Der Beitrag markiert den Auftakt einer neuen Robotik-Rubrik bei TheSequence und beleuchtet die grundlegende Frage, wer das dominierende Foundation-Model für physische Robotik liefern wird. Kernthese: Der Wettbewerb unterscheidet sich strukturell vom LLM-Markt, weil Roboter in einer physischen Welt mit Gravitation, Reibung, Latenz und Sensorausfällen operieren – Fehler haben dort reale Konsequenzen. Frontier Labs wie Google DeepMind, OpenAI oder Anthropic bringen elaborierte digitale Intelligenz und enorme Rechenkapazitäten mit, haben aber kaum Zugang zu hochwertigen verkörperten Echtzeit-Daten. Robotik-Startups hingegen besitzen die Hardware, das Feld-Feedback und die Erfahrung mit physischen Edge-Cases – das sogenannte „Embodied Data"-Privileg. NVIDIA positioniert sich als Infrastruktur- und Simulationsschicht für beide Lager, etwa durch Plattformen wie Isaac Sim und GR00T. Hugging Face versucht, ein offenes Ökosystem für Robotik-Modelle aufzubauen, analog zu seiner Rolle im NLP-Bereich. Die zentrale Unterscheidung, die der Autor zieht: Nicht Modellgröße entscheidet, sondern die Fähigkeit, Reasoning zuverlässig in physische Aktion zu übersetzen – ein Problem, das weder rein durch Skalierung noch durch Software allein lösbar ist.