LONDON (IT BOLTWISE) – Nach der Delistung von Zhangmen Education und einer Entlassungswelle von 100.000 Mitarbeitern gründete Zhang Yi ein Startup für Haushaltsroboter. Der Entwickler setzt auf ein eigenes AVLA-„Robotergehirn“ und ein Weltmodell, das mehrere Handlungswege vorhersagt. In Shanghai sind die Roboter laut Interview bereits in rund 500 Haushalten im Einsatz. Für 2026 nennt Zhang Yi zudem Finanzierungen mit insgesamt fast 1 Milliarde Yuan, darunter eine Engelsfinanzierung von 200 Millionen Yuan.
Wenn die „Double-Reduktionspolitik“ in China nach dem Sommer 2021 den Bildungsmarkt umkrempelte, traf das nicht nur Zahlenkolonnen, sondern auch Menschen. Zhang Yi beschreibt den tiefsten Punkt als Stillstand im zweiten Halbjahr 2021, als er innerhalb von drei Monaten 100.000 Mitarbeiter entlassen musste, während das Unternehmen zuvor an der New Yorker Börse notiert war. In seiner Hochphase beschäftigte Zhangmen Education landesweit 100.000 Mitarbeiter und 60.000 bis 70.000 Lehrer, die über 1 Million Familien betreuten; der Marktwert überschritt am ersten Handelstag zeitweilig 3 Milliarden US-Dollar. Der Wendepunkt gipfelte darin, dass das Unternehmen innerhalb eines Jahres das Delisting-Verfahren einleitete.
Seine persönliche Aufarbeitung beginnt laut Interview nicht in einem Vorstandszimmer, sondern am Mittelmeer: Zhang Yi blieb eine Zeit lang in einer Art Halbpensionsmodus, streifte ziellos durch die Welt und landete schließlich in einer Stadt auf einer kleinen Insel im europäischen Mittelmeerraum. In dem Moment, als er den Blick von der Meereslandschaft auf die Möwen neben sich richtete, formulierte er für sich eine harte Frage: Wenn ein Mensch genauso nur lebt, ohne etwas Sinnvolles zu tun, was unterscheidet ihn dann von einer Möwe? Der Wechsel passierte nicht als abstrakte Idee, sondern sehr konkret: Er kaufte ein Flugticket ins Silicon Valley, als GPT-3 bereits erschienen war, ChatGPT aber noch nicht veröffentlicht wurde.
Technisch ordnet Zhang Yi den damaligen Sprung so ein, dass große Sprachmodelle nicht dauerhaft als „Chatfenster“ taugen, sondern zu einem Steuerungssystem werden könnten. Er beschreibt die Logik dabei als Koordination: Das System soll die Absichten von Menschen verstehen, verschiedene Fähigkeiten zur Aufgabenerledigung koordinieren und sogar Roboter „führen“, etwa beim Abwischen von Tischen oder bei Reinigungsarbeiten an vertikalen Flächen. Nach Besuchen bei Forschern, unter anderem bei großen Tech-Unternehmen in Nordamerika, startete er anschließend eine breite Erhebungsphase zwischen Nordamerika und China. Die Kernfrage laut Interview: Welche Funktionen brauchen Haushaltsroboter und welche Zahlungsbereitschaft existiert? Das Ergebnis war für ihn ein klarer Produktfokus: Haushaltsroboter treffen die Kernbedürfnisse, jede Familie werde sehr wahrscheinlich einen kaufen, also sollte er direkt damit beginnen.
Dass Investoren seine Richtung zunächst nur schwer nachvollziehen konnten, führt er ebenfalls aus: Ein Investor soll ihm damals geraten haben, auf „KI plus Bildung“ zu setzen. Zhang Yi widerspricht dieser Sicht aus grundsätzlichen Erwägungen heraus: Er argumentiert, dass der Wert der KI-Bildung in der KI selbst liege und reine Software-Produkte sich zu schnell änderten; am Ende hätten große Konzerne einen Domänenvorteil. Für ein Startup sieht er dagegen das Prinzip „die schwächsten Glieder stärken“: Man muss die Produktarbeit so lange treiben, bis sie tragfähig ist, statt parallel Geld zu sammeln. Darum blieb das Unternehmen in den ersten drei Jahren in einer Art „Schweigephase“ und nahm kaum externe Finanzierungen auf; aus eigener Tasche investierte Zhang Yi über 100 Millionen Yuan.
Im technischen Kern setzt das Startup dabei auf Kosten- und Zuverlässigkeitslogik, nicht auf spektakuläre Demos. Laut Interview entwickelte das Team in vier Jahren insgesamt 16 Generationen von Robotern und zwang die Hardware früh in ein Preisfenster für Verbraucher: Anstatt teure industrielle Roboterarme zu nutzen, entwickelten sie selbst Hohlmotoren, Gelenke und Drehmomentsensoren. Zusätzlich stützten sie sich stark auf Standardkomponenten aus ausgereiften Industrieketten wie denen von Staubsaugerrobotern. So drückten sie die Kosten von typischen Hunderttausenden Yuan auf 20.000 bis 30.000 Yuan und boten Familien Tests für 3.000 Yuan Miete an. Für die „Robotergehirn“-Technik sagt Zhang Yi, dass nicht vollständig auf generische VLA-Modelle gesetzt werde, sondern auf eine Kombination: ein eigenes AVLA-Modell, das komplexe Aufgaben in hunderte kürzere „Expertenmodelle“ zerlegt (zum Beispiel für Greifvorgänge oder Feinmanipulation).
Auf AVLA baut außerdem ein Weltmodell auf, das vor Ausführung mehrere mögliche Handlungswege durchdenkt und die Erfolgswahrscheinlichkeit verschiedener Pfade abschätzt. Erst wenn das Gehirn das Risiko als ausreichend niedrig einstuft, übergibt es die Aufgabe an AVLA zur Umsetzung; damit verteilt sich die Verantwortung zwischen Vorhersage (Weltmodell) und präziser Ausführung (AVLA). In diesem Jahr habe sich der Ansatz weiterentwickelt zu Self-Evolving WAM, also einem selbstentwickelnden Welt-Aktionsmodell: Der Roboter speichert bei realen Haushaltseinsätzen nicht nur Aktionen und Ergebnisse, sondern auch Fehlschläge als Trainingsdaten, um die nächste Entscheidung genauer zu machen. Marktseitig ist der Schritt aus dem Labor für Zhang Yi bereits sichtbar: Die Roboter seien in rund 500 Haushalten in Shanghai im Einsatz, und die Warteliste reichte zeitweilig bis zum Ende des Jahres.
Auch der Finanzierungsteil folgt nach seiner Darstellung einer Reife-Logik statt einem reinen Preisträger-Wettlauf. Laut Interview hat das Unternehmen innerhalb von sechs Monaten drei Finanzierungsrunden abgeschlossen, insgesamt nahezu 1 Milliarde Yuan: Im Januar 2026 startete eine Engelsfinanzierung von 200 Millionen Yuan, im März folgte eine Finanzierung über mehrere hundert Millionen Yuan unter Leitung von Boyu Capital, und im Juli wurde eine weitere Pre-A-Runde abgeschlossen, an der sich zu den Angaben im Interview auch ByteDance als Geldgeber beteiligen soll. Zugleich warnt Zhang Yi vor dem typischen Fallstrick früher Kapitalaufnahmen: Wenn Rückzahlungsfristen kommen, bevor die Branche reif ist, wird es problematisch. Seine letzte Frage zielt auf die Steuerbarkeit des Geschäfts: Was bleibt übrig, wenn die „Flut“ zurückgeht?
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