MÜNCHEN / LONDON (IT BOLTWISE) – Uber setzt in den letzten Jahren auf ein breites Netzwerk aus Robotaxi- und Autonomous-Delivery-Partnern statt auf eine einzelne eigene Technologie. Im Zentrum stehen dabei Deals, die sowohl Software-Stacks wie auch Fahrzeug- und Flottenbetrieb abdecken. Besonders sichtbar wird das im geplanten Robotaxi-Programm in München mit Autobrains und Nvidia Drive Hyperion. Gleichzeitig zeigt die Partnerlandschaft von Aurora bis Waymo, wie stark Uber das Risiko auf mehrere Zulieferer verteilt und damit schneller in neue Städte expandieren will.
Uber verfolgt Künstliche Intelligenz im Straßenverkehr nicht als monolithisches Projekt, sondern als Ökosystemstrategie. Während das Unternehmen früher mit Uber Advanced Technologies Group (ATG) eine eigene AV-Entwicklung vorantrieb und später auch Teslas/Google-nahe Talente aus dem Robotik-Umfeld an Bord holte, verlagerte sich der Schwerpunkt nach dem Verkauf der Einheit zunehmend auf Partnerschaften und Beteiligungen. Der entscheidende Wendepunkt war dabei nicht nur ein Programm-Rückzug, sondern eine grundsätzliche Neuaufstellung: Nach dem Ausscheiden von früheren Führungskräften und dem endgültigen Bruch der eigenen Testmission ging Uber 2020 auf „Core Business“ zurück und veräußerte Uber ATG. Interessant ist, dass Uber die Interessen an der Technologie trotzdem nicht komplett kappen konnte, weil das Unternehmen in mehreren Nachfolgefirmen weiterhin Anteile hielt und so eine Art „Option“ auf spätere Wiederbeteiligung behielt.
Technisch sichtbar wird diese Strategie heute in der Partnerarchitektur: Sie reicht von Fahrzeugplattformen über autonome Fahrsoftware bis zum operativen Flottenmanagement. Aurora ist ein prominentes Beispiel. Uber hatte Uber ATG an Aurora verkauft und als Teil des Deals Aktien erhalten, sodass Neben Holdings nach aktuellen Angaben 325,97 Millionen Aurora Class-A-Aktien hält. Das entspricht laut SEC-Einreichungen einem Anteil von 19,7 % an der Equity Class A sowie 6,9 % Stimmrechten. In der Praxis koppelt Uber Freight dabei die autonome Logistik zunehmend an reale Betriebsrouten: Laut einer Zusammenarbeit, die 2024 über mehrjährige Rahmenbedingungen hinausging, sollen Auroras selbstfahrende Trucks Roundtrip-Fahrten zwischen Dallas und Houston über die Uber-Freight-Plattform absolvieren. Damit wird ein wiederkehrendes Muster klar: Uber betreibt Autonomie in Stadtnähe und auf dem Landstrich über spezialisierte Partner, während die App und das Nachfrage-„Matching“ die Integrationsschicht bleiben.
Parallel dazu treibt Uber Robotaxi-Programme mit stark unterschiedlichem Entwicklungsstand voran. Autobrains etwa soll in München ein Robotaxi-Programm starten, das allerdings von einer behördlichen Genehmigung abhängt und inhaltlich noch einige Details offen lässt, etwa welche Fahrzeuge genau eingesetzt werden. In der technologischen Beschreibung ist jedoch schon viel festgelegt: Die Robotaxis werden mit dem agentischen AI-Fahrerassistenzsystem von Autobrains ausgestattet, das auf NVIDIAs Drive Hyperion-Plattform läuft. Die Fahrzeuge sollen über die Uber-App buchbar sein. In derselben Zeit zeigt Avomo, wie Uber auch „Operations-Engineering“ einkauft: Der europäische Flottenbetreiber wurde 2021 zu 30 % in Uber-Hand übernommen und kümmert sich unter anderem um Fahrzeugreinigung, Wartung, Inspektionen, Laden sowie Depot-Operationen – konkret auch für die Waymo-Uber-Kooperation in Austin. Gleichzeitig wird an Avride deutlich, wie weit das Spektrum reicht: Der Avride-Arm bringt robotische Zustell- und Bürgersteig-Routinen zu Uber Eats und zur Ride-Hailing-App, mit autonomen Sidewalk-Robotern, die je nach Region noch nicht komplett ohne Sicherheitsoperatoren fahren.
Was die Partnerliste außerdem liefert, ist ein realer Hinweis auf den Stand der Automatisierung: In mehreren Programmen sind zwar „autonome“ Systeme im Einsatz, aber noch nicht driverless. So gilt das unter anderem für Avride- und WeRide-Setups, bei denen nach den Angaben bis in die jüngere Zeit hinein ein menschlicher Operator am Steuer bzw. zur Sicherheitsüberwachung an Bord bleibt. Auch Baidu spielt in diese Logik hinein: Uber vereinbart mit Baidu eine mehrjährige strategische Partnerschaft, bei der Tausende Apollo-Go-Fahrzeuge über die Uber-Plattform in Märkten außerhalb der USA und des chinesischen Festlands eingesetzt werden sollen. Gleichzeitig ist die Zeitschiene gestaffelt; für London werden Tests für den ersten Halbjahr 2026 angekündigt, aber Stand Mitte des genannten Zeitraums hatten diese Versuche noch nicht begonnen. Solche Verzögerungen sind in diesem Markt keine Ausnahmen, denn Robotaxi-Betrieb hängt nicht nur an Sensorik und Modellen, sondern auch an Zulassungs- und Betriebsfreigaben, Sicherheitskonzepten und dem Aufbau stabiler Serviceprozesse in jeder Stadt.
Ein weiterer Bestandteil des Uber-Ansatzes ist die „Breite der Hersteller“: Uber koppelt seine Autonomie-Strategie an EV- und Fahrzeugpartner, statt jeden Schritt selbst zu bauen. Das zeigt sich besonders bei Lucid und Nuro. Uber plant eine Premium-Robotaxi-Serviceschiene mit Lucid Gravity-Fahrzeugen, die mit Nuros Self-Driving-System ausgerüstet werden. Dabei geht es nicht nur um symbolische Kooperationen: Uber kündigte an, 300 Millionen US-Dollar in Lucid zu investieren und innerhalb von sechs Jahren mindestens 20.000 Lucid Gravity SUVs zu kaufen; später erhöhte sich die Größenordnung um weitere 200 Millionen US-Dollar sowie eine Anhebung der Mindestbestellung auf 35.000 Fahrzeuge. Parallel dazu ist Nuro selbst ein Beispiel für den Wandel vom „Hardware-first“-Ansatz hin zum „Licensing-first“: Das Unternehmen entwickelte zunächst ein eigenes Zustellfahrzeug, schwenkte dann aber auf die Lizensierung seiner Selbstfahr-Technologie um. Uber blieb Partner und nutzt Nuro inzwischen als Baustein für ein Robotaxi-Produkt, während die Nachfrageplattform bei Uber liegt. Mit May Mobility, Motional oder Wayve tauchen zudem weitere Muster auf: urbane Einsatzgebiete werden oft über Pilotstädte gestartet (etwa Arlington, Las Vegas oder London), Flottenbetrieb und Sicherheitsoperatoren werden zunächst parallel hochgefahren, und erst danach kann ein schrittweiser Übergang zu stärkerer Fahrerintegration erfolgen.
Aus Marktsicht bedeutet das für Entwickler und Unternehmen vor allem eines: Uber baut ein „Interface“ zwischen autonomen Systemen und realer Kundennachfrage. Wer an solchen Schnittstellen beteiligt ist, liefert nicht nur Algorithmen, sondern auch Datenformate, Betriebskonzepte, Testprozeduren und Integrationsfähigkeit in eine bestehende App-Landschaft. Gleichzeitig ist klar, dass Uber seine Risiken diversifiziert hat, nachdem die frühere eigene AV-Aktivität durch mehrere Ereignisse zurückgeworfen wurde, darunter ein langwieriger Rechtsstreit um Technologie-„Trade Secrets“, der Rücktritt eines früheren CEO und ein tödlicher Unfall während eines autonomen Testbetriebs in Tempe, Arizona. Heute zeigt die Partnerlandschaft, dass Uber damit eher auf vertraglich abgerufene Fähigkeiten setzt als auf eine einzelne technologische Linie: von NVIDIAs Hyperion-Stacks über Apollos Robotaxi-Deployment-Modelle bis zu Flottenservice-Unternehmen wie Avomo. Für die nächsten Jahre ist deshalb weniger die Frage „Wer hat die beste KI?“ entscheidend, sondern „Wer liefert zuverlässig Betrieb, Skalierung und Genehmigungsfähigkeit“. Genau an dieser Stelle entsteht Wettbewerbsvorteil – und genau dort ist Uber über seine Partnerliste am aktivsten.
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