In der Robotik warten alle auf den Tag, an dem ein einziges riesiges Modell dem gesamten Feld zum Durchbruch verhilft – so wie es Ende 2022 ein Chatbot für den Umgang mit Text getan hat. Amulya Vishwanath, die sieben Jahre lang im Robotikgeschäft von Nvidia tätig war, hält dieses Warten womöglich für fehlgeleitet, weil die einzelnen Bausteine erst noch entwickelt werden müssen.
Vishwanath leitete das Produktmarketing für die Robotikplattformen von Nvidia. Inzwischen hat sie das Unternehmen verlassen und Techable VC gegründet, wo sie als geschäftsführende Partnerin erste Finanzierungen bereitstellt. In einem kürzlich geführten Podcastgespräch erläuterte sie, wie sie das Feld einschätzt und worauf sie setzt.
„Lego-Ära“ versus „ChatGPT-Moment“
Ihre Beschreibung des aktuellen Stands fällt bescheiden aus. Die Robotik befinde sich in ihrer „Lego-Ära“, sagt sie. Die grundlegenden Bausteine, darunter Aktuatoren, Roboterhände, Software und Sicherheitsstandards, werden noch immer von Grund auf neu entwickelt.
Damit widerspricht sie einer verbreiteten und aufregenderen Erzählung. In dieser Version erscheint ein universelles Basismodell für Roboter, und die Robotik erlebt ihren eigenen ChatGPT-Moment. Pim de Witte, CEO von General Intuition, hat in diese Richtung argumentiert. Er sagte dieses Jahr bereits, ein einziges universelles Basismodell würde einen Großteil der heutigen spezialisierten Arbeit in der Robotik überflüssig machen – und genau das wäre der besagte Moment.
Die beiden Sichtweisen sind keine völligen Gegensätze, unterscheiden sich aber darin, wo sie die eigentliche Herausforderung verorten. Die eine besagt, dass die Intelligenzschicht die Spezialisten verschlucken wird. Die andere besagt, dass die Spezialisten gerade die Bausteine entwickeln, auf denen jede Intelligenzschicht aufbauen muss. Dass jemand diesen Streit entscheidet, ist in dem Gespräch nicht zu erkennen. Das ist nachvollziehbar, denn bislang hat keines der beiden Lager die entsprechenden Belege geliefert.
Physische KI ist mehr als nur Roboter
Vishwanath fasst den Begriff der physischen KI weit. Ihren Worten zufolge kann sie „ein Molekül, ein Material, ein Medikament“ sein oder eine Maschine in einer Fertigungslinie. Deshalb investiert Techable VC als Frühphaseninvestor in Robotik, Materialwissenschaften und Biowissenschaften, statt sich auf humanoide Roboter und Roboterarme zu beschränken.
Für eine Investorin ist das eine praktische Definition, denn sie vergrößert den Kreis infrage kommender Startups. Sie ist aber auch schlüssig. Wenn KI den Bildschirm verlassen soll, lautet die interessante Frage, womit sie dann in Berührung kommt. Und die Antwort ist nicht immer eine Maschine mit Gliedmaßen.
Sie spricht auch über das, was sie „bewusste Automatisierung“ nennt. Die Zusammenfassung der Folge erläutert ihre Definition nicht näher. Deshalb wäre es unklug, hier darüber zu spekulieren.
Beim Problem anfangen, nicht beim Roboter
Bei der Frage, was eine gute Investitionsmöglichkeit ausmacht, kommt sie immer wieder auf die Größe des Problems zurück. Ihre Beispiele reichen von familiengeführten Fabriken, die keine Arbeitskräfte finden, bis zu Chirurgen, denen ein Burnout droht. Das sind keine Demos auf der Suche nach einem Anwendungsfall. Es sind bereits bestehende Engpässe und Belastungen, zu deren Linderung die Technologie eingesetzt wird.
Dieselbe Haltung zeigt sich in ihren Äußerungen zu humanoiden Robotern, die ihrer Meinung nach zu mehr taugen sollten als zum Tanzen. Wer schon einmal gesehen hat, wie ein Robotervideo viral geht, wird den Seitenhieb verstehen. Ein Rückwärtssalto eignet sich gut, um Aufmerksamkeit zu erregen, aber schlecht, um eine Fabrikschicht zu besetzen.
Die Investorin als Burggraben
Vishwanath hat auch eine Vorstellung davon, was eine Venture-Capital-Gesellschaft ihren Gründerinnen und Gründern schuldet. Sie möchte, dass diese ihren VC als ihren Burggraben sehen. In ihren Jahren bei Nvidia habe sie das Netzwerk aufgebaut, auf das sie heute bei der Due Diligence und bei der Vermittlung von Kundenkontakten zurückgreife.
Das ist ein plausibles Verkaufsargument von jemandem, dessen eigener Lebenslauf das Produkt ist. Zugleich ist es eine nützliche Erinnerung daran, dass in hardwarelastigen Bereichen ein Scheck der einfache Teil ist. Knapper ist der Zugang zu Menschen, die beurteilen können, ob eine Komponente funktionieren wird, oder die das fertige Produkt kaufen könnten.
Sie wird als eine der ersten Managerinnen beschrieben, die Nvidia verlassen und eine eigene Frühphasen-Investmentfirma gegründet haben.
Die USA und China
Im Gespräch geht es auch darum, in welchen Bereichen sie die USA und China jeweils im Vorteil sieht. Die verfügbare Zusammenfassung verrät nicht, zu welchen Schlüssen sie kam. Deshalb lässt sich hier kein Urteil wiedergeben. Sie macht aber deutlich, dass Vishwanath physische KI als Wettbewerbsfeld mit nationaler Dimension betrachtet und nicht nur als Technologietrend.
Was sich daraus mitnehmen lässt
Die nützliche Erkenntnis ist überschaubar und ziemlich unspektakulär. Eine Person, die sieben Jahre lang eng mit einer der größten Robotikplattformen verbunden war, setzt darauf, dass der kurzfristige Wert in den unscheinbaren Ebenen liegt: Hände, Aktuatoren, Software, Sicherheitsregeln und echte Kunden mit echtem Arbeitskräftemangel. Sollte tatsächlich ein einziges Modell kommen und die Spezialisten überflüssig machen, hätte sie sich auf kostspielige Weise geirrt. Falls nicht, werden die Lego-Bausteine weiterhin gebraucht, und jemand wird sie verkaufen müssen.
So oder so könnte sich der große Moment der Branche als eine Vielzahl kleiner Momente entpuppen, die nie als ein einziges Ereignis festgehalten wurden.