野村インターナショナル（香港）の最新レポートによると、カリフォルニア大学バークレー校のSuperMimic論文は、ヒューマノイドロボットの全身運動コントローラーのトレーニングにおける計算能力消費を1000倍以上圧縮できることを示している。これにより、以前は128個のGPUで1週間かかっていたタスクが、H100 GPU1個でわずか3時間で完了する。この技術はCoRL 2026に採択され、10月20日に発表される予定だ。

野村のアナリストであるFrank FanとDonnie Tengは、これはロボットの身体制御トレーニングコストが「安価になる」ことの最も強力な証拠であると考えている。彼らは、運動ソフトウェアの参入障壁が大幅に低下するにつれて、業界の競争の焦点がアルゴリズム能力からハードウェアの一貫性へと移行し、量産において関節精度を維持できる企業がより持続的な競争優位性を獲得すると警告している。SuperMimicは、ロボットの「身体モデル」を構築し、そのモデル内でコントローラーをトレーニングすることで、トレーニング速度を10倍以上向上させ、トレーニングステップを約64倍削減し、モデル予測誤差を安定させている。このコントローラーは、Unitree RoboticsのG1実機ロボットで高難度のアクションを完了している。

野村は、SuperMimicが主にロボットの「小脳」（運動制御）レベルの進歩を解決するものであり、認知的な意思決定や器用な操作には関与しないことを強調している。レポートでは、アクチュエーターのコストがヒューマノイドロボットの部品総コストの約50%から75%を占めると推定されており、高度な一貫性のある制御能力を持つロボット完成品メーカーまたは主要部品サプライヤーが恩恵を受けるだろうとしている。野村はUnitree Roboticsに対する「買い」の格付けを維持し、目標株価を370人民元としている。