Microagi, la startup di Monaco che sta riscrivendo le regole della robotica industriale

Il round è stato guidato da Hummingbird Ventures, con la partecipazione di Northzone, LocalGlobe, Village Global e redalpine . I fondi serviranno a potenziare Atlas, la piattaforma di dati e deployment per la robotica industriale, e a raccogliere dati fisici reali – incluse riprese di persone comuni mentre svolgono faccende domestiche – per addestrare robot destinati a compiti in fabbrica . Come ha dichiarato Kilic a Sifted: «È un miliardesimo di ciò di cui l’Europa ha bisogno» .

La Partnership con Google Cloud e NVIDIA

Appena una settimana dopo il seed round, il 22 luglio 2026, microagi ha annunciato una collaborazione strategica con Google Cloud, utilizzando la piattaforma NVIDIA Blackwell per accelerare l’addestramento e il deployment di modelli AI incorporati .

Grazie all’accordo, Atlas ora addestra e serve modelli su sistemi rack NVIDIA GB300 NVL72 e GPU RTX PRO 6000 Blackwell Server Edition in esecuzione sull’infrastruttura AI ottimizzata di Google Cloud . Lo stack software integra anche la piattaforma Gemini Enterprise Agent di Google Cloud, insieme alle ottimizzazioni hardware di NVIDIA . Team di ingegneri di tutte e tre le aziende collaborano direttamente .

Kilic ha commentato l’accordo: «I robot imparano dai dati, e i dati sono inutili senza la potenza di calcolo per addestrarli. Questa partnership ci dà scala e profondità ingegneristica che non avremmo potuto costruire da soli in questa fase: NVIDIA ottimizza fino alla scheda, Google Cloud sull’intera macchina» .

È importante notare che microagi ha dichiarato che Google Cloud non riceve i suoi dati di addestramento o i dati dei clienti in cambio dell’accesso al calcolo .

Piattaforma Atlas: AI Robotica Specifica per Compiti

Atlas è il prodotto principale di microagi: una piattaforma di dati e deployment che aiuta le aziende industriali a mettere in produzione robot per compiti specifici in fabbrica . Invece di costruire i propri robot, microagi sviluppa software agnostico rispetto a hardware e modelli, che ottimizza i modelli AI utilizzando i dati operativi di ciascun cliente .

La piattaforma raccoglie dati di movimento reali da dimostrazioni umane (ad esempio, assemblaggio, smistamento, movimentazione) e li utilizza per addestrare modelli AI incorporati specifici per compiti, destinati a piattaforme robotiche umanoidi e commerciali . Dalla partnership con Google Cloud e NVIDIA, Atlas esegue l’intera pipeline di addestramento e inferenza sull’infrastruttura NVIDIA Blackwell tramite Google Cloud .

L’Avvertimento del CEO Bercan Kilic: 12-18 Mesi per Colmare il Divario

Bercan Kilic ha lanciato un pubblico allarme: secondo lui, l’Europa ha una finestra di soli 12-18 mesi per costruire un’infrastruttura di calcolo sovrana per l’AI incorporata, o rischia un divario tecnologico insormontabile con Stati Uniti e Cina .

Il punto cruciale: all’Europa mancano i grandi cluster di GPU necessari per addestrare modelli AI incorporati al passo dei competitor americani e cinesi. Senza investimenti urgenti, sostiene Kilic, le aziende europee di robotica diventeranno permanentemente dipendenti da infrastrutture cloud extraeuropee .

Kilic ha inquadrato la necessità di microagi di collaborare con provider cloud statunitensi (Google Cloud e NVIDIA) come un sintomo del gap infrastrutturale europeo: nemmeno un seed round record può comprare ciò che non esiste a livello locale . Ha esortato i policymaker e gli investitori europei a trattare l’infrastruttura di calcolo come infrastruttura sovrana strategica, al pari delle reti energetiche o dei trasporti .

Come ha detto Kilic: «L’Europa industriale non può reindustrializzarsi con potenza di calcolo presa in prestito» . E ancora: «Se gestisci fabbriche in Europa, i conti sono già sulla tua scrivania. Le persone più esperte andranno in pensione in questo decennio, e non c’è nessuno dietro di loro» .