Chinesische Robotergehirne ziehen große Investitionen an, während Weltmodelle abheben
Eine stille Ecke der chinesischen KI-Szene zieht plötzlich ernsthaftes Geld an. Zwei junge Unternehmen, die an sogenannten Weltmodellen arbeiten – KI-Systeme, die lernen, wie sich der physische Raum verhält, damit Maschinen vorhersagen können, was als Nächstes passiert –, haben innerhalb weniger Tage Finanzierungsrunden abgeschlossen, ein Zeichen dafür, dass Investoren die nächste große KI-Chance eher bei Robotern als bei Chatbots sehen.
Das erste, Gewu Tongzhi, gab bekannt, in einer Angelrunde fast 100 Millionen Yuan eingesammelt zu haben. Das in Hangzhou ansässige Unternehmen wurde im August 2026 gegründet und baut nach eigenen Angaben ein physisches inverses Weltmodell, das mit Daten in großem Maßstab trainiert wird, damit ein Roboter über Objekte, Bewegung und Konsequenzen nachdenken kann, bevor er sich bewegt. Zu den Unterstützern gehören lokal regierungsnahe Fonds und mehrere börsennotierte Unternehmen, und das Geld soll in größere Vortrainingsläufe, Hardware, Personal und reale Tests in verschiedenen Szenarien fließen.
Sein Gründer hat einen bemerkenswerten Hintergrund: Er leitete zuvor das Gründungsteam für Weltmodelle innerhalb von Huaweis intelligenter Automobilsparte, einer der am genauesten beobachteten KI-Aktivitäten des Landes. Dieser Hintergrund erklärt, warum das Unternehmen schon kurz nach dem Start Aufmerksamkeit erregte – im überfüllten KI-Bereich Chinas ist eine Erfolgsbilanz bei einem großen Player oft mehr wert als ein Geschäftsplan.
Das zweite Start-up, Wuyuan Technology, wurde von Wu Haixu gegründet, einem herausragenden Studenten der Tsinghua-Universität, der 2022 das prestigeträchtige Sonderstipendium der Hochschule gewann und Hauptautor von GeoPT war, einem Forschungsprojekt zur Modellierung der physischen Welt. Das Unternehmen hat bereits mehrere Finanzierungsrunden abgeschlossen und laut Berichten eine Bewertung in Höhe von Hunderten Millionen Dollar erreicht, mit einer Reihe bekannter Investoren.
Der rote Faden ist ein Wandel in der Art und Weise, wie Ingenieure über Roboterintelligenz denken. Jahrelang lag der Fokus auf Vision-Language-Action-Modellen, die es einer Maschine ermöglichen, eine Szene zu verstehen und einen Befehl auszuführen. Ein Weltmodell fügt etwas anderes hinzu: die Fähigkeit, mental zu proben. Statt einfach ein Regal mit Medikamentenschachteln zu erkennen, kann ein Roboter den Griff simulieren, das Abrutschen vorhersagen und sich anpassen, bevor sich der Arm bewegt.
Diese Fähigkeit ist vor allem in unordentlichen realen Umgebungen wichtig – Apotheken, Lagerhallen, Fabriken –, wo Objekte ähnlich aussehen und sich die Beleuchtung ändert. Ein in Shanghai ansässiges Team, das in einer Apotheke arbeitet, beschrieb Roboter, die ähnlich aussehende Pakete aus überfüllten Regalen holen, eine Aufgabe, die ebenso viel Vorhersage wie Wahrnehmung erfordert. Befürworter argumentieren, dass die Kombination von Weltmodellen mit Vision-Language-Action-Systemen Maschinen etwas näher an ein verkörpertes Gehirn bringt: Ein Teil entscheidet, was zu tun ist, der andere prüft, ob es funktionieren wird.
Die Begeisterung hat Vorbehalte. Das Training von Weltmodellen ist datenhungrig und teuer, und niemand hat bisher einen klaren Weg zur Masseneinführung aufgezeigt. Einige der am meisten gehypten Humanoid- und Chirurgierobotik-Unternehmen im Ausland hatten Schwierigkeiten oder scheiterten outright, eine Erinnerung daran, dass Hardware-Zeitpläne unerbittlich sind. Aber die Richtung ist klar: KI-Geld in China bewegt sich von Bildschirmen in die physische Welt, und Gründer mit den richtigen Forschungsqualifikationen finden wartendes Kapital.