Google Cloud i Nvidia współpracują z monachijskim startupem AI Microagi, aby przyspieszyć rozwój robotów AI zaprojektowanych do rozumienia otoczenia i interakcji z nim.

Microagi, założone w 2025 roku, tworzy niezależne od sprzętu modele AI dostosowane do konkretnych zadań robotycznych w środowiskach komercyjnych i przemysłowych. Platforma Atlas dostraja modele z wykorzystaniem danych operacyjnych klientów oraz zastrzeżonej platformy danych Microagi.

Firma poinformowała, że jej technologia jest już wykorzystywana przez spółki robotyczne, w tym Unitree i UBTECH.

W ramach partnerstwa Microagi uzyska dostęp do GPU Nvidia RTX PRO 6000 Blackwell Server Edition za pośrednictwem maszyn wirtualnych Google Cloud G4. Będzie także korzystać z systemów Nvidia GB300 NVL72 w skali szafy rack poprzez instancje A4X Max.

Infrastruktura obliczeniowa ma wspierać trenowanie i wdrażanie modeli zdolnych do przetwarzania danych multimodalnych, takich jak informacje z kamer, czujników i innych wejść robotów. Ta zdolność ma kluczowe znaczenie dla systemów ucieleśnionej AI, w których oprogramowanie musi interpretować środowiska fizyczne i przekładać wyniki modeli na działania.

Microagi poinformowało, że współpraca pomoże mu tworzyć konfigurowalne pakiety oprogramowania dla robotyki korporacyjnej. Na przykład firmy z sektorów hotelarskiego lub przemysłowego mogłyby wdrażać roboty wyposażone w modele AI trenowane pod kątem konkretnych ról operacyjnych, zamiast polegać na systemie ogólnego przeznaczenia.

„Building the next generation of embodied AI requires intensive compute, a comprehensive stack of AI technologies, and deep engineering expertise,” powiedział Bercan Kilic, założyciel Microagi, w komunikacie.

„Google Cloud stood out as the partner capable of supporting this massive model inference pipeline,” dodał Kilic. „Together with Nvidia's hardware, it provides the foundation as we scale our business offerings.”

Microagi będzie również korzystać ze stosu AI Google Cloud, w tym modeli Gemini oraz Gemini Enterprise Agent Platform, aby przetwarzać informacje multimodalne i rozwijać swoje aplikacje dla klientów korporacyjnych na całym świecie.

Firmy poinformowały, że ich zespoły inżynieryjne współpracują nad optymalizacją potoków trenowania i inferencji modeli Microagi, aby pomóc startupowi szybciej wprowadzać nowe produkty robotyczne do klientów. Dla klientów korporacyjnych rozwój ten pokazuje, że dostawcy robotyki coraz częściej łączą wyspecjalizowane modele AI z przyspieszonymi obliczeniami w chmurze, aby sprostać wymaganiom dotyczącym danych i wdrożeń automatyzacji w świecie fizycznym.

„Robotics is becoming one of the most demanding frontiers for AI, requiring massive physical-world datasets, accelerated compute and a full-stack platform to turn models into intelligent machines,” powiedział w oświadczeniu Tobias Halloran, dyrektor ds. startupów EMEAI w Nvidia.