de.wedoany.com-Bericht: Momenta, ursprünglich ein auf autonome Fahrtechnologie spezialisiertes Unternehmen, hat bei der Hongkonger Börse einen Börsenprospekt eingereicht und wird damit zum Anwärter auf den Titel des „ersten Physical-AI-Unternehmens“ am Hongkonger Markt. Das Unternehmen hält einen bedeutenden Marktanteil im Bereich der intelligenten Fahrassistenz; seine Systeme sind in Serienfahrzeugen mehrerer internationaler Automobilhersteller verbaut. Der IPO-Prozess von Momenta offenbart die strategische Ausrichtung des Unternehmens, sich von einem Anbieter autonomer Fahrtechnologie hin zum Physical-AI-Bereich zu entwickeln.
Im Bereich Physical AI gilt das „Weltmodell“ als zentrales Basismodell, jedoch hat sich die technologische Ausrichtung noch nicht vereinheitlicht. Derzeit existieren vier gängige Ansätze: der generative Videoansatz, repräsentiert durch OpenAI Sora, der pixelgenaue Realität anstrebt; der interaktive Weltansatz, vertreten durch Google DeepMind Genie, der auf Benutzereingaben hin in Echtzeit interaktive Umgebungen generiert; der von Fei-Fei Li (World Labs) propagierte Ansatz der räumlichen Intelligenz, der Weltmodelle als generierbare und interaktive 3D-Darstellungen betrachtet; sowie der von Yann LeCun vertretene Ansatz der Joint Embedding Predictive Architecture (JEPA), der die nächsten Schritte der Welt auf einer abstrakten Repräsentationsebene vorhersagt, um Rechenleistung zu sparen. Alle diese Ansätze zielen darauf ab, die physikalische Welt zu verstehen, unterscheiden sich jedoch in ihren Wegen.
Fei-Fei Li erläuterte das Wesen des Weltmodells einst am Beispiel einer „Tasse auf einem Tisch“: Ein Modell, das die Welt wirklich versteht, sollte in der Lage sein, sie aus jedem beliebigen Winkel darzustellen, den physikalischen Vorgang ihres Umstoßens zu simulieren und die Bewegung einer Hand zu planen, die sie aufhebt. Diese drei Fähigkeiten teilen sich denselben zugrundeliegenden „Simulator“. Gleichzeitig vertritt LeCun die Ansicht, dass große Sprachmodelle im Wesentlichen statistische Musterabgleicher seien und die physikalische Welt nicht wirklich verstehen. Sowohl das von LeCun nach seinem Ausscheiden bei Meta gegründete AMI Labs als auch Fei-Fei Lis World Labs haben beträchtliche Kapitalunterstützung erhalten.
Autonomes Fahren gilt als der früheste „Prüfstein“ für Weltmodelle. Ein Weltmodell sagt auf der Grundlage einer vom Akteur vorgeschlagenen imaginären Aktionssequenz mögliche zukünftige Weltzustände voraus, was perfekt mit dem Kreislauf „Aktion → Vorhersage → erneute Aktion“ eines autonomen Fahrzeugs harmoniert.
Das Physical-AI-System R7 Weltmodell von Momenta wurde bereits in Serie produziert und feierte seine Premiere im SAIC Volkswagen ID. ERA 9X. Das Modell hat über 12 Milliarden Kilometer reale Fahrstrecke angesammelt und daraus über 100 Millionen Segmente „Golddaten“ extrahiert. Im Training kann das R7-Modell wiederholt seltene Gefahrensituationen aus der Realität simulieren und die Randbedingungen für „Zusatztrainingseinheiten“ verändern, um die Leistung in seltenen Szenarien zu verbessern. Laut Daten von CIC灼识咨询 (CIC Konsultation) betrug der Marktanteil von Fahrzeugen mit Momenta-System am Absatz von Serienfahrzeugen auf dem chinesischen Markt für Drittanbieter von urbanen NOA-Lösungen (Navigation on Autopilot) von März 2025 bis Februar 2026 65 %. Was die Geschwindigkeit betrifft, konnte die Auslieferung von 100.000 Einheiten in weniger als 40 Tagen abgeschlossen werden.
Der CEO von Momenta, Xudong Cao, positioniert das Unternehmen als „Erbauer von Physical-AI-Basismodellen“. Die technische Architektur des R7 Weltmodells ist in drei Schichten unterteilt: Die erste Schicht ist das Pre-Training des Weltmodells, bei dem physikalische Gesetze und Kausalzusammenhänge in das Modell komprimiert werden; die zweite Schicht ist die Simulation des Weltmodells, die Closed-Loop-Tests für extreme Long-Tail-Szenarien durchführt; die dritte Schicht ist das verstärkende Lernen innerhalb des Modells, bei dem durch Belohnungs- und Bestrafungsmechanismen wiederholt Versuch und Irrtum stattfinden und in der virtuellen Welt Schlussfolgerungen gezogen werden.
Das R7-Modell ist weder ein reines „Echtzeitmodell im Fahrzeug“ noch ein „großes Basismodell“ im traditionellen Sinne, sondern wird als Basismodell für das Physical-AI-Zeitalter betrachtet, das die Grundlage für die KI zum Verständnis der realen physikalischen Welt liefert. In der gegenwärtigen Phase ist autonomes Fahren das wertvollste Szenario, in dem das Data Scaling und das Commercial Scaling von Physical AI eine positive Rückkopplungsschleife bilden können.
Der Börsenprospekt zeigt, dass der Umsatz von Momenta von 2023 bis 2025 von 743 Millionen RMB auf 2,413 Milliarden RMB gestiegen ist, sich also in drei Jahren verdreifacht hat, was einer durchschnittlichen jährlichen Wachstumsrate von über 80 % entspricht. Dabei stiegen die Einnahmen aus Technologieentwicklung auf 1,445 Milliarden RMB, während die Lizenzeinnahmen von 23 Millionen RMB auf 968 Millionen RMB sprunghaft anstiegen, eine Vervierzigfachung in drei Jahren. Die Lizenzeinnahmen sind das Vergütungsmodell von Momenta für die Autorisierung von Automobilherstellern zur Nutzung seines Physical-AI-Systems und zeichnen sich durch hohe Grenzerträge aus. Dieses Geschäftsmodell gilt als das ideale Umsatzmodell für Start-ups im Bereich autonomes Fahren.
Das Technologiesystem von Momenta folgt dem Rahmen „ein Schwungrad, zwei Beine“, d. h. dem datengesteuerten Kernmechanismus und den beiden Geschäftsbereichen L2-Serienfahrassistent und L4-Vollautonomes Fahren. Diese beiden Beine teilen sich dieselbe Software-Algorithmus-Architektur, dasselbe Sensor-Setup und dasselbe Weltmodell. Derzeit liefern über 900.000 L2-Serienfahrzeuge reale Fahrdaten und kommerzielle Einnahmen, um die Iteration des Weltmodells zu unterstützen. Das iterierte Modell wird dann auf L4-Robotaxis eingesetzt, die in Städten wie Shanghai, Suzhou, München und Abu Dhabi im Einsatz sind.
Der IPO von Momenta setzt einen neuen Maßstab für die Bewertung im Physical-AI-Bereich: Für Unternehmen im Bereich autonomes Fahren muss bewertet werden, ob sie über multimodale Basismodelle verfügen; für Start-ups, die direkt auf das „ultimative Physical-AI-Gehirn“ abzielen, müssen Fragen der Implementierungskanäle und des Daten-Closed-Loops beantwortet werden. Momenta ist der erste Player, der seine Geschäftslogik sowohl in Bezug auf operative Daten als auch auf das Technologiesystem nachgewiesen hat. Ob sein Technologiesystem jedoch auf andere Physical-AI-Endgeräte wie Roboter übertragen werden kann, bleibt ungewiss.
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