MÜNCHEN / LONDON (IT BOLTWISE) – Microagi meldet eine 100-Millionen-ARR-Marke und zeigt damit, dass der Ansatz für Robotik-Training mit realen Videodaten bereits skaliert. Das Startup aus München baut seine KI-Plattform Shift aus, in der Beschäftigte Aufgaben am Arbeitsplatz per Kamera und sensorbestückten Handschuhen aufnehmen. Die gesammelten Daten fließen in bestehende Robotikmodelle ein, die anschließend Kundenvorgänge in Fabriken ausführen sollen. Für die Seed-Runde sammelte Microagi 55 Millionen US-Dollar ein – und will Rechenleistung sowie das Datenerfassungsnetzwerk in den USA weiter ausbauen.
Microagis Sprung auf 100-Millionen-ARR innerhalb von nur sechs Monaten wirkt auf den ersten Blick wie ein klassischer Startup-„Wachstumsschub“. Entscheidend ist jedoch der Mechanismus: Das Unternehmen will Roboter nicht über synthetische Simulation oder allgemeine Modellvorgaben trainieren, sondern über konkrete Trainingsdaten aus der Praxis. Dafür nutzt Microagi die Plattform Shift, die die Abläufe von Beschäftigten in realen Fabrikumgebungen in Videoclips übersetzt. Diese Clips dienen anschließend als Trainingsmaterial, damit bestehende Robotermodellen bestimmte Aufgaben im Betrieb des Kunden ausführen können. Damit versucht Microagi, eine Lücke zu schließen, die in der Robotik seit Jahren spürbar ist: Für Roboter fehlt in vielen Domänen ein vergleichbar breiter Datenschatz wie er bei Sprachmodellen über das Internet verfügbar wurde.
Technisch setzt Microagi dabei auf eine zweistufige Logik aus Datenerfassung und Modellanpassung. In der ersten Schicht werden Beschäftigte während ihrer Tätigkeit mit Kameras und sensorbestückten Handschuhen aufgezeichnet. Diese Aufnahmen sammelt Shift in einem Crowdsourcing- und Datensammelsystem; das Ziel ist, nicht nur „irgendwelche“ Videos zu produzieren, sondern konsistente Daten, die zu trainierbaren Fähigkeiten führen. In der zweiten Schicht spielt das Ergebnis in Atlas ein: Anhand der Videoclips werden Robotermodellen Fähigkeiten beigebracht, um die Aufgaben in der Fabrik eines Kunden möglichst zuverlässig zu replizieren. Zusätzlich geht Microagi über reines Training hinaus: Das Startup will passende Roboter für bestimmte Produktionslinien auswählen und in die Umsetzung integrieren – also von der Datenbasis bis zur Robotik-Installation denken.
Der finanzielle Kontext unterstreicht, dass es nicht um ein reines Forschungsprojekt geht. Microagi hat laut der Meldung erst im Sommer die bislang größte Seed-Runde in Deutschland abgeschlossen und dabei 55 Millionen US-Dollar eingesammelt; geführt wurde die Runde von Hummingbird, beteiligt waren zudem Northzone, LocalGlobe, Village Global und Redalpine. Für Microagis Führung bleibt die Unternehmensbewertung zwar intern, die neu genannte 100-Millionen-ARR-Zahl deutet aber darauf hin, dass Kunden bereits produktive Use-Cases finanzieren. Gerade weil Robotik-Investitionen derzeit stark auf physische KI und Automatisierung setzen – angetrieben von sinkenden Hardwarekosten, Arbeitskräftemangel und der politischen sowie wirtschaftlichen Diskussion um stärker regionale Lieferketten – trifft das Geschäftsmodell auf einen Markt, der nach belastbaren Integrationen sucht und nicht nur nach Labordemos.
Der Gründer Bercan Kilic bringt die Motivation mit einem ungewöhnlichen Karrierewechsel zusammen. 2023 wechselte er von seinem Traumjob als Aerodynamik-Ingenieur zu Red Bull Racing in eine Zeit, in der die Technik zwar „großartig“ war, er aber mehr Wirkung erzielen wollte: Er wollte Roboter in Fabriken bringen, damit Waren und Dienstleistungen günstiger und in großer Menge verfügbar werden. Kilic beschreibt die Lernsituation aus seiner Sicht als Analogie zur Einarbeitung von Menschen: Ein Erwachsener könne eine Fabriktätigkeit in einer Woche lernen, ein Kind hingegen womöglich nie – bestehende Robotikmodelle seien damit eher wie „Kinder“ als wie „Erwachsene“. Daraus leitet Microagi die Notwendigkeit ab, dass Shift nicht nur Daten liefert, sondern Robotik-Modelle tatsächlich in die Lage versetzt, aus realistischen Beispielen zu generalisieren.
Mit dem Plattformansatz positioniert sich Microagi auch gegen die Grenzen klassischer Robotik-Trainingsdaten. Große Sprachmodelle wurden anhand riesiger Text- und Bildmengen trainiert; bei Robotik fehlt laut dem zitierten Forschungsverständnis eine „100.000-Jahre-Datenlücke“ – also die Menge an realen Interaktionen, die nötig wären, um Fähigkeiten vergleichbar breit anzutrainieren. Genau dort setzt Shift an: Personen, die für die Datenerfassung filmen, tragen Kameras am Kopf und zeichnen sich bei alltäglichen Tätigkeiten auf. Anschließend werden die Aufnahmen an KI-Labore und Robotikfirmen verkauft, die Robotikmodelle entwickeln. Microagi passt diese Modelle dann an Fabrikdaten jedes Kunden an und unterstützt bei der Integration auf Robotern. Zu den Modellpartnern, die Kilic nicht namentlich nennt, sollen unter anderem Unternehmen zählen, die „physische KI“ bzw. Robotik- und Generalist-Ansätze verfolgen.
Auch die Risikodiskussion rund um den „Job-Killer“-Effekt adressiert Microagi gezielt, ohne sie auszublenden. Kilic sagt, er sehe keinen direkten Grund, dass Roboter Arbeitsplätze bedrohen sollten, weil Industrieroboter vielmehr notwendig seien, um dem Arbeitskräftemangel in Europa und den USA entgegenzuwirken und die Automatisierung im internationalen Wettbewerb mit China mitzuhalten. Als zusätzliche Einordnung verweist Microagi auf Daten der International Federation of Robotics: Für China wurden 2024 rund 295.000 Fabrikroboter installiert, das entspreche 54 % der weltweiten Gesamtzahl; in den USA seien es dagegen 34.200. Solche Zahlen sind weniger eine „Zukunftsprognose“ als ein Hinweis auf bereits laufende Investitionszyklen – und genau in diesen Zyklen muss sich ein Trainingstool beweisen, das auf echte Abläufe statt auf theoretische Bewegungsprofile setzt.
Strategisch will Microagi die Seed-Mittel insbesondere in drei Richtungen drehen: Rechenleistung für das Training der Robotikmodelle finanzieren, das Datenerfassungsnetzwerk von Shift ausbauen und die Präsenz in den USA stärken – New York wird dabei als Ausgangspunkt genannt. Kilic beschreibt die Entwicklung der Robotik als Annäherung an bekannte KI-„Momente“: Nach seiner Sicht nähert sich Robotik dem „GPT-2-Moment“, als Forscher erkannten, dass mehr Daten und Rechenleistung zu vorhersehbaren Verbesserungen führen können. Der nächste Schritt ist für ihn das „GPT-3.5“-Niveau, bei dem Technologie ausreichend nützlich wird, damit sie breit eingesetzt werden kann. Für Unternehmen, die Robotikprojekte planen, bedeutet das: Der Engpass verschiebt sich zunehmend von der Frage „Welches Modell haben wir?“ zu „Welche wiederverwendbaren Trainingsdaten erhalten wir zuverlässig aus unserem Betrieb – und wie schnell können wir sie produktiv integrieren?“
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