ロボティクス導入企業である microagi は本日、物理環境を理解し対話できるモデルとロボティクスの開発を加速するため、Google Cloud との提携を発表しました。
コラボレーションの一環として、microagi は Google Cloud の高度な AI スタックと NVIDIA Blackwell プラットフォームを使用して、モデル トレーニング ワークロードを拡張します。
microagi の Atlas プラットフォームは、各顧客の運用データを使用して AI モデルを微調整し、特定の産業タスクに合わせたロボット システムを作成します。ハードウェアやモデルに依存しないプラットフォームは、顧客のインフラストラクチャと最先端の AI モデルの間に位置し、ベンダー ロックインを回避します。
2025 年に設立された同社はミュンヘンに本社を置き、チューリッヒに研究拠点を置き、ロンドンとニューヨークにオフィスを構えています。
そのビジネス モデルは、個々のロボット プラットフォーム向けにタスク固有のモデルをトレーニングすることにより、ロボット AI 開発を加速することを目的としています。同社は、ロボット プラットフォーム向けのタスク固有モデルのトレーニングなど、ロボット AI 開発を加速するように設計された独自のビジネス モデルを運営しています。
Microagi の CEO 兼共同創設者である Bercan Kilic 氏に詳しく話を聞きました。
5 日間の資金調達と数か月にわたる投資家の関心
このニュースは、同社がドイツ史上最大のシードラウンドとなる5,500万ドルのシード資金を調達したと発表してから1週間後に発表された。このラウンドはハミングバードが主導し、ノースゾーン、ローカルグローブ、ビレッジグローバル、レッドアルパインが参加しました。
異例なことに、同社は資金調達にわずか5日間しか費やしていない（プレシードに2日、シードラウンドに3日）と述べている。
「これは異例なことだが、これは我々が正式にラウンドを開始するずっと前から投資家が我々の進捗状況を追跡していたという事実を反映している」とキリッチ氏は語った。
「私たちは研究機関、顧客、ロボティクスパートナーに自社のテクノロジーをデモンストレーションし、データ収集、コンピューティングインフラストラクチャ、ロボットトレーニング全体の進歩を示しました。」
Hummingbird Ventures は、チームを訪問するまで、数か月間会社の進捗状況を追跡していました。訪問後、同社はすぐに投資に動いた。他の投資家も関心を示していたが、ハミングバードは資金調達ラウンドが正式に始まる前からすでに戦略的サポートを提供し、紹介を行っていた。両当事者はわずか3日以内にタームシートに署名した。
ヨーロッパは具体化された AI の岐路に直面している
キリッチ氏は、欧州が迅速に行動を起こさなければ、米国や中国との技術格差が、欧州と発展途上国との現在の格差よりも大きくなる可能性があると考えている。
「AIは急速に進歩しているため、政府は先進的なモデルやコンピューティングを国家の戦略的資産として扱う可能性が高まっています。輸出制限が一般的になれば、国内に十分なコンピューティングインフラストラクチャを持たない国は競争するのに苦労するでしょう。」
だからこそ、私たちは今後 18 か月が重要だと考えています。ヨーロッパは今、エネルギー、データセンター、高度なコンピューティングに投資する必要があります。microagi のような新興企業だけでなく、ヨーロッパのイノベーション エコシステム全体のためにもです。」
レッドブル・レーシングの元F1エンジニアは、ヨーロッパの将来を懸念して会社を設立するきっかけとなった。同氏は、AIモデルは年々飛躍的に進歩しているが、ヨーロッパでは同様の進歩が見られていないと主張する。
「私が本当に衝撃を受けた瞬間は、オープンソースのビジョン・言語・アクション（VLA）モデルが登場したときでした。機械エンジニアとして、ロボット工学は常に私の心の近くにあり、次のフロンティアが到来したことに気づきました。しかし、ヨーロッパではほとんど誰もそれを構築していませんでした。」
当初、彼は会社を設立するつもりさえありませんでした。しかし、この分野を調査すればするほど、ヨーロッパには、大規模なロボット工学データ、大規模な計算能力、そして、身体化された AI システムをトレーニングして導入するためのインフラストラクチャという 3 つの重要な要素が欠けていることが明らかになりました。
「この3つがすべてなければ、欧州は今後20～30年で無価値なものになってしまう恐れがある。」
従業員を置き換えるのではなく、生産性を構築する
長期的な同社の目標は、単に個々の企業の利益率を向上させることだけではありません。欧州メーカーが品質と価格の両面で競争できるほど生産性を高めるためだ。
「中国は興味深い例です。成功した製造業者は、労働者を置き換えるのではなく、より低コストでより多くの商品を生産する新しい工場を開設することで生産能力を拡大することがよくあります。生産性の向上により、競争力が高まると同時に価格が下がります。」
時間が経つにつれて、それが豊かさを生み出します。ロボット工学が進歩するにつれて、コストは下がり続けるはずです。一部のロボットはすでに 24 時間稼働可能です。現在、彼らは多くのタスクにおいて人間よりも遅いですが、私たちはそれが変わることを期待しています。」
キリッチ氏は、両社は欧州が身体化AIの強力なリーダーを必要としていると認識しているため、このパートナーシップは重要であると語った。
「NVIDIA はコンピューティング プラットフォームを提供し、Google Cloud はクラウド インフラストラクチャとエンジニアリング サポートを提供します。私たちはすでに Google Cloud と協力していましたが、今回のパートナーシップによりその関係が大幅に深まりました。」
最大の利点の 1 つは効率です。
「Google のエンジニアがクラスターの最適化に協力してくれたので、作業単位あたりの使用エネルギーを大幅に削減しながら、約 2 倍の計算効率を効果的に達成できています。その最適化作業は現在進行中です」と Kilic 氏は述べています。
Google Cloud と NVIDIA がトレーニングを加速する方法
本日発表された新しいパートナーシップにより、microagi はモデルのトレーニングと推論のワークロードを強化するために、高度に最適化された NVIDIA RTX PRO 6000 Blackwell Server Edition GPU (G4 VM) および NVIDIA GB300 NVL72 ラックスケール システム (A4X Max インスタンス) に確実にアクセスできるようになります。
このインフラストラクチャは、エンタープライズ ロボティクス向けにカスタマイズ可能なソフトウェア パッケージを提供するという microagi の取り組みをサポートします。たとえば、ホスピタリティ企業や産業企業は、特定の業務役割に合わせて調整された microagi モデルで事前構成されたロボットを調達できるようになります。
microagi は、Google Cloud と NVIDIA の両方のエンジニアリング チームと緊密に連携することで、Google Cloud のプラットフォームでのワークフローを合理化し、より迅速に新製品を顧客に届けることができます。
「ロボット工学は、AI にとって最も要求の厳しいフロンティアの 1 つになりつつあり、モデルをインテリジェント マシンに変えるための大規模な物理世界のデータセット、高速化されたコンピューティング、およびフルスタック プラットフォームが必要です」と、NVIDIA の EMEAI スタートアップ担当ディレクターのトビアス ハロラン氏は述べています。
「Google Cloud 上の NVIDIA Blackwell を搭載したインスタンス上で実行することで、microagi は商用および産業環境向けに組み込まれた AI システムのトレーニングと導入を拡張できます。」
エンドツーエンドのロボティクス AI プラットフォーム
多くの企業が物理 AI 用のソフトウェア インテリジェンス層を開発している分野において、microagi の競争上の優位性はエンドツーエンドのエコシステムを提供することにあると Kilic 氏は考えています。
「ロボット工学には言語モデルのようなインターネット規模のデータセットがないため、高品質のデータを収集することが業界の最大の課題の 1 つです。
当社は、多様なロボット データを収集し、大規模なコンピューティング インフラストラクチャ上で基礎モデルをトレーニングし、各顧客独自の運用データを使用してそれらのモデルを微調整します。このプロセスにより、有能な一般モデルが、特定の産業環境で非常に効果的なモデルに変換されます。」
重要なのは、microagi の顧客は常に自分たちのデータとモデルの所有権を保持することです。「顧客データが最終的に共有基盤モデルを改善するいくつかのアプローチとは異なり、私たちは各顧客の知的財産が保護されたままであることを保証します。
ヨーロッパのコンピューティングが重要な理由
同様に重要なのは、ヨーロッパのコンピューティング インフラストラクチャに対する microagi の取り組みです。
「可能な限り、私たちはワークロードをヨーロッパに拠点を置くインフラストラクチャ上で実行したいと考えています」と Kilic 氏は主張します。
「理由は 2 つあります。1 つ目は、当社の顧客は貴重な知的財産を持つヨーロッパの製造業者です。たとえ当社を信頼していたとしても、機密性の高い生産データがヨーロッパ外で処理されることを望まないかもしれません。GDPR の下でワークロードをヨーロッパ内に維持することで、さらなる信頼が得られます。」
第二に、ヨーロッパは独自の長期的な AI インフラストラクチャを構築する必要があると彼は考えています。
「先進的なチップが輸出制限の対象になったり、地政学的な緊張が高まったりした場合、ヨーロッパが依存できる唯一のコンピューティングは、すでにここにあるインフラストラクチャになるでしょう。
今日の需要の創出により、企業は欧州の AI インフラストラクチャへの投資を継続することができます。」
今後、同社は実行に焦点を当てます。
「私たちには顧客、データ、コンピューティングがあります。今、重要なのは導入の拡大です。それと並んで、私たちの最大の優先事項の 1 つはヨーロッパのコンピューティング能力を拡大することです。」
欧州が今後 10 年間競争力を維持するには、さらに多くの AI インフラストラクチャが必要であると私たちは考えています。