Investoren setzen auf einen ähnlichen Erfolg wie bei ChatGPT für Roboter, während Generalist eine Bewertung von 3 Milliarden Dollar erreicht

Einige Risikokapitalgeber setzen darauf, dass die Robotik kurz vor einem ähnlichen Durchbruch steht wie ChatGPT: Maschinen sollen dann in der Lage sein, ein breites Aufgabenspektrum zu bewältigen, ohne für jede einzelne Aufgabe trainiert werden zu müssen. Jüngstes Beispiel dafür ist Generalist, ein zweijähriges Startup, das ein einziges KI-Modell für verschiedene Robotertypen entwickelt. Laut zwei mit den Bedingungen vertrauten Personen, die mit TechCrunch sprachen, erreichte das Unternehmen US-Dollar einnahm, eine Bewertung von 3 Milliarden US-Dollar.

Der Zeitpunkt ist entscheidend, da die Investitionen vor den wissenschaftlichen Fortschritten getätigt werden. Axios, das die Investitionsrunde als erstes bekannt gab, erwähnt, dass das Geld „rasant“ in Unternehmen fließt, die „Robotergehirne“ entwickeln – also Software, die Maschinen hilft, ihre Umwelt zu interpretieren und in ihr zu agieren. Doch wird diese Investition tatsächlich zu bedeutenden Entwicklungen führen?

Warum es sich bei dieser Runde um eine Verlängerung und nicht um eine neue Gehaltserhöhung handelt

Das neue Kapital stellt keine neue Finanzierungsrunde dar. Es handelt sich lediglich um eine Erweiterung der Serie-B-Finanzierungsrunde über 400 Millionen US-Dollar , an der sich Radical Ventures mit einer Unternehmensbewertung von 2 Milliarden US-Dollar beteiligte. Durch die Erweiterung erhöht sich das Gesamtfinanzierungsvolumen der Runde auf 600 Millionen US-Dollar.

Das Angebot wurde durch eine Meldung nach dem US-amerikanischen Federal Register Form D bestätigt . Aus den Meldungsunterlagen geht hervor, dass 208,2 Millionen US-Dollar angeboten wurden, wovon 198,2 Millionen US-Dollar an 32 Investoren verkauft wurden. Emittent ist Generalist AI, Inc., ein Unternehmen mit Sitz in Delaware (Market Street, San Francisco), das im Jahr 2024 registriert wurde und zuvor unter dem Namen Artificial General Dexterity, Inc. firmierte.

Die Dokumente nannten Führungskräfte wie Peter Florence, Andrew Barry und Andy Zeng sowie einige Direktoren wie Ellen Chisa und Fraser Kelton. Axios berichtete, dass Generalist sich weigerte, Stellungnahmen abzugeben, die Finanzierungsdetails aber durch die Dokumente offenlegte.

Das Team ging aus den Abteilungen DeepMind und Boston Dynamics hervor

Generalist wurde 2024 von Florence und Zeng, die zuvor als Forscher bei Google DeepMind tätig waren, sowie von Barry, einem Ingenieur bei Boston Dynamics, gegründet. Im Juni gab das Unternehmen bekannt, dass es auf dem Weg zur Entwicklung einer sogenannten „physikalischen AGI“ sei und bereits über 500 Millionen Dollar an Kapital eingeworben habe.

Wie TechCrunch berichtet, gehören folgende Investoren zu dem Unternehmen: 8VC, Radical Ventures, Nvidia, Union Square Ventures, Bezos Expeditions und die KI-Forscherin Fei-Fei Li. In der Investitionsankündigung vom Juni bezeichnete 8VC Generalist als „zukunftsweisendes Labor für Roboterintelligenz“ und nannte Florence als CEO, Zeng als leitenden Wissenschaftler und Barry als CTO.

Was das Modell leisten soll

Generalist entwickelt keine Roboter, sondern die Software, die sie steuert. Laut TechCrunch kann das Gen-1.5-Modell von 3 bis 12 Sekunden langen Videodemonstrationen lernen und wird mit Unterstützung einer kleinen Kundengruppe weiterentwickelt.

In einem Forschungsbeitrag vom Juli erklärte Generalist, dass sein früheres GEN-1-Modell mit rund 9.000 verschiedenen Roboterhänden und Greifern kompatibel sei und auf mehr als einer halben Million Stunden Interaktionsdaten trainiert wurde.

Generalist liegt weiterhin hinter den beiden von TechCrunch genannten, höchstbewerteten Konkurrenten zurück, während Genesis AI Berichten zufolge dieselbe Bewertung von 3 Milliarden Dollar anstrebte:

Der Haken, vor dem Investoren immer wieder warnen

Das größte Hindernis ist nach wie vor die Wissenschaft. Anders als große Sprachmodelle können Roboter nicht einfach im gesamten Internet trainiert werden, und einige Risikokapitalgeber warnen davor, dass ein wirklich universelles Robotermodell noch Jahre entfernt sein könnte.

Diese Vorsicht findet auch außerhalb des Silicon Valley Anklang. Auf der Weltroboterkonferenz 2026 in Peking erklärten Experten laut Yicai, dass verkörperte KI großen Sprachmodellen (LLMs) um mindestens fünf Jahre hinterherhinkt. Zhang Jianzhong, Vorstandsvorsitzender des Chipherstellers Moore Threads, sagte, die meisten Modelle zur Verarbeitung von Bild, Sprache und Handlung hätten rund sieben Milliarden Parameter – weit weniger als die hundert Milliarden Parameter, die LLMs vor ihrem Durchbruch erreichten. Er wies zudem auf den Mangel an realen Daten als wesentliche Einschränkung hin.

„Es ist sicherlich noch ein gutes Stück von seinem ‚GPT-Moment‘ entfernt.“ – Zhang Jianzhong, Vorsitzender und CEO von Moore Threads, zitiert von Yicai Global

TechCrunch merkt an , dass Investoren im Grunde auf ein Robotik-Äquivalent eines „ChatGPT-Moments“ – auf universell einsetzbare Modelle, die Fähigkeiten auf verschiedene Roboter und Aufgaben übertragen können.

Der Kapitalzufluss beschränkt sich nicht nur auf KI-Modelllabore. Cryptopolitan berichtete bereits, dass Xpeng in einer von IDG Capital angeführten Finanzierungsrunde über 900 Millionen US-Dollar für seine Robotiksparte bei einer Unternehmensbewertung von 6,3 Milliarden US-Dollar eingesammelt hat. Diese Deals zeigen, wie aggressiv Investoren auf einen Durchbruch in der Robotik spekulieren, obwohl das universell einsetzbare „Roboterhirn“, auf das sie setzen, noch nicht erprobt ist.