10 月 26 日，Counterpoint Research 发布全球人形机器人追踪报告，预计到 2030 年全球人形机器人 AI 加速器累计出货量将突破 100 万台，2026 至 2030 年期间的复合年增长率（CAGR）高达 144%。
GPU 仍占主导，ASIC 开始起势
在计算架构上，由于视觉-语言-动作（VLA）模型与世界模型逐步融合，GPU 在短期内仍将是人形机器人算力的主流架构。AI ASIC 也在快速崛起，特斯拉、小鹏等垂直整合厂商正把汽车领域的自研芯片技术迁移到人形机器人产品线上。
英伟达凭借从算力芯片、模型到仿真工具的完整全栈生态主导人形机器人 GPU 市场，并与智元机器人、宇树科技、优必选、银河通用、Figure AI、Neura Robotics、Noetix Robotics 等头部本体厂商建立了深度合作。
高通走异构路线，差距仍在
高通凭异构计算架构切入市场，主打能效优势与更低的物料成本（BoM），目前已与 Neura Robotics、VinMotion、Booster Robotics 及 Figure AI 达成设计合作，但出货规模与英伟达有明显差距。Counterpoint 首席分析师 Soumen Mandal 表示，人形机器人的算力生态正从 GPU 单极主导转向多种 AI 计算架构共存，随着机器人模型从 VLA 向世界行动模型（WAM）演进，专用算力在更低功耗、更小散热约束与更高能效方面的价值会愈发突出。副总监 Ethan Qi 指出，以特斯拉为代表的车企将成为 ASIC 架构的核心推动者，随着下一代可支撑通用人工智能工作负载的 AI 加速器在 2027 年后进入量产，市场竞争预计进一步加剧。
国产阵营的自主化尝试
从地平线孵化拆分出的 D-Robotics（地瓜机器人）已与乐聚机器人、LIMX Dynamics 等厂商达成合作，其推出的 RDK S100 算控一体化开发套件采用 CPU+BPU+MCU 架构，内置基于 Nash 架构、算力达 80 TOPS 的 BPU 神经网络处理单元。本站此前也记录过 OpenAI 正式入局人形机器人带来的算力需求变化，这份追踪报告给出的 144% 复合增速，可以看作整个赛道算力侧的一个量化注脚。
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