Eine zweite Welle der Physical-AI-Investitionen

MassRobotics, das Boston-basierte Robotik- und Automatisierungs-Innovations-Hub, hat sich mit den Technologie-Giganten NVIDIA und Amazon Web Services zusammengetan, um den zweiten Jahrgang ihres Physical AI Fellowship Program anzukündigen. Neun Startup-Unternehmen wurden ausgewählt, um Mentoring, technische Ressourcen und Zugang zu NVIDIA's AI-Computing-Plattformen und AWS's Cloud-Infrastruktur zu erhalten, während sie Produkte an der Schnittstelle von künstlicher Intelligenz und physischen Systemen entwickeln – Roboter, autonome Fahrzeuge, intelligente Fertigungswerkzeuge und verwandte Technologien.

Das Fellowship stellt eine koordinierte Anstrengung von zwei der einflussreichsten Unternehmen in der KI-Infrastruktur dar – NVIDIA, das die KI-Chip-Versorgung dominiert, und AWS, das viel der Cloud-Computing-Ressourcen bereitstellt, die KI-Training und Inferenz antreiben – um das Ökosystem von Unternehmen zu kultivieren, die KI-gesteuerte physische Systeme bauen, die letztendlich ihre Produkte und Dienstleistungen konsumieren werden.

Was ist Physical AI?

Physical AI bezieht sich auf künstliche Intelligenzsysteme, die die physische Welt wahrnehmen und mit ihr interagieren, anstatt rein in Softwareumgebungen zu funktionieren. Die Kategorie umfasst industrielle Roboter, die Computer Vision und Machine Learning nutzen, um neue Objekte und Umgebungen zu handhaben, autonome Fahrzeuge und Drohnen, Inspektions- und Überwachungssysteme, die Sensordaten verarbeiten, um Anomalien zu erkennen, und kollaborative Roboter, die in gemeinsamen Räumen neben menschlichen Arbeitern arbeiten.

Der Begriff hat in den letzten zwei Jahren an Bedeutung gewonnen, da Foundation Models – die großen neuronalen Netze, die Systemen wie GPT und Claude zugrunde liegen – auf Physical-Robotics-Probleme angewendet werden. Modelle, die auf großen Datensätzen von Roboter-Manipulation, menschlichen Demonstrationen und synthetischen Daten trainiert wurden, ermöglichen es Robotern, über Aufgaben hinweg zu verallgemeinern, auf eine Weise, die regelbasierte Programmierung nicht erreichen kann, was einen Leistungssprung in der Robotik-Fähigkeit fördert, der substanzielle Investitionsaufmerksamkeit angezogen hat.

Die neun ausgewählten Startups

MassRobotics, NVIDIA und AWS benannten neun Unternehmen für den zweiten Physical AI Fellowship Jahrgang basierend auf der Stärke ihrer Technologie und dem potenziellen kommerziellen Impact ihrer Arbeit. Die ausgewählten Unternehmen erstrecken sich über mehrere Physical-AI-Anwendungen einschließlich Fertigungsautomatisierung, landwirtschaftliche Robotik, Gesundheits-Assistenten und Inspektionssysteme für Infrastruktur und Energieeinrichtungen.

Jedes Fellowship-Unternehmen wird Zugang zu NVIDIA's Computing-Plattformen erhalten – einschließlich GPU-Ressourcen für Training und Deployment von KI-Modellen – und AWS Cloud Services, was eine der primären Kapitalkosten für Unternehmen in früher Phase mit KI reduziert. Mentoring von MassRobotics's Industrie-Netzwerk und technische Anleitung von NVIDIA und AWS Ingenieuren bieten zusätzliche Unterstützung, die außerhalb von strukturierten Programmen wie diesem schwer zu replizieren ist.

Die Physical-AI-Finanzierungslandschaft

Investitionen in Physical AI und Robotik haben sich in den letzten zwei Jahren deutlich beschleunigt. Mehrere Kategorien haben besondere Aufmerksamkeit angezogen: humanoide Roboter, die allgemeine physische Arbeit in für Menschen gestalteten Umgebungen versprechen; landwirtschaftliche Roboter, die Arbeitskräftemangel in der Lebensmittelproduktion adressieren; und Fertigungsautomatisierung, die als die primäre Anwendung von Physical AI im großen Maßstab in der nahen Zukunft angesehen wird.

Unternehmen wie Figure AI, Physical Intelligence und Boston Dynamics haben Milliarden-Dollar-Bewertungen basierend auf ihren Fortschritten in der Entwicklung von Physical-AI-Systemen angezogen. Das Fellowship-Programm zielt auf Unternehmen in früher Phase ab, von denen viele möglicherweise letztendlich von größeren Playern akquiriert werden, die ihre Physical-AI-Fähigkeiten durch Technologie statt organischer Entwicklung beschleunigen möchten.

NVIDIA's Physical-AI-Strategie

NVIDIA hat Physical AI zu einem zentralen Element seiner strategischen Erzählung gemacht, während es versucht zu demonstrieren, dass sein Wachstum nicht ausschließlich von Large-Language-Model-Training abhängig ist – ein Markt, der möglicherweise letztendlich um weniger, größere Modelle konsolidieren könnte. Die Isaac-Plattform des Unternehmens, konzipiert für Training und Deployment von KI-Modellen in robotischen Systemen, und sein Omniverse Simulationsumfeld, das es Physical-AI-Systemen ermöglicht, in photorealistischen simulierten Umgebungen trainiert und getestet zu werden, bevor sie in der realen Welt deployed werden, positionieren NVIDIA als die Computing-Infrastruktur für eine Physical-AI-Ära.

Das Fellowship-Programm dient NVIDIA's Interessen, indem es das Startup-Ökosystem unterstützt, das auf seine Plattformen bauen und diese letztendlich kaufen wird. Unternehmen in früher Phase, die lernen, auf NVIDIA's Tools zu bauen, werden eher diese weiternutzen, während sie skalieren, was eine Customer-Acquisition-Pipeline schafft, die in den frühesten Phasen der Unternehmensgründung beginnt.

AWS's Rolle in Robotik und Automatisierung

AWS hat ein Portfolio von Robotik-orientierten Cloud Services unter den RoboMaker und AWS IoT Greengrass Marken gebaut, die auf die Konnektivitäts-, Datenmanagemens- und Edge-Inference-Anforderungen von deployed robotischen Systemen abzielen. Physical-AI-Systeme generieren enorme Mengen von Sensordaten, die verarbeitet, gespeichert und verwendet werden müssen, um AI-Modell-Performance kontinuierlich zu verbessern – alles, was natürliche Nachfrage nach Cloud-Infrastruktur schafft.

Durch Co-Sponsoring des Fellowship erhält AWS frühe Beziehungen zu den Unternehmen, die letztendlich bedeutende Consumer von Cloud Services werden, während ihre Physical-AI-Deployments skalieren. Es gewinnt auch Einblick, was die nächste Generation von Robotik und Automatisierungs-Unternehmen von Cloud-Infrastruktur braucht, was seine Produkt-Roadmap für Robotik-spezifische Services informiert.

MassRobotics als Vermittler

MassRobotics spielt eine unterscheidende Rolle in der Partnerschaft als ein Industrie-Vermittler mit tiefen Wurzeln im Boston-Robotik-Cluster – eine der produktivsten Konzentrationen von Robotik-Talent in der Welt, verankert durch MIT, Northeastern und ein dichtes Ökosystem von Startups und etablierten Unternehmen. Die Organisation bietet physischen Raum, geteilte Ressourcen und ein Netzwerk von Industrie-Kontakten, die wertvoll für Unternehmen in früher Phase sind, die ihre ersten kommerziellen Beziehungen navigieren.

Dieser Artikel basiert auf Reporting von The Robot Report. Lesen Sie den Originalartikel.