
Robotik-Startup Generalist mit 3-Milliarden-Dollar-Bewertung nach 200-Mio.-Runde
Generalist wurde 2024 von Pete Florence und Andy Zeng, beide ehemalige Google-DeepMind-Forscher, sowie dem früheren Boston-Dynamics-Ingenieur Andrew Barry gegründet. Das Startup arbeitete lange im Verborgenen, bevor es im Juni eine Series-B-Runde über 400 Mio. USD bekanntgab, die von Radical Ventures angeführt wurde und das Unternehmen damals mit 2 Mrd. USD bewertete. Die jetzt gemeldete Erweiterungsrunde über knapp 200 Mio. USD unter Führung von 8VC – einem frühen Investor – hebt die Bewertung auf 3 Mrd. USD und bringt das Gesamtvolumen der Series B auf 600 Mio. USD. Zu den weiteren Geldgebern zählen Nvidia, Union Square Ventures, Bezos Expeditions sowie die KI-Forscherin Fei-Fei Li. Generalist entwickelt ein KI-Foundation-Model, das robotertypenübergreifend eingesetzt werden soll – ein Ansatz, der im Markt als „generalisierbare Robotik-KI" bezeichnet wird. Das jüngst veröffentlichte Modell Gen 1.5 soll Robotern ermöglichen, neue Aufgaben aus kurzen Videodemos von lediglich 3 bis 12 Sekunden zu erlernen, ohne explizites aufgabenspezifisches Training. Im Wettbewerb stehen unter anderem Physical Intelligence (berichtete Bewertung: 11 Mrd. USD), das SoftBank-gestützte Skild AI (14 Mrd. USD) sowie Genesis AI, das zuletzt Gespräche über eine Finanzierung bei einer Bewertung von 3 Mrd. USD führte.
- Mitgründer Pete Florence und Andy Zeng kommen von Google DeepMind; Andrew Barry war zuvor Ingenieur bei Boston Dynamics.
- Die Series-B-Erweiterung über ~200 Mio. USD wurde durch eine regulatorische Einreichung (Regulatory Filing) bekannt — Generalist und 8VC kommentierten die Runde nicht.
- Generalist arbeitet derzeit mit einer kleinen Zahl von Kundenunternehmen zusammen und nutzt deren Feedback, um das Modell für spezifische Anwendungsfälle anzupassen.
- Zu den frühen Investoren gehören neben 8VC und Radical Ventures auch Nvidia, Union Square Ventures, Bezos Expeditions und KI-Forscherin Fei-Fei Li.
- Kritische Stimmen aus der VC-Szene warnen, dass ein wirklich generalistisches Robotik-Modell noch Jahre entfernt sein könnte, da Roboter nicht wie LLMs auf dem gesamten Internet-Datenschatz trainiert werden können.
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