Laut einem Bericht von The Logic vom 19. August 2026 hat Sanja Fidler, die Computer-Vision-Forscherin, die acht Jahre lang das KI-Labor von Nvidia in Toronto geleitet hat, mehr als 90 Millionen US-Dollar an Startkapital für ihr neues Startup Veeda AI aufgebracht. Dies geht aus einem Bericht von The Logic vom 19. August 2026 hervor, der sich auf Unternehmensunterlagen und mit der Angelegenheit vertraute Personen bezieht. Die von Khosla Ventures und Radical Ventures unterstützte Runde zählt zu den größten Seed-Finanzierungen, die jemals von einem kanadischen Unternehmen aufgenommen wurden – und sie erfolgt weniger als drei Monate nach der Gründung des Unternehmens.
Die Wette hinter dem Geld ist spezifisch: Veeda baut multimodale Grundweltmodelle, die die physische Realität simulieren und skalierbare simulierte Umgebungen schaffen, in denen Roboter und andere verkörperte Agenten durch Interaktion lernen können. Für Leser, die den Wandel der KI-Branche von Chatbots hin zu physischer Intelligenz verfolgen, ist dies eines der deutlichsten Signale, dass Weltmodelle zum heißesten Thema bei der KI-Finanzierung geworden sind. Weitere Informationen zu dieser Geschichte finden Sie in unserer aktuelle KI-Trends.
Vom Nvidia Spatial Intelligence Lab zu einem neuen Unternehmen
Fidler kam im Mai 2018 zu Nvidia, um die Toronto-Forschungseinheit des Chipherstellers aufzubauen, die später zum Spatial Intelligence Lab wurde, und stieg zur Vizepräsidentin für KI-Forschung auf, während sie ihre Fakultätsposition an der University of Toronto behielt, wo sie seit 2014 Informatik lehrt. Sie war außerdem Gründungsmitglied des Vector Institute, Torontos prominentem Forschungs- und Kommerzialisierungszentrum für KI.
Ihre Mitbegründer sind Huan Ling, der ebenfalls am Spatial Intelligence Lab arbeitete und unter Fidlers Leitung promovierte, und Zan Gojcic, ein in Zürich ansässiger ehemaliger Nvidia-Forschungsdirektor. Die drei gründeten das Unternehmen mit dem offiziellen Namen Veeda Innovation Anfang Juni 2026, wie aus den von The Logic geprüften Unterlagen hervorgeht.
Der Papierverlauf der Runde ist für einen Seed-Deal ungewöhnlich konkret. Ende Juli gab Veeda 60,6 Millionen Seed-Aktien zum Preis von jeweils einem US-Dollar aus und fügte am selben Tag zwei neue Direktoren hinzu: Radical-Partner Tomi Poutanen und Khosla-Partner Sven Strohband. Sitze im Vorstand für beide Investoren sowie eine bepreiste Aktienemission sind der Standardbeweis für eine abgeschlossene Finanzierung. Khosla Ventures bestätigte gegenüber The Logic, dass es das Unternehmen unterstützt hat.
Warum Weltmodelle und warum jetzt
Veedas Pitch ist eine technische Wette darüber, wie Roboter lernen sollten. Das Training verkörperter Agenten durch Versuch und Irrtum in der realen Welt ist unsicher, Hardware lässt sich nicht so skalieren wie Computer, und reale Erfahrungen können nicht auf Tausenden von Maschinen parallelisiert werden. Die Alternative ist das Training in hochpräzisen, simulierten Umgebungen, die von Weltmodellen generiert werden – ein Ansatz, den das Unternehmen nur halb im Scherz als Aufbau der „Matrix“ für physische KI bezeichnet.
„Weltmodelle sind der nächste Durchbruch, und er steht vor der Tür“, schrieb Fidler in dem Beitrag, in dem sie ihren Abschied von Nvidia ankündigte.
Die Gründer haben dieses Playbook bereits durchgeführt. Im Spatial Intelligence Lab von Nvidia entwickelte Fidlers Team Software, die simuliert, wie autonome Fahrzeuge und humanoide Agenten mit der physischen Welt interagieren, und sowohl Fidler als auch Ling waren Teil der Gruppe hinter Nvidias Flaggschiff-Weltmodell für Entwickler, die physische KI-Systeme entwickeln.
Ein überfülltes, teures Rennen
Das Investorenpaar ist eines der schärfsten Signale der Runde. Khosla Ventures und Radical Ventures haben wiederholt forschungsintensive KI-Teams gemeinsam unterstützt – Anfang August 2026 leiteten die beiden Unternehmen gemeinsam die Gründungsrunde von Discovery Loop, dem KI-for-Science-Startup, das vom ehemaligen Google-Chefwissenschaftler Jeff Dean gegründet wurde.
Beide Firmen sind auch direkt in der Weltmodellkategorie tätig. Radical ist Investor in World Labs, dem von seinem wissenschaftlichen Partner Fei-Fei Li gegründeten Unternehmen für räumliche Intelligenz, und zu seinem Portfolio gehört Decart, das Echtzeit-Weltmodelle erstellt. Khosla war im Januar 2026 Co-Leiter der 750-Millionen-Dollar-Runde des autonomen Transportunternehmens Waabi, an der auch Radical beteiligt war; Waabi baut seine eigenen Weltmodelle für das autonome Fahren.
Die breitere Finanzierungslandschaft ist noch wettbewerbsintensiver. Yann LeCuns AMI Labs sammelten im März 2026 1,03 Milliarden US-Dollar, um Weltmodelle zu verfolgen, und World Labs sammelte 230 Millionen US-Dollar in einer von Radical Ventures gemeinsam angeführten Runde. Im Vergleich zu dieser Kohorte ist Veedas 90-Millionen-Dollar-Seed in absoluten Zahlen bescheiden, landet aber laut den von The Logic zitierten PitchBook-Daten nahe der Spitze von Kanadas All-Time-Seed-Rangliste.
Ein globaler Fußabdruck vom ersten Tag an
Veeda listet Niederlassungen in Toronto, Mountain View, Singapur und Zürich auf. Eine im Juli registrierte Schweizer Tochtergesellschaft ernennt Gojcic zum lokalen Geschäftsführer und Fidler zum Vorsitzenden der Geschäftsführung. In einer Stellenausschreibung heißt es, dass das Unternehmen neue Mitarbeiter einstellt, um „die Grenzen generativer Weltmodelle zu erweitern“, einschließlich Personal für die Vorbereitung von Trainingsdaten und die Verwaltung von Chip-Clustern – eine Erinnerung daran, dass Datenpipelines und Computer, nicht nur Forschungstalente, das frühe Budget eines Stiftungslabors dominieren.
Für die Robotikbranche verschärft die Ankunft eines weiteren gut finanzierten Weltmodell-Startups einen Trend, der sich das ganze Jahr über entwickelt hat: Der größte Engpass für physische KI wird nicht mehr in der Roboterhardware gesehen, sondern in der Knappheit realistischer Trainingsumgebungen. Wenn Veeda und seine Rivalen Erfolg haben, könnte die nächste Generation von Robotern ihre prägende „Kindheit“ vollständig in der Simulation verbringen und die reale Welt erst kennenlernen, wenn sie bereits gelernt hat, zu handeln.
Ob Simulation-First-Training die Lücke zur Geschicklichkeit in der realen Welt wirklich schließen kann, bleibt eine offene Forschungsfrage – eine, die Fidler mit einer Kriegskasse im neunstelligen Bereich und zwei der forschungsfreundlichsten Investoren des Silicon Valley im Rücken nun beantworten kann.
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