Das auf künstliche Intelligenz spezialisierte Unternehmen Physical Intelligence (Pi) hat in einer neuen Finanzierungsrunde 600 Millionen US-Dollar erhalten. Diese Investition katapultiert die Unternehmensbewertung auf 5,6 Milliarden US-Dollar. Die Runde wurde von CapitalG, dem unabhängigen Wachstumsfonds von Alphabet, angeführt. Auch prominente Investoren wie Jeff Bezos beteiligten sich. Die Finanzierung unterstreicht das wachsende Vertrauen in die Entwicklung eines universellen Robotergehirns, das physische Interaktionen in der realen Welt ermöglicht.
Wichtige Erkenntnisse
- Physical Intelligence (Pi) erhält 600 Millionen US-Dollar und erreicht eine Bewertung von 5,6 Milliarden US-Dollar.
- Die Finanzierung wird von CapitalG angeführt, mit Beteiligung von Jeff Bezos und anderen.
- Pi setzt auf ein softwarebasiertes Modell für ein "universelles Gehirn", das Roboter selbstständig lernen lässt.
- Das neue π*0.6-Modell nutzt Reinforcement Learning für verbesserte Zuverlässigkeit.
- Das Unternehmen konzentriert sich auf die Software, nicht auf die Hardware, und arbeitet mit Herstellern zusammen.
Ein universelles Gehirn für Roboter
Die Vision von Physical Intelligence ist es, ein "universelles Gehirn" für Roboter zu schaffen. Dieses Gehirn soll in der Lage sein, aus eigener Erfahrung zu lernen. Das Unternehmen, das erst 2024 gegründet wurde, setzt auf einen softwarebasierten Ansatz. Es geht davon aus, dass der Weg zu vielseitigen Robotern nicht über Teleoperation oder nachgeahmtes Lernen führt. Stattdessen soll eine KI-Grundlage entstehen, die sich selbstständig an neue Aufgaben anpasst.
Die enorme Kapitalzufuhr zeigt, dass das Silicon Valley zunehmend davon überzeugt ist, dass die nächste große Grenze der künstlichen Intelligenz nicht nur in der Generierung von Texten oder Bildern liegt. Vielmehr geht es um die physische Manipulation der realen Welt. Diese Entwicklung könnte die Robotik grundlegend verändern und neue Anwendungen in verschiedenen Branchen ermöglichen.
Faktencheck
- Investitionshöhe: 600 Millionen US-Dollar
- Unternehmensbewertung: 5,6 Milliarden US-Dollar
- Gründungsjahr von Pi: 2024
- Führender Investor: CapitalG (Alphabet)
Das Recap-Modell: Lernen aus eigener Erfahrung
Kurz vor der Bekanntgabe der Finanzierungsrunde stellte Pi eine wichtige technische Neuerung vor: das π*0.6-Modell. Dieses Modell markiert eine Abkehr vom reinen Verhaltensklonen, das in der Robotik weit verbreitet ist. Viele aktuelle humanoide Roboter lernen, indem sie Tausende von Beispielen menschlicher Handlungen nachahmen. Pi verfolgt jedoch einen anderen Weg.
Der neue Ansatz von Pi, genannt Recap, integriert das Reinforcement Learning (RL) wieder in den Entwicklungsprozess. Dies ermöglicht es dem Roboter, autonom zu "üben" und aus eigenen Fehlern zu lernen. Pi behauptet, dadurch die Zuverlässigkeitsprobleme gelöst zu haben, die Standardmodelle oft plagen. Als Beweis führte das Unternehmen eine Demonstration vor, bei der ein Roboter 13 Stunden lang ununterbrochen Tische abräumte und Espresso zubereitete. Dies steht im Gegensatz zu vielen sorgfältig bearbeiteten Demo-Videos, die in der Branche üblich sind.
"Unsere Technologie ermöglicht es Robotern, komplexe, kontaktintensive Aufgaben wie das Falten von Wäsche zu meistern. Das ist ein großer Schritt in Richtung wirklich autonomer Systeme."
Software im Fokus: Pi gegen Hardware-Ansätze
Die Höhe der Finanzierungsrunde verdeutlicht auch unterschiedliche Ansätze zur Lösung des "Datenengpasses" in der Robotik. Unternehmen wie Sunday Robotics setzen auf hardwareintegrierte Lösungen. Sunday stellte kürzlich "Memo" vor, einen Haushaltsroboter, der komplexe autonome Trainings umgeht, indem er Daten über einen 200 US-Dollar teuren "Skill Capture Glove" sammelt. Menschen tragen diesen Handschuh zu Hause, um hochauflösende menschliche Daten zu erfassen.
Physical Intelligence wählt den umgekehrten Weg. Das Unternehmen ist überzeugt, dass der Hardware-Formfaktor zweitrangig ist. Die Intelligenz, die den Roboter steuert, steht im Vordergrund. Durch die Entwicklung eines Grundmodells, das aus einer Mischung von Vortrainingsdaten und autonomer Selbstkorrektur lernen kann, will Pi ein "Gehirn" schaffen, das in jeden Roboterkörper integriert werden kann.
Hintergrundinformationen
Reinforcement Learning (RL) ist ein Bereich des maschinellen Lernens, bei dem ein Agent lernt, Entscheidungen zu treffen, indem er in einer Umgebung agiert und Belohnungen oder Strafen erhält. Ziel ist es, eine Strategie zu finden, die die Gesamtbelohnung maximiert. Im Gegensatz dazu basiert Imitationslernen auf dem Nachahmen menschlicher Beispiele.
Partnerschaften und zukünftige Anwendungen
Diese softwarezentrierte Strategie erklärt auch die jüngste Partnerschaft von Pi mit AgiBot. Anstatt eigene Roboterkörper zu entwickeln, arbeitet Pi mit Hardwareherstellern zusammen, um ihre "verkörperte Intelligenz" in bestehende Drittanbieter-Frames zu integrieren. Die 600 Millionen US-Dollar werden diese Partnerschaften voraussichtlich beschleunigen.
Dies ermöglicht es Pi, ihre Modelle in einer Vielzahl von Robotermorphologien zu testen. Dazu gehören sowohl geschickte humanoide Roboter als auch industrielle Manipulatoren. Das Ziel ist es, die Software so anpassungsfähig zu gestalten, dass sie in unterschiedlichen physischen Umgebungen und für verschiedene Aufgaben eingesetzt werden kann. Von Lagerhallen bis hin zu Privathaushalten könnten diese Roboter zukünftig viele Bereiche des Alltags und der Industrie revolutionieren.
Das Team hinter der Innovation
Die hohe Bewertung von Physical Intelligence spiegelt auch das Renommee des Gründerteams wider. Es liest sich wie ein "Who's Who" der modernen KI-Forschung. Zum Team gehören Karol Hausman (ehemals Google DeepMind), Sergey Levine (UC Berkeley) und Chelsea Finn (Stanford). Diese Forscher haben in den letzten zehn Jahren wegweisende Arbeiten darüber veröffentlicht, wie Roboter die physische Welt lernen und mit ihr interagieren können.
Mit CapitalG als führendem Investor und Jeff Bezos an Bord signalisiert der Markt, dass das "Gehirnproblem" die wertvollste Schicht im Robotik-Stack darstellt. Während die Hardwarekosten sinken – unter anderem durch Massenproduktionsbemühungen in China – bleibt die Software, die Zuverlässigkeit bietet, die knappste Ressource. Mit dem frischen Kapital ist Physical Intelligence nun das am besten finanzierte reine Softwareunternehmen im Bereich der verkörperten KI.
- Gründerteam: Karol Hausman, Sergey Levine, Chelsea Finn
- Forschungsschwerpunkt: Interaktion von Robotern mit der physischen Welt
Die Herausforderung besteht nun darin, zu beweisen, dass die Forschung nicht nur im Labor funktioniert, sondern auch in der unübersichtlichen und unvorhersehbaren Realität von Lagerhäusern und Privathaushalten skaliert werden kann. Der Erfolg von Physical Intelligence könnte ein entscheidender Schritt auf dem Weg zu einer neuen Generation von intelligenten und autonomen Robotern sein.
