据 Fortune 首先报道，机器人劳动力成本估算从每小时 $2 到超过 $35 不等，原因是采用了不同的成本和利用率假设。这个差距反映了低运行成本估算与全面部署之间的区别，也决定了具身智能能否从高成本试点走向规模达数万亿美元的劳动力市场。
Roland Berger 给出的 $2 包括能源、软件、网络和定期维护费用，但不包括购买或租赁机器的成本。只有当机器人有 60-70% 的时间在运行时，其成本才低于美国仓库工人的平均工资。
这些数字衡量的并非同一件事：有些反映大规模运行时的成本，另一些则计入设备和集成成本，或反映利用率低、需要大量人工监督的早期部署情况。有效工时将这些估算与机器人的实际单位成本联系起来。
一台价值 $90,000 的工业机器人，按五年折旧、每年工作 2,000 小时计算，每个运行小时的设备成本约为 $9；加上维护和其他费用，总成本可能接近 $12。如果每年只运行 1,000 小时，每个有效工时的硬件成本就会翻倍。
JPMorgan 估算，目前大约需要两台人形机器人才能达到一名人类工人的产出，相当于有效小时成本翻倍。软件升级能提高每小时产出，而每小时成本只有在运行时间增加时才会下降。
Agility Robotics 在与 Churchill Capital Corp XI 合并前提交的 S-4 文件称，Digit 机器人在九个客户现场累计运行超过 65,000 小时，客户包括 GXO、Schaeffler 和 Toyota Motor Manufacturing Canada。文件列出其 2025 年净销售额为 $1.78 million，运营亏损为 $140.2 million，此外还有一位客户提供的 $300 million、以达成里程碑为条件的订单。
Agility 的模型估算，其下一代机器人五年成本约为 $400,000：每年运行一个 2,000 小时班次，成本约为每小时 $40；运行两个班次，则接近每小时 $20。以 Agility 估算的工人综合成本基准 $30 计算，机器人每年运行超过 2,700 小时后才会更便宜。
高利用率仍取决于工作是否可靠。工厂和仓库中，包装会发生变化、物体位置可能出乎意料，也有人会走进通道，这些情况都可能让原本的演示任务变成反复出现的异常情况。
劳动力即服务（Labor-as-a-Service）将购买对象从设备转向搬运托盘、分拣包裹等工作成果，同时由服务提供商承担更多部署、维护、软件和正常运行时间方面的责任。服务商按完成的工作获得报酬，因此必须确保机器持续高效运行。