Microagis rekordrunde på 55 millioner dollar – og sjefens klare advarsel til Europa

Runden ble ledet av Hummingbird Ventures, med deltakelse fra Northzone, LocalGlobe, Village Global og redalpine . Finansieringen brukes til å utvide Atlas, microagis data- og distribusjonsplattform for industrirobotikk, og til å samle inn virkelige fysiske data – inkludert opptak av vanlige mennesker som utfører daglige gjøremål – for å trene roboter til fabrikkoppgaver . Som Kilic sa til Sifted: «Det er én milliarddel av det Europa trenger.»

Partnerskapet med Google Cloud og NVIDIA

Bare én uke etter seed-runden, den 22. juli 2026, kunngjorde microagi et strategisk samarbeid med Google Cloud, der de bruker NVIDIAs Blackwell-plattform for å akselerere trening og distribusjon av «embodied AI»-modeller .

Gjennom partnerskapet trener og kjører Atlas nå modeller på NVIDIA GB300 NVL72 rack-skala-systemer og RTX PRO 6000 Blackwell Server Edition GPUer på Google Clouds AI-optimaliserte infrastruktur . Programvarestakken integrerer også Google Clouds Gemini Enterprise Agent-plattform sammen med NVIDIAs maskinvareoptimaliseringer . Ingeniørteam fra alle tre selskapene deltar direkte i samarbeidet .

Kilic beskrev avtalen slik: «Roboter lærer fra data, og data er ubrukelige uten regnekraften til å trene på dem. Dette partnerskapet gir oss skala og ingeniørdybde vi ikke kunne bygget alene på dette stadiet: NVIDIA optimaliserer ned til kortet, Google Cloud på tvers av hele maskinen.»

Et viktig poeng: microagi opplyser at Google Cloud ikke får tilgang til selskapets treningsdata eller kundedata i bytte mot regnekraft .

Atlas-plattformen: Oppgave-spesifikk robotikk-AI

Atlas er microagis kjerne produkt – en data- og distribusjonsplattform som hjelper industribedrifter med å sette roboter i produksjon for spesifikke fabrikkoppgaver . I stedet for å bygge egne roboter, utvikler microagi maskinvare- og modellagnostisk programvare som finjusterer AI-modeller ved hjelp av hver enkelt kundes operasjonelle data .

Plattformen samler inn virkelige bevegelsesdata fra menneskelige demonstrasjoner (f.eks. montering, sortering, håndtering) og bruker dem til å trene oppgave-spesifikke «embodied AI»-modeller for humanoide og kommersielle robotplattformer . Siden Google Cloud/NVIDIA-partnerskapet kjører Atlas hele sin trenings- og slutningspipeline på NVIDIA Blackwell-infrastruktur via Google Cloud .

CEO Bercan Kilics 18-måneders advarsel om Europas AI-gap

Bercan Kilic har offentlig advart om at Europa har et smalt 12 til 18 måneders tidsvindu til å bygge en suveren «embodied AI»-beregningsinfrastruktur, ellers risikerer kontinentet et uoverstigelig teknologisk gap til USA og Kina .

Kjerneproblemet: Europa mangler de storskala GPU-beregningsklyngene som trengs for å trene «embodied AI»-modeller i samme tempo som amerikanske og kinesiske konkurrenter. Uten umiddelbare investeringer, argumenterer Kilic, vil europeiske robottikkselskaper bli permanent avhengige av ikke-europeisk skytinfrastruktur .

Kilic fremstilte microagis eget behov for å samarbeide med amerikanske skytjenester (Google Cloud/NVIDIA) som et symptom på Europas infrastrukturgap – selv en rekordstor seed-runde kan ikke kjøpe det som ikke finnes lokalt . Han har oppfordret europeiske politikere og investorer til å behandle beregningsinfrastruktur som strategisk, suveren infrastruktur, på linje med strømnett eller transportnettverk .

Som Kilic sa: «Det industrielle Europa kan ikke reindustrialisere på lånte regneklynger.» «Hvis du driver fabrikker i Europa, ligger regnestykket allerede på pulten din. Dine mest erfarne ansatte går av med pensjon dette tiåret, og det er ingen som kommer etter dem.»