Generalist AI Inc., ein in San Mateo ansässiges Startup, das Basismodelle für Roboter baut, hat in einer neuen Finanzierungsrunde unter der Leitung des Risikokapitalunternehmens 8VC etwa 200 Millionen US-Dollar eingesammelt, berichtete Axios am Montag unter Berufung auf eine mit dem Deal vertraute Quelle und eine Bundesakte, in der die Erhöhung offengelegt wird.

Die Runde findet nur zwei Monate statt, nachdem Generalist im Juni eine 400-Millionen-Dollar-Finanzierung mit einem gemeldeten Wert von 2 Milliarden US-Dollar abgeschlossen hat, eine Runde, an der sich laut SiliconANGLE auch Nvidia und Bezos Expeditions beteiligten. Mit dem neuen Kapital hat das Unternehmen nun insgesamt mehr als 650 Millionen US-Dollar eingesammelt, da Investoren weiterhin in sogenannte physische KI-Unternehmen investieren, die Allzweck-Robotersysteme entwickeln. Weitere Informationen zu dieser Geschichte finden Sie in unserer KI-Branchenberichterstattung.

Software-Gehirne, keine Metallkörper

Generalist nimmt im Robotikboom eine besondere Stellung ein: Anstatt Roboterhardware herzustellen, entwickelt das Unternehmen die KI-„Gehirne“ – Basismodelle, die auf riesigen Datenmengen trainiert werden –, die Maschinen anderer Hersteller antreiben können. Der Ansatz spiegelt die Strategie wider, große Sprachmodelle zur zugrunde liegenden Infrastruktur der Chatbot-Branche zu machen und sie stattdessen auf die physische Welt anzuwenden.

Das Startup geht davon aus, dass sich der Wert der Roboter im Zuge der zunehmenden Verbreitung von Robotern in Fabriken und Lagern eher auf der Intelligenzschicht als auf den Aktuatoren und dem Chassis konzentrieren wird. Investoren scheinen diese These zu teilen. Die Juni-Runde zog Nvidia – dessen Jetson-Chiplinie speziell auf Roboter abzielt – zusammen mit mehr als einem halben Dutzend anderer Unterstützer an, und der neuen 200-Millionen-Dollar-Spritze schlossen sich mehrere ungenannte bestehende Investoren an, berichtete Axios.

Gen-1.5: Robotern durch Demonstration beibringen

Die Finanzierungsnachricht erscheint etwa eine Woche, nachdem Generalist sein neuestes Modell, Gen-1.5, vorgestellt hat, das für den Antrieb von Roboterarmen in industriellen Umgebungen konzipiert ist. Das Modell befasst sich mit einem der hartnäckigsten Engpässe in der Fabrikautomation: den Kosten und der Fragilität der Programmierung von Robotern für jede neue Aufgabe.

In der Vergangenheit mussten Ingenieure für jede Aufgabe, die ein Roboterarm ausführt, benutzerdefinierten Code schreiben, und selbst geringfügige betriebliche Änderungen – zum Beispiel der Austausch in größere Verpackungskartons – könnten Neufassungen erforderlich machen. Während einige moderne Roboter mit KI ausgeliefert werden, die das manuelle Programmieren reduziert, erfordert das Erlernen neuer Aufgaben in der Regel die Feinabstimmung neuronaler Netze, ein Prozess, der viel Zeit für die Entwicklung in Anspruch nehmen kann.

Gen-1.5 verfolgt einen anderen Ansatz. Benutzer können dem Roboter eine neue Aufgabe beibringen, indem sie sie einfach mit ihren eigenen Händen demonstrieren, wobei die Bewegung von den eingebauten Kameras des Roboters oder von Sensoren, die an den Händen des Demonstrators getragen werden, erfasst wird. Das Modell kann auch aus aufgezeichneten Clips simulierter Roboter lernen, die Aufgaben ausführen.

Bemerkenswert sind die vom Unternehmen veröffentlichten Leistungszahlen. Bei 10 Beispielaufgaben erreichte Gen-1.5 eine durchschnittliche Aufgabenerledigungsrate von 59 Prozent, wenn ihnen nur eine einzige Demonstration ihrer Ausführung gezeigt wurde. Als die Benutzer einige zusätzliche Beispiele lieferten, stieg die Abschlussquote auf 83 Prozent. Laut Generalist ist das Modell das erste, das in der Lage ist, ein breites Spektrum an Robotikaufgaben anhand nur eines oder weniger Beispiele zu erlernen.

Das Modell zeigte während des Tests auch Anzeichen einer autonomen Urteilskraft: Bei einigen Aufgaben entschied sich die Generation 1.5, eine Aufgabe mit einem anderen Werkzeug als dem, das sie verwenden sollte, zu erledigen.

Die Rechenkosten der physischen Intelligenz

Solche Modelle zu trainieren ist nicht billig. Laut Generalist hat die Schulung von Gen-1.5 mehr als acht Monate gedauert, und obwohl das Unternehmen nicht detailliert dargelegt hat, wie es die neuen 200 Millionen US-Dollar einsetzen wird, wird erwartet, dass ein beträchtlicher Anteil zur Finanzierung der KI-Infrastruktur verwendet wird. Die Teilnahme von Nvidia an der Juni-Runde deutet darauf hin, dass sich die Trainingsläufe von Generalist stark auf die Rechenzentrums-GPUs des Chipherstellers stützen.

Die schnellen aufeinanderfolgenden Kapitalerhöhungen – 400 Millionen US-Dollar im Juni, weitere 200 Millionen US-Dollar bis Ende August – spiegeln den sich verschärfenden Kapitalwettlauf im Bereich der verkörperten KI wider. Die Risikofinanzierung in Robotik- und physische KI-Startups hat in den letzten zwei Jahren zugenommen, da Verbesserungen bei Visions-, Manipulations- und Argumentationsmodellen Allzweckroboter kommerziell plausibel gemacht haben.

Generalist steht im Wettbewerb mit gut finanzierten Konkurrenten, die ähnliche Strategien auf Basis von Modellen verfolgen, darunter Physical Intelligence, dessen generalistische Roboterpolitik große Aufmerksamkeit von Forschern auf sich gezogen hat. Wie die Gewinner dieses Segments aussehen werden, bleibt ungewiss, aber der Umfang des Kapitals, das derzeit in Roboter-Gehirn-Startups fließt, deutet darauf hin, dass Investoren davon ausgehen, dass die Softwareebene der Robotik ebenso folgenreich werden könnte wie die Modellebene des Chatbot-Marktes.

Das Tempo der Erhöhungen spiegelt auch wider, wie schnell der Markt für Robotiksoftware gereift ist. Ein Unternehmen, das vor zwei Jahren noch ein Forschungsprojekt gewesen wäre, erzielt heute Bewertungen in Höhe von mehreren Milliarden Dollar, basierend auf Demonstrationsvideos und Benchmark-Aufgabenabschlussraten – Kennzahlen, die noch vor wenigen Hardware-Generationen für Allzweck-Manipulationsmodelle fantastisch erschienen wären. Allein die Juni-Runde zog Nvidia, Bezos Expeditions und mehr als ein halbes Dutzend weitere Unterstützer an, was SiliconANGLE als überfülltes Syndikat bezeichnete, und die Tatsache, dass 8VC kaum acht Wochen später wieder die Führung übernahm, signalisiert, dass die Nachfrage nach Zuteilungen im Unternehmen das übersteigt, was eine einzelne Runde absorbieren könnte.

Generalist signalisiert mit seinem Portemonnaie vorerst Vertrauen. Ein Unternehmen, das in einem einzigen Sommer fast zwei Drittel einer Milliarde Dollar eingesammelt hat, zeigt dem Markt effektiv, dass die Ära der Roboter, die Aufgaben lernen, indem sie Menschen beobachten, nah genug an der kommerziellen Realität ist, um die größte aller Wetten zu rechtfertigen.

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