क्रंचबेस डेटा से पता चलता है कि Q3 में रोबोटिक्स स्टार्टअप फंडिंग 185% बढ़ी, क्योंकि अमेरिका और चीन ने फिजिकल AI पुश का नेतृत्व किया

क्रंचबेस डेटा के अनुसार, 2026 के दौरान रोबोटिक्स स्टार्टअप्स में उद्यम निवेश में तेजी आई है, जिसमें पूंजी का अधिकांश हिस्सा अमेरिका और चीन में स्थित व्यवसायों की ओर निर्देशित किया गया है। क्रंचबेस 1 द्वारा रिपोर्ट किए गए अनुसार, वैश्विक स्तर पर, Q3 में रोबोटिक्स स्टार्टअप्स के लिए उद्यम फंडिंग 9.9 बिलियन डॉलर तक पहुँच गई, जो Q3 2025 में दर्ज 4.3 बिलियन डॉलर से काफी अधिक है।

यह लगभग 10 बिलियन डॉलर या उससे अधिक लाने वाली तिमाहियों के लगातार दौर के बाद आया है। कुल मिलाकर, Q1 और Q3 2026 के बीच रोबोटिक्स क्षेत्र की फंडिंग में साल-दर-साल लगभग 185% की वृद्धि हुई है।

चीन और अमेरिका आगे हैं

चीन ने इस साल रोबोटिक्स फंडिंग में सबसे बड़ा हिस्सा हासिल किया है, जिसमें 13.2 अरब डॉलर का निवेश किया गया है, और इसके ठीक बाद अमेरिका 12.1 अरब डॉलर के साथ दूसरे स्थान पर है। जर्मनी इस सेक्टर में स्टार्टअप फंडिंग के मामले में तीसरे स्थान पर है, जो 1.7 अरब डॉलर के साथ काफी पीछे है।

चीन में प्रमुख वित्त पोषण दौरों में, गुआंगज़ौ स्थित एक्सpeng रोबोटिक्स — जो भौतिक रोबोट और एआई मॉडल का निर्माता है — ने 90 करोड़ डॉलर हासिल किए, जबकि शेन्ज़ेन स्थित AI² रोबोटिक्स ने विनिर्माण, स्वास्थ्य सेवा और सेवाओं के लिए तैयार बुद्धिमान रोबोट विकसित करने के लिए 7.3.6 करोड़ डॉलर का सीरीज सी दौर पूरा किया।

घरेलू स्तर पर, इस साल अरबों डॉलर के दौर का नेतृत्व करने वाली अमेरिकी कंपनियों में ट्रैविस कलानिक की लॉस एंजिल्स स्थित एटम्स (जिसमें परिवहन और खनन रोबोटिक्स डिवीजनों के साथ इसका घोस्ट किचन उद्यम भी शामिल है) और पिट्सबर्ग स्थित स्किल्ड एआई शामिल है, जिसने अपने रोबोटिक्स फाउंडेशन मॉडल, स्किल्ड ब्रेन के लिए 1.4 अरब डॉलर सुरक्षित किए।

जर्मनी में भी एक बड़ा वित्तपोषण आयोजन देखा गया, जिसमें न्यूरा रोबोटिक्स ने अपने संज्ञानात्मक रोबोटों को निधि देने के लिए 1.4 अरब डॉलर जुटाए, साथ ही बुद्धिमत्ता उत्पन्न करने के लिए आवश्यक डेटा और एआई बुनियादी ढांचा भी प्राप्त किया।

डेटा और मॉडल लेयर का निर्माण

सैन फ्रांसिस्को स्थित एनकॉर्ड — एक भौतिक एआई डेटा लेयर प्रदाता — के सह-सीईओ उल््रिक स्टिग हैनसेन ने इस महीने की शुरुआत में सैन फ्रांसिस्को में आयोजित उद्घाटन लॉन्ग होराइजन फिजिकल एआई समिट के दौरान क्रंचबेस न्यूज को बताया, "हम सिर्फ भौतिक एआई को आगे बढ़ते हुए देख रहे हैं।"

जबकि इन तकनीकों का समर्थन करने के लिए कंप्यूट और स्टोरेज बुनियादी ढांचा बढ़ रहा है, भौतिक क्षेत्र में विकास के लिए समय की आवश्यकता होती है, खासकर जब इंटरनेट टेक्स्ट की विशाल मात्रा पर प्रशिक्षित बड़े भाषा मॉडल के साथ तुलना की जाती है। हैनसेन ने समझाया, "भौतिक एआई बहुत अलग है क्योंकि भौतिक एआई डेटा का कोई इंटरनेट नहीं है, और इसलिए डेटा को पहले एकत्र किया जाना चाहिए, और आपको इसे सेंसर टोकन से एक्शन टोकन में बदलना होगा।"

हैनसेन ने आगे कहा कि चूंकि भौतिक एआई डेटासेट बहुत बड़े हैं और बल, टॉर्क, स्पर्श और दृष्टि इनपुट को मिलाने वाले मल्टीमॉडल डेटा की मांग करते हैं, इसलिए "उस सारे डेटा को संग्रहीत करना, उस सारे डेटा को क्यूरेट करना, उस सारे डेटा को समृद्ध करना और यह सत्यापित करना कि इन प्रणालियों के लिए सारा डेटा काम करता है, एक बहुत महंगा ऑपरेशन है।"

उन्होंने देखा कि उद्योग अभी भी भौतिक एआई के प्री-ट्रेनिंग चरण में एंकर है, हालांकि यह जल्द ही पोस्ट-ट्रेनिंग चरण में बदल जाएगा।

और विजेता

पिछले तीन वर्षों में पूंजी जुटाने के बाद लगभग 75 रोबोटिक्स उद्यमों ने यूनिकॉर्न का दर्जा प्राप्त कर लिया है। उनमें से आधे से अधिक — विशेष रूप से 45 — ने इस वर्ष ही यह रैंकिंग प्राप्त की है। शीर्ष मूल्यांकित रोबोटिक्स स्टार्टअप्स में, कई प्रतियोगी रसद, भारी उद्योग, विनिर्माण और घरेलू अनुप्रयोगों में फैले विविध ऊर्ध्वाधर उपयोग मामलों के साथ-साथ प्रतिस्पर्धी मॉडल और डेटा संरचनाओं को डिजाइन कर रहे हैं।

भले ही फंडिंग आसमान छू रही हो और नए यूनिकॉर्न उभरते जा रहे हों, लेकिन उद्योग का दीर्घकालिक प्रक्षेपवक्र खुला रहता है क्योंकि कंपनियां आने वाले वर्ष में आगामी सफलताओं की ओर दौड़ती हैं।

हैनसेन ने कहा, "ऐसी कई कंपनियां हैं जो पूंजी जुटा रही हैं, और मुझे लगता है कि उनमें से कई जीतने वाली हैं, सिर्फ इसलिए कि भौतिक दुनिया के लिए इतने सारे अलग-अलग प्रकार के अनुप्रयोग हैं।"

?अक्सर पूछे जाने वाले प्रश्न

012026 में रोबोटिक्स फंडिंग में उछाल का कारण क्या था?

यह उछाल मुख्य रूप से भौतिक एआई में प्रगति और निवेश से प्रेरित है, जिसमें अमेरिका और चीन का भारी समर्थन है।

02रोबोटिक्स स्टार्टअप फंडिंग में कौन से देश सबसे आगे हैं?

चीन और अमेरिका इस क्षेत्र में बड़े अंतर से आगे हैं, उसके बाद जर्मनी तीसरे स्थान पर है।

03भौतिक एआई को प्रशिक्षित करना बड़े भाषा मॉडलों से अलग क्यों बनाता है?

टेक्स्ट-आधारित बड़े भाषा मॉडलों के विपरीत, भौतिक एआई में पहले से मौजूद “भौतिक डेटा का इंटरनेट” नहीं होता है, जिसके लिए डेवलपर्स को विजन, स्पर्श, बल और टॉर्क डेटा से जुड़े बड़े मल्टीमॉडल डेटासेट को एकत्र करने, बदलने और प्रबंधित करने की आवश्यकता होती है।

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चित्रण: डोम गुज़मैन