LONDON (IT BOLTWISE) – Felicis verstärkt sein Team für Hard-Tech-Wetten und holt Graham Littlehale als Partner an Bord. Er kommt von Point72 Ventures, wo er zuvor auf National-Security-Themen setzte. Im Fokus stehen Luft- und Raumfahrt, Verteidigung, Energie, Fertigung sowie Robotik. Der Wechsel unterstreicht, dass viele Investoren KI zunehmend als „körperliche“ Technologie für die reale Wirtschaft betrachten.
Felicis, der Bay-Area-Venture-Capital-Investor, der bislang vor allem durch Entscheidungen rund um Plattform- und Softwarefirmen bekannt wurde, erweitert seine Schlagkraft im Bereich Hard Tech. Laut den Angaben der Firma wird Graham Littlehale als Partner eingestellt, um gezielt in Startups zu investieren, die im physischen Umfeld Wertschöpfung schaffen – von Luft- und Raumfahrt über Verteidigung bis hin zu Energie, Fertigung und Robotik. Für Tech-Entscheider ist das weniger ein PR-Move als ein Signal: Das Portfolio wird spürbar in Richtung „Produkte, die man anfassen kann“ gedreht, also dorthin, wo KI nicht nur Text generiert, sondern Maschinen steuert und Produktionsprozesse verändert.
Littlehale bringt einen Hintergrund mit, der thematisch genau auf diese Schwerpunktsetzung einzahlt. Er war zuvor bei Point72 Ventures aktiv und gehörte dort früh dem Team an, das sich mit Investments im Umfeld von nationaler Sicherheit beschäftigt. In dieser Phase werden ihm im Bericht beispielhaft Engagements zugeschrieben: Stoke Space arbeitet an wiederverwendbaren Raketen, Rune Technologies entwickelt Software für militärische Logistik. Zusätzlich deutet die Art der genannten Fälle auf einen Investment-Stil hin, der weniger auf „schnelle Deckung“ über reine Software-Features setzt, sondern auf Systeme mit längeren Entwicklungszyklen und hohen Hürden in Hardware, Zulieferketten und Feldtests.
Dass Felicis „nachlegt“, zeigt sich auch daran, wie das bestehende Portfolio bereits in Richtung Physical Economy interpretiert werden kann. Im Bericht werden unter anderem CoreWeave (Rechenleistung für KI-Unternehmen), Crusoe (KI-Datenzentren) sowie Skild AI (ein allgemeines „Gehirn“ für Roboter) als Beispiele genannt. Der gemeinsame Nenner ist, dass KI-Workloads nicht im luftleeren Raum laufen, sondern auf eine Infrastruktur angewiesen sind, die mit Energie, Chips, Datacenter-Design und Robotik-Hardware verkoppelt ist. In der Logik des Textes kommt dazu noch eine strategische Sicht auf den Zeitpunkt: Hardware wird wieder stärker priorisiert, weil KI von Chatbots in Maschinen rutscht, Kosten sinken, Arbeitskräfte knapp bleiben und geopolitische Spannungen Unternehmen dazu drängen, Lieferketten stärker zu verlagern („reshore“) und damit unabhängiger zu machen.
Diese Investitionsrichtung wird durch Markt- und Timing-Argumente untermauert. Für die ersten drei Monate 2026 werden demnach 16,3 Milliarden US-Dollar in Robotik- und Physical-AI-Startups gesteckt, verteilt auf 492 Deals. Als Einordnung nennt die Quelle: Es sei das stärkste Quartal sowohl bei der investierten Summe als auch bei der Deal-Anzahl gewesen, laut PitchBook. Gerade für ein Publikum, das KI in der Praxis plant, ist das eine relevante Größenordnung: Sie signalisiert, dass Kapital nicht mehr nur in Modelltraining und App-Schichten fließt, sondern in Systeme investiert wird, die in realen Umgebungen operieren müssen – mit Themen wie Sensorik, Greif- und Bewegungsplanung, Robustheit gegen Umgebungsvariabilität und der Frage, wie man reale Abläufe messbar automatisiert.
Im Gespräch mit dem Bericht wird zudem konkret, worauf Littlehale sich bei Felicis fokussieren will. Genannt werden „manufacturing foundation models“ – also KI-Systeme, die nicht erst im letzten Schritt einer Simulation helfen, sondern einen Produktprozess von der Idee bis zur Produktion begleiten können. Ergänzend erwähnt werden digitale Werkzeuge, die die Entwicklung von Hardware beschleunigen, sowie Roboter, die für Industrieanwendungen gebaut werden, etwa im Bauwesen. Interessant ist dabei weniger der Buzzword-Charakter als die Zielrichtung: Wenn Modelle entlang der Produktionskette wirken, verschiebt sich der Wertbeitrag von reinem Engineering hin zu einer durch KI gestützten, datengetriebenen Produktionslogik. Das betrifft dann auch Schnittstellen zwischen CAD/PLM, Fertigungssteuerung, Qualitätsprüfung und dem Betrieb von Maschinen im Feld.
Auch seine Sicht auf die zukünftige KI-Architektur ist für die „Physical AI“-Welt anschlussfähig. Littlehale argumentiert, Robotik-Modelle könnten eine Art umgekehrte Entwicklung durchlaufen: Große Sprachmodelle hätten zunächst breitere Fähigkeiten gezeigt, die später spezialisierten – bei Robotern könnte der Weg andersherum verlaufen. Zuerst könnten Systeme einzelne Aufgaben sehr gut beherrschen, bevor daraus schrittweise allgemeineres Verhalten entsteht. Sinngemäß wird dabei ein Lern- und Generalisierungsprinzip betont: Erst werden eng verwandte Handlungen automatisiert, danach lässt sich aus einer ausreichend großen Menge „nah beieinanderliegender“ Fähigkeiten eine breitere Intelligenz ableiten. Für Unternehmen, die mit KI in der Automation experimentieren, bedeutet das: Der Erfolg hängt oft weniger an einem einzigen Modellversprechen, sondern an der Daten- und Skill-Landschaft, die man für wiederkehrende Operationen aufbaut – also an der Frage, wie sauber man Tasks zerlegt, wie gut man Rückmeldungen aus der realen Ausführung erfasst und wie zuverlässig Übergaben zwischen Modulen funktionieren.
Neben Robotik und Fertigung nennt der Bericht auch Raumfahrt- und Unterwasser-Technologien als weiteres Feld, das Littlehale aktiv adressieren will. Er bewertet diese Bereiche als kritisch für die wirtschaftliche Resilienz und für nationale Sicherheitsinteressen. Gleichzeitig räumt er ein, dass beide Sektoren zeitweise stark umkämpft und auch überhyped gewesen seien; dennoch sieht er Chancen für Investoren, die längere Zeithorizonte aushalten. Als konkretes Beispiel wird Endurance Energy genannt, ein Startup, das Technologie zur geothermischen Energiegewinnung aus Wärme unter dem Meeresboden entwickelt. Die Implikation für Anleger und strategische Partner ist klar: Technologien mit geologisch-physikalischen Hürden und Projektlaufzeiten lassen sich selten wie Software-Roadmaps managen. Wer hier investiert, braucht nicht nur Kapital, sondern auch Geduld, Engineering-Zugang und ein Verständnis für Risiko, Tests und Skalierung.
Für die Praxis in Unternehmen ist der Felicis-Fokus vor allem deshalb relevant, weil er die Finanzierungslage entlang der gesamten Wertschöpfungskette beeinflussen dürfte. Wenn Hard-Tech-Investments wieder stärker „upstream“ ansetzen, wirkt das auf Zulieferer, Integratoren und Plattformen, die Robotiksysteme, Fertigungssoftware und Energieinfrastruktur betreiben. Gleichzeitig steigt damit der Druck auf Produktteams, ihre Hardware- und KI-Entscheidungen als kohärentes System zu beschreiben: Wie werden Daten aus der Maschine in Trainings- oder Validierungszyklen rückgeführt? Welche Latenz- und Zuverlässigkeitsanforderungen gelten im Betrieb? Und wie lässt sich der Proof nicht nur im Demo-Setup, sondern in wiederholbaren Produktionsläufen erbringen? Genau diese Fragen entscheiden häufig darüber, ob aus einem KI-Prototyp eine industrielle Anwendung wird.
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