Rekordowa runda seed, sojusz z Google Cloud i NVIDIA oraz 18-miesięczne ostrzeżenie dla Europy

Rundę poprowadził fundusz Hummingbird Ventures, a udział wzięły Northzone, LocalGlobe, Village Global oraz redalpine . Pozyskane środki firma przeznacza na rozwój platformy Atlas – narzędzia do zbierania danych i wdrażania robotów w przemyśle – oraz na gromadzenie rzeczywistych danych fizycznych, w tym nagrań zwykłych ludzi wykonujących codzienne czynności, by uczyć roboty zadań fabrycznych . Jak ujął to Kilic w rozmowie z Sifted: „To jedna miliardowa tego, czego potrzebuje Europa.”

Partnerstwo z Google Cloud i NVIDIA

Zaledwie tydzień po rundzie seed, 22 lipca 2026 roku, microagi ogłosiło strategiczną współpracę z Google Cloud z wykorzystaniem platformy NVIDIA Blackwell do przyspieszenia uczenia i wdrażania modeli AI .

W ramach partnerstwa platforma Atlas trenuje i uruchamia modele na systemach NVIDIA GB300 NVL72 oraz GPU RTX PRO 6000 Blackwell Server Edition działających w chmurze Google Cloud . Stos oprogramowania integruje także platformę Gemini Enterprise Agent od Google Cloud z optymalizacjami sprzętowymi NVIDIA . Współpracę bezpośrednio wspierają zespoły inżynieryjne wszystkich trzech firm .

Kilic tak skomentował tę umowę: „Roboty uczą się z danych, a dane są bezużyteczne bez mocy obliczeniowej do trenowania. To partnerstwo daje nam skalę i głębię inżynieryjną, której nie moglibyśmy zbudować sami na tym etapie: NVIDIA optymalizuje na poziomie karty, Google Cloud na poziomie całej maszyny.”

Co istotne, microagi podkreśliło, że Google Cloud nie otrzymuje w zamian dostępu do danych treningowych ani danych klientów .

Platforma Atlas – AI szyta na miarę zadań przemysłowych

Atlas to flagowy produkt microagi – platforma danych i wdrożeń, która pomaga firmom przemysłowym uruchamiać roboty do konkretnych zadań fabrycznych . Zamiast budować własne roboty, microagi tworzy oprogramowanie niezależne od konkretnego sprzętu i modeli, które dostraja modele AI przy użyciu danych operacyjnych każdego klienta .

Platforma gromadzi rzeczywiste dane o ruchu z demonstracji ludzi (np. montaż, sortowanie, przenoszenie) i wykorzystuje je do trenowania dedykowanych modeli AI dla robotów humanoidalnych i komercyjnych . Od czasu partnerstwa z Google Cloud i NVIDIA cały pipeline treningowy i wnioskowania Atlas działa na infrastrukturze NVIDIA Blackwell w chmurze Google Cloud .

Ostrzeżenie CEO: 18 miesięcy na nadrobienie zaległości

Bercan Kilic publicznie ostrzegł, że Europa ma wąskie okno 12–18 miesięcy na zbudowanie własnej infrastruktury obliczeniowej dla AI, w przeciwnym razie luka technologiczna względem USA i Chin stanie się nie do pokonania .

Główny problem: Europa nie dysponuje klastrami GPU na wystarczającą skalę, by trenować modele AI w tempie amerykańskich i chińskich konkurentów. Bez pilnych inwestycji – argumentuje Kilic – europejskie firmy robotyczne staną się trwale uzależnione od pozaeuropejskiej infrastruktury chmurowej .

Kilic przedstawił potrzebę współpracy microagi z amerykańskimi dostawcami chmury (Google Cloud / NVIDIA) jako symptom luki infrastrukturalnej Europy – nawet rekordowa runda seed nie wystarczy, by kupić to, czego lokalnie po prostu nie ma . Wezwał europejskich decydentów i inwestorów do traktowania infrastruktury obliczeniowej jako strategicznej, podobnie jak sieci energetycznych czy transportowych .

Jak ujął to Kilic: „Przemysłowa Europa nie może się reindustrializować na pożyczonej mocy obliczeniowej.” „Jeśli prowadzisz fabryki w Europie, matematykę masz już na biurku. Twoi najbardziej doświadczeni pracownicy odchodzą na emeryturę w tej dekadzie, a za nimi nie ma nikogo.”