美國人形機器人賽道今年吸引資金約50億美元，但多家初創公司包括Agility Robotics、Weave Robotics等警告，市場或存在過度炒作，當前技術仍不足以勝任複雜的工業或家庭服務，且部署成本高昂，僅2成投入用於機器本身，其餘8成用於保護人類免受傷害的設備和系統。

《華爾街日報》報道指，在加州舉行的一個會議上，Agility Robotics首席技術官Pras Velagapudi表示，製造機器人和製造一個能從事"有用工作"的機器人，完全是兩回事。雖然公司的Digit機器人已在亞馬遜等客戶的倉庫，進行搬運測試，但他強調，目前的機器人可靠性不足以執行複雜任務，製造"機器人管家"更是超出行業現有的能力範圍。

另一間初創公司Weave Robotics的首席執行官Kaan Dogrusoz表示，目前機器人仍然不是定義明確的產品。他以蘋果公司90年代推出的Newton掌上電腦為例，指理念正確但技術不成熟，最終導致商業失敗。而目前全雙足人形機器人，可能是這個時代的Newton。

市場普遍認為人形是機器人的終極形態，但工程界存疑。RemBrain首席技術官Max Goncharov指出，行業可能過於執著於"人形"這一形式。在工廠環境中，核心訴求是效率，意味更專業化的機器人可能更具優勢。

部分工程師認為，模仿人類形態存在重心不穩、機械手觸覺反饋難以複制等缺陷。未來的方向可能不是複制人類，而是超越人類形態，例如使用四個手臂或吸盤抓手。Max預測，人形機器人未來在工廠中可能只會承擔極小一部分任務。

雖然科技富豪馬斯克預測，特斯拉的Optimus機器人年產量將達百萬台，輝達行政總裁黃仁勳亦認為技術突破指日可待，但初創公司Persona AI的行政總裁Nicolaus Radford在會議上呼籲行業避免過度承諾，必須對應用時間表負責。

另外，輝達機器人業務負責人Jim Fan在社交媒體帖文，指機器人硬件可靠性，成為軟件迭代最大障礙，行業標準缺失導致評估體系混亂，他又感覺當前主流的視覺-語言-動作模型(VLA)技術路線不對，基於視覺語言模型(VLM)的預訓練方式，與機器人實際需求存在根本性錯位。他正押注於視頻世界模型作為替代方案。