Künstliche Intelligenz erreicht eine neue Entwicklungsstufe und bewegt sich zunehmend auch in der realen Welt. Das zeigt die aktuelle Studie „Physical AI: Intelligence in motion – A strategic guide to capture value as AI enters the real worldy“ von Strategy&, der globalen Strategieberatung von PwC. Bis 2030 eröffnet diese Transformation ein globales Marktpotenzial von rund 430 Mrd. Euro – etwa 80 bis 110 Mrd. Euro davon entfallen auf Europa, 20 bis 26 Mrd. Euro auf Deutschland.
Während bisherige KI-Generationen vor allem digitale Inhalte erstellen und Software bedienen konnten, zielt Physical AI darauf ab, Fahrzeuge, Roboter, Drohnen oder ganze Infrastrukturen autonom zu steuern. Dafür muss die neue KI-Generation eigenständig Entscheidungen treffen, physisch mit Menschen interagieren und sich in komplexen Umgebungen zurechtfinden. Diese Fähigkeiten machen Physical AI komplex und wertvoll zugleich.
Wo die Wertschöpfung entsteht
Die Physical-AI-Evolution erfasst laut Studie weitreichende und sektorübergreifende Teile der globalen Ökonomie. Neue Wertschöpfung entsteht nicht allein in Unternehmen, die Roboter oder Maschinen herstellen, sondern zunehmend auch bei Chipproduzenten, Cloudbetreibern, Softwareplattformen sowie Infrastrukturanbietern. Die größte Dynamik entfaltet sich mit etwa 170 Mrd. Euro in der Mobilitätsbranche, getrieben vom autonomen Fahren. Es folgen industrielle Systeme und Infrastruktur (69 Mrd. Euro) sowie humanoide Service-Roboter (68 Mrd. Euro). Luftfahrt und Verteidigung kommen auf rund 50 Mrd. Euro, Entertainment auf 37 Mrd. Euro und der Gesundheitssektor auf 5 Mrd. Euro. Physical AI setzt sich laut Studie zuerst dort durch, wo Automatisierung leicht umsetzbar und menschliche Arbeitskräfte knapp, teuer oder Risiken ausgesetzt sind.
„Die bevorstehende KI-Welle ersetzt generative und agentische KI nicht, sondern baut auf ihnen auf und katapultiert die Technologie von der digitalen in die reale Welt. Bereits heute bringen autonome Taxis in US-Städten fahrerlos ihre Gäste ans Ziel; in europäischen Lagerhallen sortieren Roboter eigenständig Pakete. Die Idee autonomer und intelligenter Maschinen ist Jahrhunderte alt – nun wird sie durch technologische Durchbrüche innerhalb kürzester Zeit Realität. Die entscheidende Frage ist für viele Unternehmen heute daher nicht mehr, ob sie Physical AI nutzen wollen, sondern wo.“
Sieben Bereiche entscheiden über den Wettbewerb
Die Studie identifiziert sieben strategische Bereiche, die darüber entscheiden, wer im Physical-AI-Markt Wertschöpfung erzielt: von KI-Grundlagenmodellen über domänenspezifische Modelle und Edge-Halbleiter bis hin zu Sensorik, Standards, OEM-Lösungen und technologischer Souveränität. Für europäische Unternehmen liegt die zentrale Herausforderung darin, Wettbewerbsfähigkeit mit strategischer Unabhängigkeit zu verbinden.
Physical AI befindet sich aktuell in einer frühen Adoptionsphase – doch die technologische Reife steigt rasant. Ein zentraler Enabler sind sogenannte Weltmodelle: KI-Modelle, die die physische Welt simulieren und vorhersagen, wie sich Umgebungen unter verschiedenen Aktionen entwickeln. Sie ermöglichen es, Roboter und autonome Systeme in virtuellen Umgebungen zu trainieren, bevor sie in der realen Welt eingesetzt werden – das reduziert Kosten, Risiken und Entwicklungszeit.
„Europa hat bei Physical AI klare Stärken – in der Automobiltechnologie, der Industrieautomatisierung und der Sensorik. Aber die Wertschöpfung erstreckt sich zunehmend über reine Hardware hinaus in Richtung KI-Modelle, Simulationsplattformen und Recheninfrastruktur.“
Wo die Wertschöpfung entsteht
Die Physical-AI-Evolution erfasst laut Studie weitreichende und sektorübergreifende Teile der globalen Ökonomie. Neue Wertschöpfung entsteht nicht allein in Unternehmen, die Roboter oder Maschinen herstellen, sondern zunehmend auch bei Chipproduzenten, Cloudbetreibern, Softwareplattformen sowie Infrastrukturanbietern. Die größte Dynamik entfaltet sich mit etwa 170 Mrd. Euro in der Mobilitätsbranche, getrieben vom autonomen Fahren. Es folgen industrielle Systeme und Infrastruktur (69 Mrd. Euro) sowie humanoide Service-Roboter (68 Mrd. Euro). Luftfahrt und Verteidigung kommen auf rund 50 Mrd. Euro, Entertainment auf 37 Mrd. Euro und der Gesundheitssektor auf 5 Mrd. Euro. Physical AI setzt sich laut Studie zuerst dort durch, wo Automatisierung leicht umsetzbar und menschliche Arbeitskräfte knapp, teuer oder Risiken ausgesetzt sind.
„Physical AI wird den Bedarf an KI-Rechenleistung in Europa massiv steigern – für das Training der Modelle, für Echtzeit-Inferenz und für die Simulation ganzer physischer Umgebungen. Europa muss den Aufbau seiner KI-Datacenter-Infrastruktur und KI-Fähigkeiten weiter beschleunigen, um seine KI-Wertschöpfung zu steigern und gleichzeitig die digitale Souveränität zu stärken.“
Die Studie schließt mit drei strategischen Kernfragen, die laut den Autoren jetzt auf jede Vorstandsagenda gehören: Wo will man konkurrieren – und wo akzeptiert man Abhängigkeiten? Welche proprietären Assets lassen sich aufbauen, bevor sich das Zeitfenster schließt? Und wie handelt man schnell, ohne sich strategische Spielräume zu verbauen?
