LONDON (IT BOLTWISE) – In der Robotik fehlen aus Sicht von Amulya Vishwanath noch die wiederverwendbaren Bauklötze für einen universellen Durchbruch. Die einstige NVIDIA-Produktmarketing-Leiterin beschreibt Robotik derzeit als „Lego-Ära“, in der Aktuatoren, Greifer und Sicherheitsstandards erst wieder konsolidiert werden müssen. Gleichzeitig hält sie die Idee eines einzelnen, allgemeinen Foundation Models für physische Aufgaben für sinnvoll, aber noch nicht für den unmittelbaren Gamechanger. Für ihren neuen VC Techable setzt sie daher früh auf physische KI in Bereichen wie Robotik, Materialien und Life Sciences.
Robotik hat seinen „ChatGPT-Moment“ noch nicht erlebt – und genau darin liegt nach Amulya Vishwanath der Kern der aktuellen Lage. Die ehemalige Leiterin für Produktmarketing bei NVIDIA-Robotik-Plattformen ordnet die Entwicklung als Lego-Ära ein: Aus modularen Bausteinen wie Aktuatoren, Robotikhänden, Softwareschichten und Sicherheitsstandards werden die Grundelemente zwar schneller und besser, aber sie lassen sich noch nicht so nahtlos kombinieren, dass daraus unmittelbar eine neue, allgemein einsetzbare Fähigkeitsstufe entsteht. Damit widerspricht sie dem verbreiteten Erwartungsbild, dass ein einzelnes allgemeines Foundation Model einen Großteil der heute spezialisierten Robotik-Arbeiten ersetzen könnte.
Technisch betrachtet ist die „Lego“-Analogie vor allem ein Hinweis auf Integrationsaufwand. In vielen Robotik-Setups treffen sehr unterschiedliche Komponenten aufeinander: Mechanik und Regelung (z. B. Antriebe, Kraft-/Positionsmessung), Wahrnehmung (Sensorfusion), Planung und Steuerung (von Trajektorien bis zu Reaktionslogiken) sowie Sicherheitsmechanismen, die nicht nur „gut genug“, sondern in engen Grenzen deterministisch sein müssen. Ein Foundation Model könnte zwar beim Lernen und bei der Generalisierung helfen, aber wenn die Umgebungsdynamik, die Lastannahmen oder die Sicherheitslogik stark von Anwendung zu Anwendung variieren, bleibt die entscheidende Leistung oft in diesen Randbedingungen verankert. Das führt in der Praxis dazu, dass Unternehmen trotz Fortschritten im Modelltraining weiterhin erhebliche Engineering-Ketten aufbauen, statt ein einziges Modell wie ein Universalwerkzeug übergreifend einzusetzen.
Der Maßstab für den „ChatGPT-Moment“ ist dabei klar: Ende 2022 wurde ein schockierend leistungsfähiges KI-Chat-System allgemein sichtbar, und seitdem wird die Idee einer schnellen Umwälzung auch in andere Domänen projiziert. Vishwanath stellt dem eine andere Realität entgegen: Robotics ist weniger ein Problem der Sprachschnittstelle und mehr eines, das im Zusammenspiel von realer Hardware, robustem Verhalten und Sicherheitsanforderungen entsteht. Genau deshalb nimmt sie den Ansatz ernst, den Pim de Witte mit Blick auf einen generalistischen Foundation-Model-Block formuliert hat – aber die Übertragung auf physische Systeme braucht aus ihrer Sicht noch Zeit, weil die „Bauklötze“ erst wieder so stabil und zusammensetzbar werden müssen, dass sie die nächste Sprunginnovation tragen können.
Auch aus Markt- und Investitionsperspektive ist diese Einordnung relevant. In dem Gespräch mit Dominic-Madori Davis betont Vishwanath, wie sie als Gründerin und Managing Partner von Techable VC erstmals Checks setzt. Sie fokussiert dabei gezielt auf physical AI – also KI, die nicht nur Inhalte verarbeitet, sondern in der realen Welt agiert. Interessant ist die thematische Breite: Robotik, Materialienwissenschaft und Life Sciences. Das klingt zunächst wie eine „Diversifikation“, passt aber zu ihrer Ausgangsthese. Materialien und Biowissenschaften haben ebenfalls starke Kopplungen an physische Randbedingungen, Messketten und Validierungsprozesse; in beiden Bereichen ist die Wahrscheinlichkeit höher, dass ein KI-System erst dann wirtschaftlich skaliert, wenn Datenqualität, Sicherheits- und Qualitätsmaßstäbe sowie die Schnittstellen zur realen Welt belastbar sind.
Für Unternehmen bedeutet das: Die Diskussion um Foundation Models in der Robotik darf nicht als „Alles-oder-nichts“-Narrativ geführt werden. Selbst wenn ein allgemeines Modell langfristig spezialisiertes Engineering reduziert, verschiebt sich der Wertschöpfungsfokus kurzfristig oft dahin, wie gut sich Systeme aus Komponenten zusammensetzen lassen, wie schnell sie in neuen Umgebungen verlässlich arbeiten und wie sauber Sicherheits- und Compliance-Anforderungen technisch eingebettet sind. Robotik bleibt damit ein Feld, in dem Fortschritt häufig als Plattformarbeit sichtbar wird – etwa in Form besserer Aktuator-Generationen, sicherheitsbewusster Softwarearchitekturen oder standardisierter Entwicklungs- und Testpfade. Genau diese Basisarbeit beschreibt Vishwanath implizit als „Lego-Phase“: Nicht spektakulär genug für Schlagzeilen, aber die Voraussetzung dafür, dass spätere Sprünge überhaupt tragfähig werden.
Damit steckt in ihrer Position auch eine industriehistorische Logik. Robotik hat schon mehrfach Phasen erlebt, in denen neue Algorithmen plötzlich viele Aufgaben „kognitiv“ leichter machten – sei es durch bessere Wahrnehmung, lernbasierte Steuerung oder effizientere Simulation. Doch die Lücke blieb häufig in der realen Ausführung: Robustheit gegenüber unvorhergesehenen Situationen, sichere Reaktion unter Zeitdruck und die Fähigkeit, Systeme schnell zu adaptieren. Die aktuellen KI-Fortschritte erhöhen die Lernfähigkeit deutlich; sie ersetzen aber nicht automatisch die Notwendigkeit, Hardware, Software und Sicherheitslogik als Gesamtarchitektur zusammenzuführen. Wenn die Bauklötze noch nicht stabil genug sind, kann auch das beste Modell keine „ChatGPT-ähnliche“ Breitenwirkung auslösen.
Unterm Strich liefert das Interview einen nüchternen Rahmen für die kommenden Monate. Vishwanath setzt auf den Bereich, in dem physische KI den größten Hebel hat: Systeme, die in realen Abläufen lernen, planen und handeln können, ohne dass jedes Projekt bei Null beginnt. Für Entscheider heißt das: Wer heute investiert oder Pilotprojekte startet, sollte nicht nur auf Modellfähigkeiten schauen, sondern auf die gesamte Pipeline aus Sensorik, Aktuatorik, Datenerfassung, Validierung und Sicherheitskonzept. Sobald diese Kette als wiederverwendbare „Bauklötze“ funktioniert, kann ein allgemeinerer KI-Ansatz in der Robotik tatsächlich näher an den erhofften Moment rücken – und aus einzelnen Demonstrationen werden produktionsfähige Anwendungen.
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