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L'économie des robots humanoïdes semble complexe. Jusqu'à ce que vous zoomiez sur la liste des matériaux (BOM). La BOM n'est pas seulement une feuille de coût. C'est une "carte stratégique". Elle révèle où le coût cache un levier, où la complexité cache un avantage, et où le matériel et le logiciel se rencontrent ou s'affrontent. - quand vous savez comment la lire, la BOM vous dit : - quels sous-systèmes entraînent des coûts par rapport à la différenciation - où la complexité d'intégration crée ou érode la marge - quelle propriété intellectuelle vaut la peine d'être possédée (mécanique, modèle ou données) - comment la géographie impacte la vitesse d'itération - pourquoi certaines entreprises se développent comme des SaaS et d'autres se retrouvent coincées dans le matériel Passons en revue la pile robotique avec le prisme de la BOM🔍 ⚙️ L'activation entraîne des coûts et un avantage À la base de chaque robot se trouve l'activation. C'est là que se trouve presque la moitié du coût de la BOM et où se situe la plupart de la défensibilité aujourd'hui. Moteurs, réducteurs, systèmes de couple : - ont des chaînes d'approvisionnement complexes - nécessitent des niveaux d'intégration élevés - sont extrêmement compétitifs Mais ce sont aussi des bastions stratégiques. Des fournisseurs comme LeaderDrive, Harmonic Drive et Beite dominaient ici avec une propriété intellectuelle difficile à copier basée sur : - des tolérances serrées - des décennies d'itération - une intégration verticale de bout en bout Si vous contrôlez la conception de l'actionneur, vous contrôlez la physique de base d'un robot. Cependant, ces systèmes sont maintenant remplacés par des systèmes centrés sur l'IA, qui privilégient le comportement dynamique et le coût, étant moins centrés sur la propriété intellectuelle et misent davantage sur une fabrication solide et un bon design de produit global. 🧠 Conclusion : coût élevé + propriété intellectuelle élevée = avantage matériel 💻 Le logiciel ronge la marge Mais en montant dans la pile, le levier s'inverse. Les couches de calcul, de détection et de modèle peuvent chacune représenter environ 10 % de la BOM, mais elles définissent de manière disproportionnée : - l'adaptabilité - l'autonomie - la compression des coûts au fil du temps Les puces sont bon marché. Le couple ne l'est pas. Mais associé à la bonne pile, le calcul s'accumule rapidement. C'est pourquoi des entreprises comme NVIDIA ne s'arrêtent pas au silicium. Elles possèdent : - Isaac → outils de simulation - GR00T → modèles de contrôle fondamentaux - Boucles d'apprentissage de flotte → systèmes qui deviennent plus intelligents avec l'utilisation C'est le manuel de GR00T : Possédez le modèle, les données et la boucle d'apprentissage et soudain, vos 10 % de la BOM contrôlent 80 % de la différenciation du produit. C'est là que la marge évolue comme du code : - boucles d'apprentissage au niveau de la flotte - économie unitaire de style API - coût par unité inférieur au fil du temps utilisation → données → modèle → autonomie → utilisation → marge 🧠 Conclusion : coût faible + propriété intellectuelle sur le modèle/données = avantage logiciel 🧩 L'intégration crée la marge ou la tue Les marges matérielles sont brutales - à moins que vous ne possédiez la complexité de précision. La question est : assemblez-vous des pièces ? Ou concevez-vous un comportement ? Une entreprise peut avoir des COGS élevés si elle : - fabrique ses propres actionneurs - ajuste les courbes de couple pour des comportements spécifiques - conçoit des systèmes électromécaniques de bout en bout Mais ce n'est pas seulement une question de défensibilité, c'est un compromis risque/marge. Posséder cette couche signifie prendre en charge la complexité de la chaîne d'approvisionnement, le réglage du firmware et le contrôle de précision. Mais si c'est bien fait, cela peut réduire les coûts de 25 à 50 %, ce qui est un sérieux avantage pour les acteurs lourds en matériel. Étude de cas : le robot humanoïde de 16 000 $ de Unitree Unitree n'a pas gagné seulement grâce à des percées en IA. Ils ont gagné en ingénierie la BOM : - approvisionnement d'actionneurs localement (moteurs moins chers) + fabrication en interne (pas de marges de fournisseur) - évitement du LiDAR multi-plan (réduction des coûts des capteurs) - évitement d'une architecture radicale ; juste un contrôle serré de la pile - co-localisation de la chaîne d'approvisionnement ; 90 % des fournisseurs à quelques heures de Hangzhou Voici une répartition de haut niveau de la BOM pour le quadrupède de Unitree : Les entreprises occidentales ne peuvent souvent pas égaler cela - non pas à cause des lacunes technologiques, mais parce qu'elles manquent de densité de chaîne d'approvisionnement. Cela ralentit l'itération et gonfle la BOM. 🧠 Conclusion : BOM faible + intégration serrée = vitesse + marge 💸 Coût ≠ Marchandise Une BOM faible ne garantit pas de marge. Une BOM élevée ne signifie pas une stratégie faible. Cela dépend de l'endroit exact où se trouve le coût et s'il est soutenu par : - des boucles de modèle/données - de la propriété intellectuelle mécanique - une intégration serrée des sous-systèmes Dans les couches commoditisées, les économies de coûts passent souvent simplement au client. Mais dans les couches à levier, elles débloquent un avantage cumulatif. 🧠 Conclusion : Le coût n'a d'importance que s'il porte un levier 🧬 La BOM invisible compte plus Ce qui n'est pas dans la BOM est souvent ce qui définit l'avantage à long terme. Vous ne trouverez pas de journaux de flotte, de configurations de réglage ROS ou de politiques de simulation listées, mais ces couches déterminent : - le comportement d'autonomie - l'adaptabilité dans des cas extrêmes - l'apprentissage entre robots - l'expansion de la marge au fil du temps C'est la couche invisible : données → modèle → comportement → plus de données Celui qui possède cette boucle ne réduit pas seulement le coût, il plie également la courbe de performance. 🧠 Conclusion : Ce qui n'est pas dans la BOM pourrait définir la défensibilité à long terme plus que ce qui l'est. 🗺️ Comment lire la BOM comme une carte stratégique La BOM vous dit exactement où se trouve le levier : - Activation → coût élevé, avantage élevé, marge faible - Calcul → coût faible, levier élevé, marge élevée - Comms/cadre → coût faible, avantage faible, marge faible - Capteurs → coût moyen, de plus en plus commoditisés Ainsi, la BOM devient un proxy pour le profil de marge : - BOM élevée + propriété intellectuelle élevée → avantage matériel (engrenages, entraînements) - BOM faible + propriété du modèle/données → avantage logiciel (pile GR00T) - BOM élevée + faible propriété intellectuelle → le pire des deux mondes (assembleurs de commodités) À mesure que les systèmes robotiques évolueront, je pense que la BOM offrira un prisme unique pour évaluer les contraintes techniques, la structure économique et le levier stratégique de la pile robotique. Merci à @chynaqqq & @castorhat (PrismaX), @karsenthil, (Reborn), @xmercury_one (Xmaquina DAO), @ivailoj (Paper Ventures), @BlueHors3Shoe (No Limit Holdings), @shutterbugsid (Decentralised Co) pour quelques retours rapides et suggestions sur le sujet.