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Die Robotik steht kurz vor ihrem eigenen „ChatGPT-Moment“, behauptet ein Start-up

Die Robotik steht kurz vor ihrem eigenen „ChatGPT-Moment“, behauptet ein Start-up

23. Juli 2026
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Die Robotik steht kurz vor ihrem eigenen „ChatGPT-Moment“, behauptet ein Start-up

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Bevor OpenAI mit GPT-3 das Zeitalter der Basismodelle einläutete, entwickelten Unternehmen maßgeschneiderte Modelle zur Verarbeitung natürlicher Sprache von Grund auf neu, die jeweils anhand großer, auf bestimmte Aufgaben zugeschnittener Datensätze trainiert wurden. Heute beginnen die meisten Unternehmen mit einem Allzweckmodell wie der GPT-Reihe von OpenAI, Claude oder Llama und passen es anschließend an ihre individuellen Anforderungen an oder geben ihm entsprechende Eingabeaufforderungen.

Pim de Witte, CEO von General Intuition, glaubt, dass die verkörperte KI einen ähnlichen Weg einschlagen wird. Anstatt riesige Datensätze aus der realen Welt zu sammeln, um spezialisierte Robotermodelle zu erstellen, sollte die Branche seiner Meinung nach den Schwerpunkt auf qualitativ hochwertigere Datensätze legen, die Basismodelle hervorbringen, die in der Lage sind, Intuition in Bezug auf Bewegung und Interaktion auf verschiedene Umgebungen zu übertragen.

„Viele Unternehmen leisten derzeit hochspezialisierte Arbeit, die sich auf einzelne Verkörperungen, Umgebungen und Roboter konzentriert“, erklärte de Witte gegenüber TechCrunch in einer kürzlich ausgestrahlten Folge von „Equity“.

Er argumentiert, dass ein Großteil dieser Arbeit bald überflüssig werden wird, sobald allgemeine Modelle wie das von General Intuition entwickelte und eingesetzte auf den Markt kommen.

„Die Verallgemeinerungsfähigkeit des Modells selbst ist das Produkt“, sagte er. „Die Tatsache, dass es über ein grundlegendes Maß an Schlussfolgerungsfähigkeit in Bezug auf Raum und Zeit verfügt, ist der Grund, warum man aufhören wird, Hunderttausende oder Millionen von Stunden an Daten aus der realen Welt zu sammeln. Denn in Wirklichkeit braucht man nur wenige Minuten.“

General Intuition hat sein eigenes Grundmodell entwickelt, nachdem es mit Millionen von Stunden an Videospieldaten trainiert wurde, darunter Informationen darüber, welche Controller-Tasten ein Mensch wann gedrückt hat. Sowohl de Witte als auch der Hauptinvestor Vinod Khosla argumentieren, dass Aktionsdaten der Schlüssel zur Entwicklung einer menschenähnlichen Intuition für räumlich-zeitliches Denken sind.

Das Start-up hat kürzlich auf der Grundlage dieser These 320 Millionen Dollar bei einer Bewertung von 2,3 Milliarden Dollar eingesammelt. Das Unternehmen hat gezeigt, dass sein aktuelles Modell sowohl stundenlang ein Videospiel spielen als auch einen vierbeinigen Roboter steuern kann – Letzteres nach einer Feinabstimmung anhand von nur acht Minuten realer Robotikdaten.

„Die Tatsache, dass der Roboter in der Lage war, allein mit der Frontkamera und ohne weitere Sensoren in einem Büro mit sich bewegenden Objekten und vorbeigehenden Menschen ohne vorheriges Training zu funktionieren, war für uns eine sehr große Überraschung“, sagt de Witte. „Ich denke, das ist ein Zeichen dafür, was noch kommen wird.“

Das Endziel von General Intuition ist es nicht, selbst Roboter zu bauen, sondern das Grundmodell für physische KI zu werden – ein Basismodell, auf dem andere Robotikunternehmen ihre eigenen Maschinen aufbauen können. Oder, wie de Witte es formulierte: „Wir werden kein Unternehmen für selbstfahrende Autos gründen. Wir werden es für den Nächsten zehnmal einfacher machen, ein Unternehmen für selbstfahrende Autos zu gründen.“

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