本輪融資由 Hummingbird Ventures 領投,Northzone、LocalGlobe、Village Global 和 redalpine 跟投 。資金將用於擴展其核心平台 Atlas,該平台是工業機器人的資料與部署中樞。此外,microagi 也正在收集大量真實世界的物理數據——包括記錄一般人進行家務勞動的影片——用來訓練機器人執行工廠任務 。Kilic 在接受 Sifted 採訪時表示:「這筆錢只是歐洲實際需求十億分之一。」
就在種子輪融資消息公布一週後,2026 年 7 月 22 日,microagi 宣布與 Google Cloud 建立戰略合作,並採用 NVIDIA 的 Blackwell 平台來加速其「具身 AI」模型的訓練與部署 。
根據合作協議,Atlas 平台現在依賴 NVIDIA GB300 NVL72 機架級系統 及 RTX PRO 6000 Blackwell 伺服器版 GPU 進行模型訓練與推理,這些硬體運行在 Google Cloud 專為 AI 優化的基礎設施之上 。軟體層面則整合了 Google Cloud 的 Gemini Enterprise Agent 平台,與 NVIDIA 的硬體最佳化相輔相成 。值得注意的是,三方公司的工程團隊直接參與了此次合作 。
Kilic 如此形容這筆交易:「機器人從數據中學習,而沒有運算能力,數據就毫無用處。這個合作給了我們在這個階段單打獨鬥無法達到的規模和工程深度:NVIDIA 最佳化到每一張顯示卡,Google Cloud 則調度整台機器。」
microagi 也特別強調,Google Cloud 並不會因為提供算力而獲得 microagi 的訓練數據或客戶數據 。
Atlas 是 microagi 的核心產品——一個資料與部署平台,幫助工業公司將機器人投入特定工廠任務的生產線 。microagi 的策略並非自行打造機器人硬體,而是開發一套與硬體和模型無關的軟體,利用客戶的實際營運數據來微調 AI 模型 。
該平台收集來自人類示範的真實世界動作數據(例如:組裝、分類、搬運),並用來訓練針對特定任務的「具身 AI」模型,這些模型可部署於人形機器人或其他商用機器人平台 。自從與 Google Cloud 和 NVIDIA 合作後,Atlas 的整個訓練與推理流程都透過 Google Cloud 在 NVIDIA Blackwell 基礎設施上運行 。
Bercan Kilic 已公開警告,歐洲只剩下 12 到 18 個月的時間窗口 來建立自主的「具身 AI」算力基礎設施,否則將面臨與美國和中國之間無法追趕的技術鴻溝 。
其核心擔憂在於:歐洲缺乏訓練「具身 AI」模型所需的大型 GPU 運算叢集,速度遠不及美國和中國的競爭對手。Kilic 認為,如果沒有緊急投資,歐洲的機器人公司將永遠依賴非歐洲的雲端基礎設施 。
Kilic 將 microagi 自身需要與美國雲端供應商(Google Cloud / NVIDIA)合作的事實,視為歐洲基礎建設缺口的一個症狀——即使創紀錄的種子輪融資,也無法在本地購買到不存在的大型算力 。他呼籲歐洲的政策制定者和投資者,應將算力基礎設施視為與電網或交通網絡同等重要的「戰略主權基礎設施」 。
正如 Kilic 所說:「工業歐洲不能在借來的算力上進行再工業化。」 「如果你在歐洲經營工廠,帳本已經擺在你面前。你最有經驗的員工將在這十年內退休,而他們身後空無一人。」
本輪融資由 Hummingbird Ventures 領投,Northzone、LocalGlobe、Village Global 和 redalpine 跟投 。資金將用於擴展其核心平台 Atlas,該平台是工業機器人的資料與部署中樞。此外,microagi 也正在收集大量真實世界的物理數據——包括記錄一般人進行家務勞動的影片——用來訓練機器人執行工廠任務 。Kilic 在接受 Sifted 採訪時表示:「這筆錢只是歐洲實際需求十億分之一。」
就在種子輪融資消息公布一週後,2026 年 7 月 22 日,microagi 宣布與 Google Cloud 建立戰略合作,並採用 NVIDIA 的 Blackwell 平台來加速其「具身 AI」模型的訓練與部署 。
根據合作協議,Atlas 平台現在依賴 NVIDIA GB300 NVL72 機架級系統 及 RTX PRO 6000 Blackwell 伺服器版 GPU 進行模型訓練與推理,這些硬體運行在 Google Cloud 專為 AI 優化的基礎設施之上 。軟體層面則整合了 Google Cloud 的 Gemini Enterprise Agent 平台,與 NVIDIA 的硬體最佳化相輔相成 。值得注意的是,三方公司的工程團隊直接參與了此次合作 。
Kilic 如此形容這筆交易:「機器人從數據中學習,而沒有運算能力,數據就毫無用處。這個合作給了我們在這個階段單打獨鬥無法達到的規模和工程深度:NVIDIA 最佳化到每一張顯示卡,Google Cloud 則調度整台機器。」
microagi 也特別強調,Google Cloud 並不會因為提供算力而獲得 microagi 的訓練數據或客戶數據 。
Atlas 是 microagi 的核心產品——一個資料與部署平台,幫助工業公司將機器人投入特定工廠任務的生產線 。microagi 的策略並非自行打造機器人硬體,而是開發一套與硬體和模型無關的軟體,利用客戶的實際營運數據來微調 AI 模型 。
該平台收集來自人類示範的真實世界動作數據(例如:組裝、分類、搬運),並用來訓練針對特定任務的「具身 AI」模型,這些模型可部署於人形機器人或其他商用機器人平台 。自從與 Google Cloud 和 NVIDIA 合作後,Atlas 的整個訓練與推理流程都透過 Google Cloud 在 NVIDIA Blackwell 基礎設施上運行 。
Bercan Kilic 已公開警告,歐洲只剩下 12 到 18 個月的時間窗口 來建立自主的「具身 AI」算力基礎設施,否則將面臨與美國和中國之間無法追趕的技術鴻溝 。
其核心擔憂在於:歐洲缺乏訓練「具身 AI」模型所需的大型 GPU 運算叢集,速度遠不及美國和中國的競爭對手。Kilic 認為,如果沒有緊急投資,歐洲的機器人公司將永遠依賴非歐洲的雲端基礎設施 。
Kilic 將 microagi 自身需要與美國雲端供應商(Google Cloud / NVIDIA)合作的事實,視為歐洲基礎建設缺口的一個症狀——即使創紀錄的種子輪融資,也無法在本地購買到不存在的大型算力 。他呼籲歐洲的政策制定者和投資者,應將算力基礎設施視為與電網或交通網絡同等重要的「戰略主權基礎設施」 。
正如 Kilic 所說:「工業歐洲不能在借來的算力上進行再工業化。」 「如果你在歐洲經營工廠,帳本已經擺在你面前。你最有經驗的員工將在這十年內退休,而他們身後空無一人。」