Amriya Vishwanath leitete sieben Jahre lang bei NVIDIA das Produktmarketing für Robotikplattformen. Nun hat sie Techable VC gegründet, einen Early-Stage-Investor, und investiert als Gründerin und Managing Partner in Physical AI. Im TechCrunch-Podcast „Equity“ sprach sie über die Bandbreite von Physical AI, den Stand der Robotikbranche und ihre Kriterien bei der Auswahl von Unternehmen. Den aktuellen Zustand der Branche beschrieb sie als „Lego-Zeitalter“, in dem grundlegende Bausteine erst noch neu zusammengesetzt werden.
Physical AI muss nicht unbedingt wie ein Roboter aussehen
Wenn von Physical AI oder verkörperter KI die Rede ist, denken viele wahrscheinlich an Videos von humanoiden Robotern, die laufen oder tanzen. Vishwanaths Definition ist jedoch deutlich weiter gefasst. Sie zählt dazu „Moleküle, Materialien, Arzneimittel“ und Maschinen, die in Fabriklinien arbeiten.
Physical AI bedeutet also nicht einfach, dass es mehr Arten von Robotern gibt. Vielmehr reicht der Wirkungsbereich von KI über den Bildschirm hinaus. KI, die Texte oder Bilder erzeugt, greift damit in reale Materialien und Prozesse ein. Aus dieser Perspektive beschränken sich die Investitionsmöglichkeiten nicht auf Robotikunternehmen. Tatsächlich konzentriert sich ihr Fonds auf drei Bereiche: Robotik, Materialwissenschaften und Biowissenschaften.
Mich überzeugt diese weit gefasste Definition. Die Entwicklung neuer Medikamente und Materialien ist geprägt von wiederholten Prototypen und Tests. Wenn KI hier zum Einsatz kommt, könnte sie verändern, wie Labore und Fabriken ihre Zeit nutzen. Auch ohne sichtbaren Roboterarm kann KI durchaus die physische Welt bewegen.
Vor dem ChatGPT-Moment werden die Bausteine neu zusammengesetzt
In der Welt der Robotik gibt es eine große Hoffnung: Als ChatGPT Ende 2022 auf den Markt kam, rückten die Fähigkeiten von Chatbots schlagartig ins Rampenlicht. Manche erwarten einen vergleichbaren Moment für Roboter, ausgelöst durch allgemeine Basismodelle. Pym de Witte, CEO von General Intuition, sagte in diesem Jahr bei „Equity“, ein einzelnes universelles Modell könnte einen Großteil der heutigen Entwicklung spezialisierter Roboter überflüssig machen.
Vishwanaths Einschätzung unterscheidet sich davon. Ihrer Ansicht nach befinden sich grundlegende Komponenten wie Aktuatoren (Antriebselemente), Roboterhände, Software und Sicherheitsstandards noch in der Entwicklung. Das ist es, was mit dem „Lego-Zeitalter“ gemeint ist. Solange Form und Standards der Bausteine noch nicht aufeinander abgestimmt sind, lässt sich selbst mit dem intelligentesten Bauplan kein fertiges Produkt nach Wunsch zusammenfügen.
Das ist ein Punkt, über den Sie als Leserinnen und Leser einmal nachdenken sollten. Ein Chatbot bleibt auf den Bildschirm beschränkt. Ein Roboter dagegen bewegt schwere Gegenstände und arbeitet in der Nähe von Menschen. Solange Präzision, Robustheit und Sicherheitsstandards zur Unfallvermeidung nicht gewährleistet sind, reicht ein intelligentes Modell allein nicht aus, um in der Praxis eingesetzt zu werden. Vielleicht liegt die eigentliche Herausforderung in diesem Bereich in der unspektakulären Grundlagenarbeit hinter den beeindruckenden Demos.
Personalmangel und Belastungen im Gesundheitswesen als Investitionskriterien
Nach welchen Kriterien stellt sie ihren ersten Scheck aus? In der Sendung wurde die Überzeugung genannt, dass Unternehmen, die große Probleme lösen, die besten Chancen bieten. Als konkrete Beispiele führte sie einen familiengeführten Betrieb an, der keine Arbeitskräfte findet, und Chirurgen, die mit Burn-out konfrontiert sind.
Weniger wichtig als die Frage, wie neu eine Technologie ist, ist die Frage, wessen welches Problem sie löst. Dieser Ansatz ist nicht nur für Investoren relevant, sondern auch für Führungskräfte und Manager, die KI in ihr Unternehmen integrieren wollen. Sowohl in Fabriken mit Personalmangel als auch in überlasteten Einrichtungen des Gesundheitswesens kommt es nicht auf Aufmerksamkeit an, sondern auf Lösungen, die zuverlässig funktionieren.
Vishwanath beschreibt diesen Ansatz auch mit dem Begriff „bewusste Automatisierung“ (conscious automation). Damit lässt sich eine Richtung bezeichnen, bei der Automatisierung nicht einfach menschliche Arbeit ersetzt, sondern auf Grundlage der Herausforderungen vor Ort gestaltet wird.
Auch das Netzwerk eines Investors kann für Gründer zum Vorteil werden
Ein weiterer bemerkenswerter Aspekt ist ihr Umgang mit Gründern. Vishwanath ist der Ansicht, dass der VC selbst für Gründer einen Wettbewerbsvorteil – einen sogenannten „Burggraben“ (moat) – schaffen sollte. Sie möchte nicht nur Kapital bereitstellen, sondern auch dazu beitragen, die Unternehmen im Portfolio zu schützen und wachsen zu lassen.
Grundlage dafür ist das Netzwerk, das sie während ihrer Jahre bei NVIDIA aufgebaut hat. Nach eigenen Angaben nutzt sie diese Kontakte, um die Technologie potenzieller Beteiligungsunternehmen zu überprüfen und ihnen Kunden vorzustellen. Ihre siebenjährige Arbeit an den Robotikplattformen von NVIDIA scheint ihr sowohl ein gutes Gespür für Technologien als auch wertvolle Kontakte zu Unternehmen verschafft zu haben.
Ob Physical AI wirtschaftlich erfolgreich wird, hängt stärker als bei reinen Software-Start-ups davon ab, wie nahe ein Unternehmen an Einsatzorten wie Fabriken, Krankenhäusern und Forschungseinrichtungen ist. Für Gründer dürfte es ein großer Vorteil sein, neben Kapital auch einen Investor an ihrer Seite zu haben, der ihnen den Zugang zur Praxis eröffnet. Vishwanath gehört zu den ersten weiblichen Führungskräften, die NVIDIA verlassen haben, um ihren eigenen Early-Stage-Investmentfonds zu gründen.
In der Sendung ging es auch um die jeweiligen Stärken der USA und Chinas sowie darum, dass humanoide Roboter mehr können sollten, als nur zu tanzen. Die Zukunft der Robotik wird zunehmend nicht mehr anhand spektakulärer Videos, sondern anhand der mühsamen Umsetzung in der Praxis verhandelt.
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