Німецький стартап microagi зібрав найбільший seed-раунд в історії Німеччини та об’єднався з Google Cloud і NVIDIA. Але його гендиректор б’є на сполох: Європа відстає назавжди, якщо не діяти зараз

Раунд очолив фонд Hummingbird Ventures, а також у ньому взяли участь Northzone, LocalGlobe, Village Global та redalpine . Кошти спрямують на масштабування платформи Atlas — інструменту для збору даних і впровадження роботів у промисловості. Зокрема, microagi збирає відеозаписи звичайних людей, які виконують побутові завдання, щоб навчати роботів для заводських операцій . Як зазначив Kilic у коментарі Sifted: «Це одна мільярдна частина того, що потрібно Європі» .

Партнерство з Google Cloud та NVIDIA

Всього за тиждень після seed-раунду, 22 липня 2026 року, microagi оголосив про стратегічну співпрацю з Google Cloud на базі платформи NVIDIA Blackwell, щоб прискорити навчання та впровадження моделей embodied AI .

У рамках угоди платформа Atlas тепер навчає та запускає моделі на системах NVIDIA GB300 NVL72 та графічних процесорах RTX PRO 6000 Blackwell Server Edition у хмарі Google Cloud . Програмне забезпечення також інтегрує платформу Gemini Enterprise Agent від Google Cloud разом з апаратними оптимізаціями NVIDIA . Інженерні команди всіх трьох компаній працюють безпосередньо разом .

Kilic так описав цю угоду: «Роботи вчаться на даних, а дані марні без обчислювальних потужностей для навчання. Це партнерство дає нам масштаб та інженерну глибину, яку ми не змогли б побудувати самостійно на цьому етапі: NVIDIA оптимізує до рівня карти, Google Cloud — всю машину» .

Важливо, що microagi наголосив: Google Cloud не отримує доступ до його навчальних даних або даних клієнтів в обмін на обчислювальні ресурси .

Платформа Atlas: ШІ для конкретних заводських завдань

Atlas — це основний продукт microagi: платформа для збору даних і впровадження, яка допомагає промисловим компаніям запускати роботів для виконання конкретних заводських завдань . Замість того щоб будувати власних роботів, microagi розробляє апаратно- та модельно-агностичне програмне забезпечення, яке доналаштовує моделі ШІ під операційні дані кожного клієнта .

Платформа збирає реальні дані про рухи людини (наприклад, складання, сортування, обробка) і використовує їх для навчання спеціалізованих embodied AI моделей для людиноподібних та комерційних роботизованих платформ . Після запуску партнерства з Google Cloud та NVIDIA Atlas виконує весь конвеєр навчання та інференції на інфраструктурі NVIDIA Blackwell у хмарі Google Cloud .

Попередження гендиректора: 18 місяців до критичної межі

Bercan Kilic публічно попередив, що у Європи є вузьке вікно від 12 до 18 місяців, щоб створити власну інфраструктуру для обчислень embodied AI, інакше технологічний розрив із США та Китаєм стане нездоланним .

Основна проблема: Європі бракує великих кластерів GPU, необхідних для навчання моделей embodied AI такими ж темпами, як у конкурентів із США та Китаю. Без термінових інвестицій, на думку Kilic, європейські робототехнічні компанії назавжди залежатимуть від неєвропейської хмарної інфраструктури .

Kilic назвав власну потребу microagi співпрацювати з американськими хмарними провайдерами (Google Cloud та NVIDIA) симптомом інфраструктурної прогалини Європи — навіть рекордний seed-раунд не може купити те, чого просто не існує локально . Він закликає європейських політиків та інвесторів розглядати обчислювальну інфраструктуру як стратегічний суверенний ресурс, подібний до енергетичних мереж або транспортних систем .

Як сказав Kilic: «Промислова Європа не може реіндустріалізуватися на позичених обчисленнях» . «Якщо ви керуєте заводами в Європі, математика вже на вашому столі. Ваші найдосвідченіші працівники вийдуть на пенсію вже в цьому десятилітті, і за ними нікого не залишиться» .