Duitse robotica-startup Agile Robots SE heeft een financieringsronde van 500 miljoen dollar afgerond die het bedrijf waardeert op 8,5 miljard dollar. De ronde werd geleid door SoftBank Group Corp. en kreeg deelname van Nvidia Corp., Hitachi Ltd. en T.Capital.
Het verse kapitaal brengt het totale financieringsbedrag van Agile op ongeveer 2 miljard dollar. Het in München gevestigde bedrijf wil de opbrengsten gebruiken om de productiecapaciteit te verhogen, activiteiten te openen in de Verenigde Staten en andere markten, en de ontwikkeling van zijn door kunstmatige intelligentie aangestuurde machines te versnellen.
Agile opende onlangs een fabriek voor humanoïden nabij München en verwacht in 2026 ongeveer 2.000 exemplaren te produceren. De productie zou het jaar daarop kunnen verdubbelen of verdrievoudigen. Chief Executive Officer Zhaopeng Chen beschreef de industriele push richting fysieke AI als een kapitaalintensieve race, waarbij bedrijven concurreren om robots uit de testfase te halen en in te zetten in de echte wereld.
We naderen snel het kantelpunt waarop humanoïden efficiënter zullen zijn.
Het bedrijf test al geavanceerde systemen op productielocaties, waaronder fabrieken van Volkswagen AG’s Audi-merk. Het introduceert ook een compacte robot van ongeveer 40 kilogram die is ontworpen voor universiteiten en laboratoria. Deze implementaties zijn bedoeld om real-world data te verzamelen die de prestaties van AI-modellen verbeteren en het hertrainen voor nieuwe taken vereenvoudigen.
SoftBank-oprichter Masayoshi Son heeft robotica tot een kernpijler van de AI-strategie van de groep gemaakt. De investering komt nadat Chinese toezichthouders Softbanks voorgestelde overname van 5,4 miljard dollar van het robotica-bedrijf van ABB Ltd. blokkeerden. Agile zelf werd in 2018 opgericht door onderzoekers van het Duitse Lucht- en Ruimtevaartcentrum en ontwikkelt humanoïden, mobiele robots, robotarmen en de software die ze aanstuurt.
Chen merkte op dat humanoïden weliswaar bijna kosten- en efficiëntievoordelen hebben ten opzichte van menselijke arbeid voor bepaalde taken, maar dat technische hindernissen zoals batterijduur, gewichtsverdeling en hoogwaardige trainingsdata nog moeten worden aangepakt.