandiri. Walaupun belum masuk tahap komersialisasi skala besar, perusahaan ini tetap memperoleh valuasi pasca-investasi lebih dari $6,2 miliar di pasar modal, mendekati 60% dari nilai pasar perusahaan induk XPeng Motors; NIO juga memisahkan bisnis chip yang dikembangkan sendiri, Shenji, menjadi entitas independen, mengantongi RMB 2,257 miliar modal eksternal pada putaran pertama.
Melalui pendanaan mandiri, para produsen otomotif memisahkan tekanan arus kas perusahaan induk sekaligus mencari jalur pasokan eksternal untuk maraton panjang R&D.
Bentuk aset berubah, dan logika penetapan harga untuk talenta pun ditata ulang bersamanya. Li Auto menganggap merebut pijakan AI sebagai strategi kunci pada awal 2026, dengan cepat menyesuaikan struktur organisasinya dan membentuk tim paralel. Dalam perebutan talenta teknis, sekelompok staf tulang punggung algoritma dan perangkat keras terjun ke dunia wirausaha, dan beberapa startup kecerdasan yang diwujudkan memecah dari tim produsen otomotif itu berhasil mengamankan putaran pendanaan besar dalam hitungan bulan. Setelah itu, Li Auto ikut berpartisipasi pada putaran awal proyek-proyek para mantan karyawan sebagai investor strategis.
Dalam arus modal dan talenta, skala nilai manufaktur tradisional sedang ditulis ulang. Kesenjangan gaji antara manufaktur dan algoritma perangkat lunak mutakhir melebar hingga lebih dari dua kali lipat, dan ekspektasi gaji untuk talenta algoritma kelas atas bahkan meningkat lebih jauh. BYD, sambil mempertahankan basis manufakturnya, menggeser lebih banyak sumber daya ke R&D teknologi mutakhir; Li Auto, sambil mengendalikan biaya operasi keseluruhan, melakukan segala cara untuk melindungi anggaran algoritma intinya.
Pasar modal memperlakukan perangkat keras tradisional dan narasi teknologi mutakhir dengan cara yang benar-benar berbeda. Ketika pengiriman kendaraan baru menghadapi perang harga industri yang brutal, pasar sekunder sering merespons secara hati-hati; tetapi begitu sebuah perusahaan menunjukkan kedalaman teknis yang meluas ke arah physical AI, modal cenderung memberi toleransi valuasi yang lebih murah hati.
BYD mengikat fokus R&D bernilai ratusan miliar yuan erat pada kecerdasan kendaraan, Li Auto menyempitkan fokusnya untuk melindungi algoritma inti, NIO ikut menginkubasi frontier melalui investasi ekosistem, dan XPeng mendorong bisnis teknologinya serta robotika untuk menghasilkan arus kas mandiri. Jalur mereka memiliki penekanan berbeda, tetapi logika dasarnya sama: saat laba dalam manufaktur tradisional diperas hingga titik ekstrem, para produsen otomotif harus belajar menyelesaikan monetisasi kedua dari aset teknologi yang ditempa dengan uang sungguhan itu dalam sistem koordinasi modal dan komersial yang lebih besar.
Empat Ruang Kosong
Jam kerja aktual robot, tingkat kegagalan, tingkat intervensi manual, dan periode pengembalian biaya oleh pelanggan—empat indikator inti ini tetap sulit ditemukan melalui kanal publik di seluruh industri.
Ini bukan karena perusahaan sengaja menyembunyikannya, melainkan karena empat set data itu tersebar di bagian terdalam lini produksi nyata: dicatat dalam log pemicu tombol stop darurat, frekuensi alarm safety light curtain, catatan takeover insinyur back-end, dan tabel takt time dari sistem kontrol jalur produksi.
Produsen bodi robot tidak punya wewenang untuk tinggal di lokasi dalam jangka panjang guna membaca data, dan pada tahap awal industri, semua orang lebih terbiasa menggunakan mean time between failures untuk merujuk stabilitas. Namun indikator ini hanya mencatat selang antara dua kegagalan dan tidak dapat mencerminkan kerugian downtime aktual yang dibawa setiap penghentian bagi seluruh lini produksi.
Dalam sejarah industri, peralatan teknologi yang sedang berkembang dan bergerak dari laboratorium ke bengkel sering kali membutuhkan mekanisme kebijakan untuk membuka jalan terlebih dahulu.
Pada musim semi 1980, Kementerian Perdagangan Internasional dan Industri Jepang memimpin pembentukan Japan Robot Leasing Company (JAROL), mengubah lengan robot yang mahal dan penuh ketidakpastian menjadi peralatan sewa yang bisa ditagih per bulan, dengan kebijakan industri menanggung tagihan pertama untuk pasar yang belum terbentuk.
Pusat-pusat komputasi yang masih tersebar saat ini, pengadaan terpusat BUMN di daerah, serta subsidi penerapan demonstrasi—dari logika mekanisme, itu merupakan kelanjutan model kontemporer. Kebijakan menyiapkan panggung, perusahaan menguji air, dan bersama-sama mereka menyediakan tanah inkubasi awal bagi teknologi frontier yang mungkin mengganggu masa depan.
Namun dari dukungan kebijakan ke kebutuhan pasar yang benar-benar endogen, masih ada kesenjangan suhu yang jelas di antaranya.
Dari 218 tawaran yang menang dalam statistik industri pada paruh pertama 2026, pesanan yang benar-benar mendarat di lini produksi industri hanya sedikit di atas 20%; sisanya sebagian besar terkonsentrasi pada pengujian prototipe dan validasi skenario, sementara siklus penagihan pembayaran untuk beberapa proyek bisa melampaui lebih dari satu tahun.
Dari data keuangan, pendapatan yang benar-benar diperoleh dari bekerja di pabrik tetap tipis. Pendapatan Unitree dari skenario industri sekitar RMB 15 juta+, menyumbang kurang dari 3% dari seluruh bisnis robot humaoidnya; dari UBTECH yang mengirim lebih dari 16.000 unit, robot humanoid berukuran penuh berjumlah 921, sementara mayoritas masih level perangkat desktop atau perangkat edukasi; pendapatan Leju dari skenario industri juga berada pada kisaran beberapa juta yuan.
Masih ada kesenjangan teknologi dan komersial yang cukup besar antara pesanan di atas kertas dan pemenuhan nyata di lokasi industri yang keras.
Sebagai pembanding, permintaan luar negeri yang ditunjukkan oleh data ekspor bea cukai menghadirkan kontras dengan kehati-hatian dalam penerapan industri domestik.
Mulai 2026, robot humanoid memperoleh kode tarif bea cukai yang khusus. Dalam tujuh bulan pertama, ekspor kumulatif melampaui 10.000 unit, dengan nilai total hampir RMB 1 miliar, dan nilai deklarasi rata-rata per unit sekitar RMB 95.000. Tujuan ekspor terbesar tak lain adalah Amerika Serikat, yang memiliki tinjauan rantai pasok paling ketat. Pada akhir musim panas, Serbia menekan tombol mulai di Šabac untuk pabrik robot humanoid pertama di Eropa yang diinvestasikan oleh perusahaan asal China; pada waktu yang hampir sama, hambatan perdagangan dan kepatuhan di seberang samudra yang menargetkan perangkat keras cerdas terkait diam-diam dikencangkan.
Batch mesin yang sama yang membawa algoritma dan motor menghadapi lingkungan kepatuhan eksternal yang kompleks di satu sisi, sementara di sisi lain mengandalkan kemampuan rantai pasok yang solid untuk masuk pasar global.
Migrasi kolektif menuju nama baru ini tidak asing dalam sejarah industri teknologi. Lebih dari 20 tahun lalu, ketika gelombang internet sedang paling panas, lebih dari 100 perusahaan terdaftar di Amerika Serikat memasukkan .com ke dalam nama mereka. Setelah air surut, nama-nama itu cepat menjadi tidak efektif, dan yang benar-benar tersisa hanyalah kabel optik, server, pengguna, dan arus kas.
Physical AI saat ini suatu saat nanti akan menjalani penyaringan yang sama.
Produsen otomotif China memegang sesuatu yang lebih nyata. Dalam dekade terakhir, mereka sudah mengubah investasi R&D besar menjadi pabrik, rantai pasok, chip, dan tim rekayasa. Pertanyaannya sekarang: apakah kemampuan ini bisa melampaui mobil dan masuk ke robotika, mengemudi otonom, serta skenario fisik dunia nyata yang lebih banyak?
Produsen otomotif China bertaruh pada kemampuan yang terkumpul dari satu dekade pembuatan mobil untuk revolusi industri berikutnya.
Selama satu dekade terakhir, produsen otomotif China sudah memenangkan satu taruhan. Dari industri yang dimulai dengan subsidi, dirundung kecurangan subsidi, dan nyaris tidak ada yang mengira mampu bertahan, mereka berhasil membangun sistem industri kendaraan energi baru paling lengkap di dunia.
Sekarang, mereka mendorong semua chip yang terkumpul selama satu dekade terakhir ke meja kartu berikutnya.
Tautan asli
Bergabung dengan komunitas Coincamps resmi:
X: https://x.com/coincamps
Telegram: https://t.me/coin_camps