Einige Venture-Investoren setzen darauf, dass sich die Robotik ihrem eigenen „ChatGPT-Moment“ nähert, in dem Maschinen eine breite Palette von Aufgaben bewältigen können, ohne für jede einzelne separat trainiert zu werden. Das jüngste Signal ist Generalist, ein zwei Jahre altes Startup, das ein einziges KI-Modell für verschiedene Arten von Robotern entwickelt. Nach Angaben von zwei mit den Bedingungen vertrauten Personen, die gegenüber TechCrunch sprachen, hat das Unternehmen nach einer von 8VC angeführten Erweiterung von knapp 200 Millionen US-Dollar eine Bewertung von 3 Milliarden US-Dollar erreicht.

Das Timing ist wichtig, weil das Kapital eingesetzt wird, bevor die zugrunde liegende Wissenschaft vollständig nachgezogen hat. Das unterstreicht, wie stark sich die Robotik-Wette inzwischen auf Software konzentriert, die allgemeine Intelligenz in physisches Handeln übersetzen kann. Axios, das die Finanzierung zuerst berichtete, sagte, Geld „fliegt schnell“ in Unternehmen, die „Robot brains“ bauen, also Software, die Maschinen dabei helfen soll, die Welt um sie herum zu interpretieren und in ihr zu handeln.

Warum es sich um eine Erweiterung und nicht um eine neue Finanzierungsrunde handelt

Das neue Kapital ist keine separate Finanzierungsrunde. Es handelt sich vielmehr um eine Erweiterung von Generalists im Juni angekündigter Series-B-Finanzierung über 400 Millionen US-Dollar, an der sich Radical Ventures bei einer Bewertung von 2 Milliarden US-Dollar beteiligte. Die jüngste Erweiterung erhöht den insgesamt in dieser Runde aufgenommenen Betrag auf 600 Millionen US-Dollar.

Die Finanzierung wird durch eine bundesstaatliche Form-D-Einreichung bestätigt. Aus der Einreichung geht hervor, dass 208,2 Millionen US-Dollar angeboten und 198,2 Millionen US-Dollar an 32 Investoren verkauft wurden. Als Emittent ist Generalist AI, Inc. aufgeführt, ein im Jahr 2024 registriertes Unternehmen aus Delaware mit Sitz in der Market Street in San Francisco. Das Unternehmen war früher als Artificial General Dexterity, Inc. bekannt.

In den Unterlagen werden Führungskräfte wie Peter Florence, Andrew Barry und Andy Zeng sowie Direktoren wie Ellen Chisa und Fraser Kelton genannt. Axios berichtete, dass Generalist keine Stellungnahme abgab, die Finanzierungsdetails jedoch über die Einreichungsunterlagen offengelegt wurden.

Gegründet von früheren Mitarbeitern von DeepMind und Boston Dynamics

Generalist wurde 2024 von Florence und Zeng gegründet, die zuvor als Forscher bei Google DeepMind gearbeitet hatten, sowie von Barry, der zuvor im Engineering bei Boston Dynamics tätig war. Im Juni erklärte das Unternehmen, es arbeite auf das hinaus, was es „physical AGI“ nannte, und habe bereits mehr als 500 Millionen US-Dollar aufgenommen.

TechCrunch zufolge zählen zu den Unterstützern von Generalist 8VC, Radical Ventures, Nvidia, Union Square Ventures, Bezos Expeditions und die KI-Forscherin Fei-Fei Li. In der Finanzierungsankündigung vom Juni bezeichnete 8VC Generalist als ein „frontier lab for robot intelligence“ und nannte Florence als CEO, Zeng als Chief Scientist und Barry als CTO.

Was Generalists Modell leisten soll

Generalist baut keine Roboter selbst. Stattdessen entwickelt das Unternehmen die Software, die sie steuert. Das Gen-1.5-Modell könne aus 3 bis 12 Sekunden langen Videodemonstrationen lernen und werde mit einer kleinen Gruppe von Kunden weiterentwickelt, berichtete TechCrunch.

In einem Forschungsbeitrag vom Juli erklärte Generalist, sein früheres GEN-1-Modell habe über etwa 9.000 Varianten von Roboterhänden und -greifern hinweg funktioniert und sei mit mehr als einer halben Million Stunden Interaktionsdaten trainiert worden.

Generalist liegt weiterhin hinter den beiden von TechCrunch genannten am höchsten bewerteten Rivalen zurück, während Genesis AI Berichten zufolge dieselbe Bewertung von 3 Milliarden US-Dollar anstrebte.

Der Vorbehalt, auf den Investoren immer wieder hinweisen

Das größte Hindernis bleibt die Wissenschaft. Anders als große Sprachmodelle können Roboter nicht einfach mit dem gesamten Internet trainiert werden, und einige Venture-Investoren warnen davor, dass ein wirklich allgemeines Robotermodell noch Jahre entfernt sein könnte.

Diese Vorsicht findet auch außerhalb des Silicon Valley ihren Widerhall. Auf der World Robot Conference 2026 in Beijing sagten Experten laut Yicai, dass embodied AI großen Sprachmodellen (LLMs) um mindestens fünf Jahre hinterherhinke. Zhang Jianzhong, Vorsitzender und CEO des Chip-Herstellers Moore Threads, sagte, die meisten Vision-Language-Action-Modelle hätten rund sieben Milliarden Parameter und lägen damit weit unter der Hundert-Milliarden-Skala, die LLMs vor ihrem Durchbruch erreicht hätten. Er verwies zudem auf knappe reale Daten als wesentliche Einschränkung.

„It is certainly still some way from its ‘GPT moment.'“ — Zhang Jianzhong, chairman and chief executive of Moore Threads, cited by Yicai Global

„It is certainly still some way from its ‘GPT moment.'“ — Zhang Jianzhong, chairman and chief executive of Moore Threads, cited by Yicai Global

TechCrunch merkt an, dass Investoren faktisch auf ein robotikbezogenes Pendant zu einem „ChatGPT moment“ setzen — also auf allgemeingültige Modelle, die Fähigkeiten zwischen verschiedenen Robotern und Aufgaben übertragen können.

Der Kapitalzufluss geht über KI-Modelllabore hinaus. Cryptopolitan berichtete zuvor, dass Xpeng mehr als 900 Millionen US-Dollar für seine Robotik-Sparte bei einer Bewertung von 6,3 Milliarden US-Dollar in einer von IDG Capital angeführten Runde aufgenommen hat. Zusammen zeigen die Deals, wie aggressiv Investoren auf einen Durchbruch in der Robotik setzen, obwohl der allgemeine „Robot brain“, auf den sie wetten, bislang nicht bewiesen ist.

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