Мюнхенский стартап microagi, основанный бывшими инженерами Formula 1, привлёк $55 млн — крупнейший seed раунд в истории Германии. Через неделю после раунда microagi объявил о партнёрстве с Google Cloud и NVIDIA для обучения моделей «воплощённого ИИ» на платформе Blackwell.
Ответ на исследование

Create a landscape editorial hero image for this Studio Global article: What was microagi's $55 million seed round (the largest in German history), its partnership with Google Cloud and NVIDIA, its Atlas platform. Article summary: Here is a comprehensive breakdown of all four topics you asked about.. Topic tags: general, general web, user generated. Style: premium digital editorial illustration, source-backed research mood, clean composition, high detail, modern web publication hero. Use reference image context only for broad subject, composition, and topical grounding; do not copy the exact image. Avoid: logos, brand marks, copyrighted characters, real person likenesses, fake screenshots, UI text, readable text, watermarks, charts with fake numbers, clickbait thumbnails, icons, and tiny thumbnail layouts. Make it useful as an illustrative visual, not as factual evidence.
Мюнхенский стартап microagi, занимающийся внедрением робототехники, за несколько дней дважды попал в заголовки: сначала — собрав крупнейший seed-раунд в истории Германии, а затем — объявив о стратегическом партнёрстве с Google Cloud и NVIDIA. Однако главная история — это предупреждение CEO Bercan Kilic о том, что у Европы есть узкое окно возможностей, чтобы не отстать в области инфраструктуры для «воплощённого ИИ» (embodied AI).
16 июля 2026 года microagi объявил о привлечении $55 млн seed-инвестиций — крупнейшем раунде на этой стадии в истории немецких стартапов . Компания была основана примерно десять месяцев назад бывшими инженерами Formula 1 из команд Red Bull Racing и Mercedes-AMG Petronas и быстро выросла из пяти человек в мюнхенском «хакер-хаусе» до глобальной компании с новым исследовательским центром в Цюрихе
.
Раунд возглавил венчурный фонд Hummingbird Ventures. Среди других участников — Northzone, LocalGlobe, Village Global и redalpine . Средства пойдут на развитие платформы Atlas — системы сбора данных и развёртывания для промышленной робототехники, а также на сбор реальных данных о движениях человека (включая видеозаписи обычных людей, выполняющих домашние дела) для обучения роботов
. Как заметил Kilic в интервью Sifted: «Это одна миллиардная того, что нужно Европе»
.
Всего через неделю после раунда, 22 июля 2026 года, microagi объявил о стратегическом сотрудничестве с Google Cloud с использованием платформы NVIDIA Blackwell для ускорения обучения и развёртывания моделей воплощённого ИИ .
В рамках партнёрства платформа Atlas теперь обучает и обслуживает модели на системах NVIDIA GB300 NVL72 и GPU NVIDIA RTX PRO 6000 Blackwell Server Edition, работающих на ИИ-оптимизированной инфраструктуре Google Cloud . Программный стек также включает платформу Gemini Enterprise Agent от Google Cloud и аппаратные оптимизации NVIDIA
. Инженерные команды всех трёх компаний работают напрямую друг с другом
.
Килик так прокомментировал сделку: «Роботы учатся на данных, а данные бесполезны без вычислительных мощностей для обучения. Это партнёрство даёт нам масштаб и инженерную глубину, которые мы не могли бы создать самостоятельно на этом этапе: NVIDIA оптимизирует до уровня платы, Google Cloud — на уровне всей машины» .
Важно отметить, что, по заявлениям microagi, Google Cloud получает доступ к вычислительным мощностям, но не получает учебные данные или данные клиентов стартапа .
Atlas — это основной продукт microagi: платформа для сбора данных и развёртывания, которая помогает промышленным предприятиям внедрять роботов для выполнения конкретных заводских задач . Вместо того чтобы строить собственных роботов, microagi разрабатывает аппаратно- и модельно-независимое программное обеспечение, которое настраивает ИИ-модели с использованием операционных данных каждого заказчика
.
Платформа собирает данные о реальных движениях человека (например, при сборке, сортировке, перемещении) и использует их для обучения специализированных моделей воплощённого ИИ для гуманоидных и коммерческих роботизированных платформ . После партнёрства с Google Cloud и NVIDIA весь конвейер обучения и вывода моделей Atlas работает на инфраструктуре NVIDIA Blackwell через Google Cloud
.
Bercan Kilic публично предупредил, что у Европы есть узкое окно в 12–18 месяцев, чтобы создать собственную вычислительную инфраструктуру для воплощённого ИИ, иначе разрыв с США и Китаем станет непреодолимым .
Основная проблема: в Европе не хватает крупномасштабных кластеров GPU, необходимых для обучения моделей воплощённого ИИ в темпе американских и китайских конкурентов. Без срочных инвестиций, утверждает Килик, европейские робототехнические компании навсегда останутся зависимыми от неевропейской облачной инфраструктуры .
Килик назвал необходимость microagi сотрудничать с американскими облачными провайдерами (Google Cloud / NVIDIA) симптомом инфраструктурного разрыва Европы — даже рекордный seed-раунд не может купить то, чего не существует локально . Он призвал европейских политиков и инвесторов относиться к вычислительной инфраструктуре как к стратегическому суверенному объекту, аналогично энергосетям или транспортным системам
.
Как выразился Килик: «Промышленная Европа не может реиндустриализироваться на арендованных вычислениях» . «Если вы управляете заводами в Европе, математика уже на вашем столе. Ваши самые опытные сотрудники выйдут на пенсию в этом десятилетии, и за ними никого нет»
.
Studio Global AI
На этой странице есть ответ, подтвержденный источником, который вы можете продолжить внутри Studio Global.
Мюнхенский стартап microagi, основанный бывшими инженерами Formula 1, привлёк $55 млн — крупнейший seed раунд в истории Германии.
Мюнхенский стартап microagi, основанный бывшими инженерами Formula 1, привлёк $55 млн — крупнейший seed раунд в истории Германии. Через неделю после раунда microagi объявил о партнёрстве с Google Cloud и NVIDIA для обучения моделей «воплощённого ИИ» на платформе Blackwell.
Платформа Atlas позволяет промышленным компаниям настраивать ИИ модели под конкретные задачи, собирая данные о движениях человека.