La ronda fue liderada por Hummingbird Ventures, con participación de Northzone, LocalGlobe, Village Global y redalpine . Los fondos se destinan a escalar Atlas, su plataforma de datos y despliegue para robótica industrial, y a recopilar datos del mundo real —incluyendo grabaciones de personas realizando tareas domésticas— para entrenar robots en tareas de fábrica . Como dijo Kilic a Sifted: "Es una milmillonésima parte de lo que Europa necesita."
Tan solo una semana después, el 22 de julio de 2026, microagi anunció una colaboración estratégica con Google Cloud que utiliza la plataforma NVIDIA Blackwell para acelerar el entrenamiento y despliegue de modelos de IA encarnada .
Bajo este acuerdo, Atlas ahora entrena y sirve sus modelos en sistemas rack NVIDIA GB300 NVL72 y GPU RTX PRO 6000 Blackwell Server Edition sobre la infraestructura optimizada para IA de Google Cloud . El stack de software también integra la plataforma Gemini Enterprise Agent de Google Cloud con las optimizaciones a nivel de hardware de NVIDIA . Equipos de ingeniería de las tres empresas trabajan directamente en la colaboración .
Kilic explicó el acuerdo: "Los robots aprenden de los datos, y los datos son inútiles sin la capacidad de cómputo para entrenarlos. Esta alianza nos da escala y profundidad de ingeniería que no podríamos construir solos en esta etapa: NVIDIA optimiza hasta la tarjeta, Google Cloud a lo largo de toda la máquina."
Un punto relevante: microagi aclaró que Google Cloud no recibe sus datos de entrenamiento ni los datos de sus clientes a cambio del acceso a cómputo .
Atlas es el producto central de microagi: una plataforma de datos y despliegue que ayuda a empresas industriales a poner robots en producción para tareas concretas de fábrica . En lugar de fabricar sus propios robots, microagi desarrolla software agnóstico en cuanto a hardware y modelos, que ajusta modelos de IA usando los datos operativos de cada cliente .
La plataforma captura datos de movimiento del mundo real a partir de demostraciones humanas (ensamblaje, clasificación, manipulación) y los utiliza para entrenar modelos de IA encarnada específicos para cada tarea, tanto para robots humanoides como para plataformas robóticas comerciales . Desde la alianza con Google Cloud y NVIDIA, Atlas ejecuta todo su pipeline de entrenamiento e inferencia en la infraestructura Blackwell de NVIDIA a través de Google Cloud .
Bercan Kilic ha advertido públicamente que Europa tiene una ventana de apenas 12 a 18 meses para construir infraestructura soberana de cómputo para IA encarnada, o se arriesga a una brecha tecnológica insalvable con Estados Unidos y China .
El problema de fondo: Europa carece de los grandes clústeres de GPU necesarios para entrenar modelos de IA encarnada al ritmo de sus competidores estadounidenses y chinos. Sin una inversión urgente, argumenta Kilic, las empresas europeas de robótica se volverán permanentemente dependientes de infraestructura cloud no europea .
Kilic enmarcó la necesidad de microagi de asociarse con proveedores cloud estadounidenses (Google Cloud/NVIDIA) como un síntoma de la brecha de infraestructura europea: ni siquiera una ronda seed récord puede comprar lo que no existe localmente . Ha instado a los responsables políticos e inversores europeos a tratar la infraestructura de cómputo como infraestructura soberana estratégica, al mismo nivel que las redes eléctricas o de transporte .
En palabras de Kilic: "La Europa industrial no puede reindustrializarse con cómputo prestado." "Si gestionas fábricas en Europa, las cuentas ya están sobre tu mesa. Tus trabajadores más experimentados se jubilan esta década, y no hay quien los reemplace."
La ronda fue liderada por Hummingbird Ventures, con participación de Northzone, LocalGlobe, Village Global y redalpine . Los fondos se destinan a escalar Atlas, su plataforma de datos y despliegue para robótica industrial, y a recopilar datos del mundo real —incluyendo grabaciones de personas realizando tareas domésticas— para entrenar robots en tareas de fábrica . Como dijo Kilic a Sifted: "Es una milmillonésima parte de lo que Europa necesita."
Tan solo una semana después, el 22 de julio de 2026, microagi anunció una colaboración estratégica con Google Cloud que utiliza la plataforma NVIDIA Blackwell para acelerar el entrenamiento y despliegue de modelos de IA encarnada .
Bajo este acuerdo, Atlas ahora entrena y sirve sus modelos en sistemas rack NVIDIA GB300 NVL72 y GPU RTX PRO 6000 Blackwell Server Edition sobre la infraestructura optimizada para IA de Google Cloud . El stack de software también integra la plataforma Gemini Enterprise Agent de Google Cloud con las optimizaciones a nivel de hardware de NVIDIA . Equipos de ingeniería de las tres empresas trabajan directamente en la colaboración .
Kilic explicó el acuerdo: "Los robots aprenden de los datos, y los datos son inútiles sin la capacidad de cómputo para entrenarlos. Esta alianza nos da escala y profundidad de ingeniería que no podríamos construir solos en esta etapa: NVIDIA optimiza hasta la tarjeta, Google Cloud a lo largo de toda la máquina."
Un punto relevante: microagi aclaró que Google Cloud no recibe sus datos de entrenamiento ni los datos de sus clientes a cambio del acceso a cómputo .
Atlas es el producto central de microagi: una plataforma de datos y despliegue que ayuda a empresas industriales a poner robots en producción para tareas concretas de fábrica . En lugar de fabricar sus propios robots, microagi desarrolla software agnóstico en cuanto a hardware y modelos, que ajusta modelos de IA usando los datos operativos de cada cliente .
La plataforma captura datos de movimiento del mundo real a partir de demostraciones humanas (ensamblaje, clasificación, manipulación) y los utiliza para entrenar modelos de IA encarnada específicos para cada tarea, tanto para robots humanoides como para plataformas robóticas comerciales . Desde la alianza con Google Cloud y NVIDIA, Atlas ejecuta todo su pipeline de entrenamiento e inferencia en la infraestructura Blackwell de NVIDIA a través de Google Cloud .
Bercan Kilic ha advertido públicamente que Europa tiene una ventana de apenas 12 a 18 meses para construir infraestructura soberana de cómputo para IA encarnada, o se arriesga a una brecha tecnológica insalvable con Estados Unidos y China .
El problema de fondo: Europa carece de los grandes clústeres de GPU necesarios para entrenar modelos de IA encarnada al ritmo de sus competidores estadounidenses y chinos. Sin una inversión urgente, argumenta Kilic, las empresas europeas de robótica se volverán permanentemente dependientes de infraestructura cloud no europea .
Kilic enmarcó la necesidad de microagi de asociarse con proveedores cloud estadounidenses (Google Cloud/NVIDIA) como un síntoma de la brecha de infraestructura europea: ni siquiera una ronda seed récord puede comprar lo que no existe localmente . Ha instado a los responsables políticos e inversores europeos a tratar la infraestructura de cómputo como infraestructura soberana estratégica, al mismo nivel que las redes eléctricas o de transporte .
En palabras de Kilic: "La Europa industrial no puede reindustrializarse con cómputo prestado." "Si gestionas fábricas en Europa, las cuentas ya están sobre tu mesa. Tus trabajadores más experimentados se jubilan esta década, y no hay quien los reemplace."