LONDON (IT BOLTWISE) – INFIFORCE hat eine Series A/A+-Finanzierungsrunde über fast 1 Mrd. RMB (ca. 150 Mio. USD) abgeschlossen. Die Mittel sollen vor allem in die Weiterentwicklung des AtomBrain-Modells und den Ausbau der DataGrid-Infrastruktur fließen. Das Startup fokussiert dabei ego-zentrische Datenmodelle und stellt multifunktionale Robotik-Lösungen stärker in den Vordergrund. Gleichzeitig setzt die Branche mit neuen Robotik-Partnerschaften, Börsengängen und sinkenden Preisen unter Druck, Tempo und Skalierung zu beweisen.
INFIFORCE stellt seine Kommerzialisierung von intelligenter Robotik und Embodied KI auf eine neue finanzielle Basis: Das Unternehmen meldete am 14. August 2026 den erfolgreichen Abschluss einer Series A/A+-Runde über fast 1 Mrd. RMB, umgerechnet ca. 150 Mio. USD. Laut Angaben der Runde erfolgte die Platzierung unter der Führung von Dunhong Asset; außerdem beteiligten sich verschiedene staatliche Investitionsplattformen. Für die Praxis bedeutet das vor allem mehr Spielraum in genau den Bereichen, die bei Embodied-AI-Projekten häufig bremsen: Datensammlung im Feld, Training großer Modelle sowie der Aufbau einer Infrastruktur, die wiederholtes Lernen über viele Umgebungen hinweg möglich macht.
Technisch verknüpft INFIFORCE die neue Finanzierungsphase mit zwei konkreten Baustellen. Erstens soll das AtomBrain-Modell weiterentwickelt werden. Zweitens wird die DataGrid-Infrastruktur ausgebaut, also die Grundlage, auf der Trainingsdaten, Routinen zur Datennormalisierung und wiederverwendbare Pipelines für das Robotik-Training organisatorisch und softwareseitig zusammenlaufen. Ergänzend will das Unternehmen die Bereitstellung multiformaler Roboterlösungen verstärken, was im Kern auf die Fähigkeit zielt, verschiedene Roboter-„Körper“ und Aufgabenfamilien mit möglichst ähnlichen Lern- und Planungsbausteinen abzudecken.
Der strategische Drehpunkt liegt dabei auf der von INFIFORCE genannten ego-zentrischen Datenstrategie. Das Unternehmen verfolgt diese Ausrichtung seit 2025 und kündigte in diesem Zusammenhang die Entwicklung eines Embodied-Models an, das vollständig auf Ego-Daten basiert. Damit positioniert sich INFIFORCE in einem wichtigen Architekturstreit der Szene: Nicht nur die Welt „von außen“ verstehen, sondern so lernen, wie ein Roboter sie tatsächlich erlebt – mit Blickrichtung, Aktuator-Rückmeldungen und sensorischen Signalen im unmittelbaren Handlungsraum. Entsprechend sollten die Modellmetriken nicht isoliert betrachtet werden, sondern als Indikator dafür, wie gut ein Ansatz über Benchmarks in realistische Entscheidungsmuster übertragen werden kann.
Die Leistungsdaten, die INFIFORCE nennt, sind vergleichsweise klar mit mehreren Modellen und Benchmark-Umgebungen verknüpft. Das Modell AtomVLA erreichte in Benchmark-Tests auf Libero eine Erfolgsquote von 97 %, während HiMem-WAM 97,7 % erzielte. Auch das AIM-Weltmodell sowie SAM3D werden mit Quoten von 93,1 % auf RoboTwin 2.0 beziehungsweise 99,1 % auf Libero beschrieben. In der Anwendung führt das laut Unternehmensangaben zu reproduzierbaren Rollouts: Roboter des Unternehmens seien bereits in hunderten Industrieszenarien in Dutzenden chinesischen Städten im Einsatz; bis Mitte August wurden die Systeme in über 30 Städten und in 100 unterschiedlichen Anwendungsszenarien getestet und kommerzialisiert.
Parallel zur Funding-Story verschiebt sich damit auch die Wettbewerbsdynamik, weil Skalierung immer stärker über Partnerschaften statt allein über Modellforschung läuft. Ein Beispiel ist DexTeleop: Das Unternehmen unterzeichnete am 12. August 2026 eine Partnerschaft mit JD.com, um KI-gestützte Robotik in offenen, realen Umgebungen hochzufahren. Konkret sind Roboter der TA-Serie bereits im JD Seven Fresh Supermarkt in Taiyuan im Einsatz, während eine Ausweitung auf Standorte in Peking und Tianjin geplant ist; DexTeleop soll künftig als bevorzugter Partner für das Robotik-Geschäft von JD.com fungieren. Gleichzeitig arbeitet auch LG an Hardware-Unterstützung: Am 13. August 2026 wurde eine Vereinbarung mit NVIDIA zur Entwicklung eines zweibeinigen humanoiden Roboters bekannt, der auf NVIDIA Isaac GR00T und Jetson Thor basieren soll; die offizielle Vorstellung wird für das erste Quartal 2027 genannt. Solche Schritte zeigen, dass sich der Stack – von Sensorik über Steuerung bis hin zu Inferenz auf Kantenhardware – immer stärker vernetzt und damit auch Integrationsaufwand zum Wettbewerbsfaktor wird.
Die Marktseite liefert zusätzlich den Takt für die nächste Konsolidierungsrunde. Unitree Robotics ist am 14. August 2026 an den Shanghai STAR Market gegangen und startete bei 150,8 Yuan (22,4 USD) pro Aktie. Bei einem Erlös von rund 900 Mio. USD erreichte das Unternehmen eine Bewertung von etwa 61 Mrd. Yuan (~9 Mrd. USD); besonders auffällig war das hohe Interesse von Privatanlegern, die Retail-Tranche war mehr als 8.000-fach überzeichnet. Gleichzeitig deutet die wirtschaftliche Lage auf erhöhte Selektionsschärfe hin: Unitree vervierfachte zwar den Umsatz im vergangenen Jahr auf rund 1,7 Mrd. Yuan, aber der bereinigte Gewinn sank im ersten Quartal 2026 um mehr als 52 %. Dazu kommt ein massiver Preisrutsch bei humanoiden Robotern: Zwischen 2020 und 2025 fielen die Durchschnittspreise um 93 % auf 58.000 USD, Einsteiger-Modelle wie der G1 seien bereits für 16.000 USD verfügbar. Das ist für Investoren und Betreiber zugleich Chance und Druck, weil sich Geschäftsmodelle schneller beweisen müssen als reine Entwicklungsbudgets.
Auch die Nachfrageindikatoren wirken wie ein Verstärker für die „Embodied“-Wette. Für das erste Halbjahr 2026 liegen Auslieferungszahlen humanoider Roboter weltweit bei rund 19.100 Einheiten, was einer Verdreifachung gegenüber dem Vorjahr entspricht. Branchenexperten erwarten für das Gesamtjahr 2026 Liefermengen zwischen 60.000 und 100.000 Einheiten; rund 90 % entfallen derzeit auf kommerzielle Serviceanwendungen. Wood Mackenzie geht davon aus, dass die globale Flotte bis 2035 jährlich um 90 % auf insgesamt 10 Millionen Einheiten wachsen könnte, mit China als Schlüsselmarkt: Rund 90 % der im vergangenen Jahr weltweit eingesetzten humanoiden Roboter sollen in China zum Einsatz gekommen sein. Auf Startup-Ebene summieren sich die Finanzierungen im ersten Halbjahr 2026 für humanoide Robotik auf 4,39 Mrd. USD. In diesem Umfeld ist INFIFORCEs Kombination aus ego-zentrischen Datenmodellen, einem klar benannten Modell- und Infrastruktur-Roadmap sowie frühen industriellen Rollouts besonders anschlussfähig – denn genau diese drei Faktoren entscheiden häufig darüber, ob KI-Robotik in wenigen Pilotprojekten bleibt oder in wiederholbaren Produktions- und Logikprozessen auf Dauer wirtschaftlich wird.
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