Münchner Startup microagi schreibt Geschichte: Größte Seed-Runde Deutschlands und Partnerschaft mit Google Cloud und NVIDIA

Angeführt wurde die Runde von Hummingbird Ventures, mit Beteiligung von Northzone, LocalGlobe, Village Global und redalpine. Das Kapital fließt in den Ausbau der Plattform Atlas sowie in die Sammlung realer Bewegungsdaten – darunter Aufnahmen von Alltagsmenschen bei Hausarbeiten –, die für das Training von Robotern in Fabrikumgebungen genutzt werden. Kilic äußerte sich gegenüber Sifted dazu ernüchtert: „Das ist ein Milliardstel von dem, was Europa braucht.“

Partnerschaft mit Google Cloud und NVIDIA

Nur eine Woche nach der Rekord-Finanzierung, am 22. Juli 2026, gab microagi eine strategische Zusammenarbeit mit Google Cloud bekannt, bei der die NVIDIA-Blackwell-Plattform zum Einsatz kommt, um das Training und den Einsatz von Modellen der körperlichen KI (embodied AI) zu beschleunigen.

Im Rahmen der Partnerschaft werden die Modelle von Atlas künftig auf NVIDIA-GB300-NVL72-Rack-Systemen und RTX-PRO-6000-Blackwell-Server-Edition-GPUs trainiert und ausgeführt, die in der KI-optimierten Infrastruktur von Google Cloud laufen. Ergänzt wird der Software-Stack durch die Integration des Google Cloud Gemini Enterprise Agent und NVIDIA-Optimierungen auf Hardware-Ebene. Ingenieursteams aller drei Unternehmen arbeiten direkt an der Umsetzung.

Kilic zur Bedeutung des Deals: „Roboter lernen aus Daten, und Daten sind nutzlos ohne die Rechenleistung, um sie zu trainieren. Diese Partnerschaft verschafft uns die Größenordnung und die technische Tiefe, die wir in dieser frühen Phase nicht allein aufbauen könnten: NVIDIA optimiert bis auf die einzelne Karte hinunter, Google Cloud auf die gesamte Maschinenebene.“

Wichtig: Google Cloud erhält im Gegenzug für den Rechenzugriff weder die Trainings- noch die Kundendaten von microagi.

Die Atlas-Plattform: Maßgeschneiderte KI für die Fabrikhalle

Atlas ist das Kernprodukt von microagi – eine Daten- und Einsatzplattform, die Industrieunternehmen dabei hilft, Roboter für spezifische Aufgaben in der Produktion einzusetzen. Statt eigene Roboter zu bauen, entwickelt microagi hardware- und modellunabhängige Software und verfeinert KI-Modelle mit den Betriebsdaten jedes Kunden.

Die Plattform sammelt Bewegungsdaten aus menschlichen Demonstrationen (etwa Montage, Sortieren oder Handhabung) und nutzt diese, um aufgabenspezifische, körperliche KI-Modelle für humanoide und gewerbliche Roboterplattformen zu trainieren. Seit der Partnerschaft mit Google Cloud und NVIDIA läuft die gesamte Trainings- und Inferenz-Pipeline auf Blackwell-Infrastruktur über Google Cloud.

CEO Kilics 18-Monate-Warnung: Europas souveräne KI-Lücke

Bercan Kilic hat öffentlich gewarnt, dass Europa ein schmales 12- bis 18-monatiges Zeitfenster habe, um eine eigene souveräne Recheninfrastruktur für embodied AI aufzubauen. Andernfalls drohe eine unüberbrückbare technologische Kluft zu den USA und China.

Das Kernproblem: In Europa fehlen die großen GPU-Rechencluster, die für das Training von Modellen der körperlichen KI in dem Tempo nötig sind, das US-amerikanische und chinesische Wettbewerber vorlegen. Ohne dringende Investitionen, so Kilic, würden europäische Robotikunternehmen dauerhaft von nicht-europäischer Cloud-Infrastruktur abhängig sein.

Kilic selbst sieht die Notwendigkeit seines Startups, mit US-Cloud-Anbietern zusammenzuarbeiten, als Symptom der infrastrukturellen Lücke Europas – selbst eine Rekord-Seed-Runde könne nicht kaufen, was vor Ort gar nicht existiere. Er appelliert an europäische Politiker und Investoren, Recheninfrastruktur als strategische, souveräne Infrastruktur zu betrachten – vergleichbar mit Stromnetzen oder Verkehrswegen.

Kilic bringt es auf den Punkt: „Das industrielle Europa kann sich nicht auf geliehener Rechenleistung reindustrialisieren.“ „Wenn Sie Fabriken in Europa betreiben, liegt die Rechnung bereits auf Ihrem Tisch. Ihre erfahrensten Mitarbeiter gehen in diesem Jahrzehnt in Rente, und es kommt niemand nach.“