LONDON (IT BOLTWISE) – Zwei ehemalige Nvidia-Mitarbeiter wechseln von interner Robotik-Entwicklung zu eigenen KI-Startups. Jensen Huang soll ihnen dabei erstaunlich direkt den Weg bereitet haben: beim Startup-Namen von Flexion Robotics und beim Kommunikationsstil von INT21. Flexion hat nach Angaben aus der Berichtsgrundlage bereits über 57 Millionen US-Dollar eingesammelt. INT21 adressiert inzwischen gezielt die KI-Software für die Chipindustrie.
Der Schritt von einem etablierten KI- und Chipkonzern in die Eigenständigkeit wirkt nach außen oft wie eine klassische Gründergeschichte: Technologieerfahrung, eigene Vision, dann der Sprung in Richtung Markt. In der Praxis zeigt sich laut den vorliegenden Schilderungen aber, dass der Übergang nicht nur von Produktideen abhängt, sondern auch von sehr konkreten Entscheidungen im Alltag. Genau da setzt die Geschichte an, die zwei Nvidia-Aussteiger verbindet: David Hoeller und Nikita Rudin auf der einen Seite sowie Bing Xu auf der anderen. Beide Kombinationen zeigen, wie stark Kommunikation, Positionierung und sogar der richtige Produktname den Unterschied machen können, wenn aus interner Forschung schnell ein skalierbares Startup werden soll.
Hoeller und Rudin arbeiteten laut Darstellung jahrelang bei Nvidia an Robotik und Simulationen. Entscheidend war dabei nicht nur der Ausbau von Modellen im Labor, sondern die Fähigkeit, Technologie so zu gestalten, dass sie sich in Demonstrationen gegen echte Grenzen behaupten konnte. Ein Beispiel dafür ist die erwähnte Demo, bei der Jensen Huang zusammen mit einer Gruppe humanoider Roboter auf der Bühne stand. Irgendwann verschob sich dann der Fokus: Die beiden wollten ihre Arbeit nicht dauerhaft als Teil eines Groÿkonzerns fortsetzen, sondern Robotik stärker in die reale Welt bringen und damit auch unternehmerisch Verantwortung übernehmen. 2024 verließen sie Nvidia und gründeten Flexion Robotics, ein Zürcher Startup, das KI für Roboter entwickelt und in der Berichtsgrundlage mit mehr als 57 Millionen US-Dollar (rund 49 Millionen Euro) bewertetem Kapitalzufluss bzw. eingesammeltem Geld beziffert wird.
Besonders auffällig ist, wie stark Jensen Huang in diesem Übergang offenbar in die Detailfragen hineingewirkt hat. Demnach versuchte er die beiden beim Abschied nicht einfach aufzuhalten, sondern brachte ein anderes Problem sofort auf den Tisch: den geplanten Namen. Rudin erinnert sich, dass Huang ihnen gesagt habe: „Er sagte uns, der Name sei schlecht und wir müssten ihn ändern“. Das Team habe den Namen zunächst als „Checkpoint“ im Kopf gehabt, erhielt aber schon vor der Entscheidung Rückmeldungen, dass der Klang eher nach einem Unternehmen aus einer anderen Branche wirken würde. Der Ausschlag soll dann über Huangs Einschätzung gefallen sein: „Ich will ihm nicht die ganze Ehre dafür geben, aber wahrscheinlich haben wir den Namen wegen seiner Bemerkung geändert“, so Rudin, und aus „Checkpoint“ sei Flexion Robotics geworden. Für Tech-Startups ist das mehr als Branding-Theater: Ein Name beeinflusst, wie Investoren die Kategorie einordnen, wie Entwickler das Angebot suchen und wie Medien die Geschichte in eine Schublade legen.
Der Blick auf Flexion zeigt außerdem, dass ein Nvidia-Exit die Verbindung nicht zwingend komplett kappen muss. Zwar blieben dem Chipkonzern in der Darstellung „gewisse“ Spuren in der Geschichte erhalten, denn Nvidia habe später selbst in das Startup investiert. Gleichzeitig expandiert Flexion inzwischen in die USA, betreibt ein Büro in San Francisco und soll zudem Forscher von Unternehmen wie Meta eingestellt haben. Das ist interessant, weil es den Wechsel von „internem Innovationstreiber“ zu „externem Partner“ abbildet: Der Konzern bleibt involviert, aber das operative Ringen um Produktmarkt-Fit findet außerhalb der Konzernhierarchie statt. Technisch bedeutet das für Robotik-Startups meist eine zusätzliche Belastung, weil KI-Modelle zwar im Rechenzentrum entstehen, die Wertschöpfung aber am Ende in Integration, Hardware-Anbindung, Robustheit im Feld und in der Kostenstruktur für Deployment liegt.
Parallel dazu gibt es die zweite Schiene: Bing Xu, der nach einer ersten Akquisitionserfahrung wieder zu einem neuen Kapitel wechselte. Xu kam 2024 zu Nvidia, nachdem der Konzern sein erstes Startup übernommen hatte, entschied sich Anfang des Jahres dann aber wieder für das Gründen. Laut Darstellung lieferte er dafür auch eine monetäre Komponente, indem er Nvidia-Aktien zurückgab, die ihm potenziell lebensverändernd viel Geld wert gewesen wären. Sein neues Startup heißt INT21 und entwickelt mit KI Software für die Chipindustrie. Hier zielte Huang laut Bericht nicht auf das „Was“ der Technologie, sondern auf das „Wie“ der Führung und Darstellung: Nachdem Xu seine Pläne mitgeteilt hatte, soll sich Huang zwei Stunden lang mit Xu und weiteren Führungskräften unterhalten haben, bevor es dann in einen sehr persönlichen Kritikpunkt ging.
Im Kern soll Huangs Feedback Xus Kommunikation betrefft haben. Der Chipkonzern-Chef habe Xu gesagt, dessen größte Schwäche sei die Kommunikation und könne sogar verhindern, dass er sein volles Potenzial ausschöpfe. Der Grund: Xu gehe offenbar häufig davon aus, dass sein Gegenüber dasselbe technische Wissen habe, weil er selbst so tief in seinen Themen stecke. Dadurch seien Erklärungen für andere schwer nachvollziehbar, was für Gründer im Team- und Partneraufbau ein echtes Risiko ist. Aus Xus Sicht traf die Kritik offenbar einen Nerv: „Das ist das ehrlichste Feedback, das ich in den vergangenen zehn Jahren über mich selbst bekommen habe“, sagt Xu in der Berichtsgrundlage. Außerdem soll Xu mit einer PR-Agentur zusammenarbeiten, um seine Darstellung besser zu strukturieren. Bemerkenswert ist daneben, dass Huang nicht nur auf Leistung drückte, sondern auch gesundheitliche Aspekte aufnahm: Xus Angaben zufolge hatte er zu der Zeit mit Bluthochdruck und anderen Problemen zu kämpfen, und Huang riet ihm, eine Pause einzulegen und sich zu erholen.
Für Entscheider und Tech-Teams lässt sich aus beiden Fällen ein wiederkehrendes Muster ableiten. Einerseits zeigt sich, dass „Künstliche Intelligenz“ nicht nur ein Modellthema ist, sondern ein Projekt, das an Schnittstellen scheitern kann: an der Benennung, an der Story, an der Verständlichkeit und an der Team-Kommunikation, die Investoren, Partner und spätere Mitarbeitende überhaupt erst handlungsfähig macht. Andererseits verdeutlichen die Beispiele, dass ein Großkonzern wie Nvidia zwar Ressourcen bündelt, aber den Wissensabfluss in die Startup-Landschaft nicht verhindern muss, wenn die Gründer später wieder als Technologiepartner zurückkommen. Genau deshalb wirken Huangs direkte Interventionen in dieser Darstellung so plausibel: Sie erhöhen die Wahrscheinlichkeit, dass aus Technikkompetenz auch eine markttaugliche Organisation wird – selbst wenn das am Ende außerhalb des eigenen Unternehmens passiert.
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