Figure und Nscale: 100.000 NVIDIA-GPUs für humanoide Roboter

Figure sichert sich mit Nscale langfristigen Zugang zu massiver Rechenleistung für seine humanoide KI-Plattform Helix. Geplant ist ein Ausbau auf bis zu 100.000 NVIDIA-Vera-Rubin-GPUs ab der zweiten Jahreshälfte 2027 in Barstow, Texas. Das zunächst mit 3,5 Milliarden US-Dollar bezifferte Compute-Volumen könnte auf mehr als 6 Milliarden steigen – ein Hinweis darauf, wie kapitalintensiv der Wettlauf um „Physical AI" inzwischen wird.

Figure und der KI-Infrastruktur-Anbieter Nscale haben eine strategische Partnerschaft angekündigt, die dem Robotikunternehmen langfristig Zugang zu sehr großer Rechenkapazität verschaffen soll. Im Zentrum steht die NVIDIA-Plattform Vera Rubin. Nach Angaben der Unternehmen ist eine Bereitstellung von bis zu 100.000 GPUs vorgesehen, deren erste Kapazitäten ab der zweiten Jahreshälfte 2027 in Barstow im US-Bundesstaat Texas in Betrieb gehen sollen.

Das zunächst vereinbarte Compute-Volumen beziffert Figure mit 3,5 Milliarden US-Dollar. Gleichzeitig besteht die Absicht, die Zusammenarbeit auf mehr als 6 Milliarden US-Dollar auszuweiten. Nscale will sich darüber hinaus strategisch an Figure beteiligen. Beide Unternehmen wollen außerdem prüfen, ob humanoide Roboter von Figure künftig innerhalb der Lieferkette von Nscale eingesetzt werden können.

Daten und Compute als Engpass

Für Figure ist die Vereinbarung vor allem deshalb relevant, weil das Unternehmen seine weitere Entwicklung inzwischen stark von zwei Ressourcen abhängig sieht: Trainingsdaten und Rechenleistung. Das KI-System Helix soll humanoiden Robotern ermöglichen, visuelle Informationen, Sprache und Bewegungen miteinander zu verknüpfen. Je größer und vielfältiger die Trainingsdaten werden, desto höher fällt zugleich der Bedarf an Rechenkapazität aus.

Erst kurz zuvor hatte Figure mit „Index" ein Vorhaben vorgestellt, das nach eigener Darstellung den bislang vielfältigsten Trainingsdatensatz für humanoide Roboter aufbauen soll. Laut Figure erzeugt dieses System aktuell 35 Minuten Trainingsdaten pro Sekunde. Die ungewöhnliche Kennzahl verdeutlicht, in welcher Größenordnung das Unternehmen Daten sammeln möchte. Sie zeigt aber auch das Problem: Mehr Daten sind allein noch kein Fortschritt, solange Modelle nicht in entsprechendem Umfang trainiert und ausgewertet werden können.

Genau hier setzt die Partnerschaft mit Nscale an. Figure beschreibt sie als langfristige Compute-Grundlage für die nächste Generation seiner KI-Modelle. NVIDIA wiederum ordnet das Vorhaben in den Begriff „Physical AI" ein – also KI-Systeme, die nicht nur digitale Aufgaben erledigen, sondern Wahrnehmung und Entscheidungen direkt in physische Handlungen übertragen.

Der „Robotics Flywheel"

Nach Darstellung von NVIDIA soll dabei ein geschlossener Entwicklungszyklus entstehen: Figure trainiert seine Modelle über Nscales KI-Cloud auf Vera-Rubin-Systemen, testet und validiert sie in NVIDIAs Simulationsumgebung Isaac Sim und setzt die Modelle anschließend auf NVIDIA-GPUs in den Robotern ein. NVIDIA-Chef Jensen Huang bezeichnet dieses Zusammenspiel als eine Art „Robotics Flywheel", bei dem Training, Simulation und reale Nutzung fortlaufend aufeinander aufbauen.

Strategisch ist die Vereinbarung deshalb mehr als ein gewöhnlicher Cloud-Vertrag. Figure versucht damit, sich einen zentralen Produktionsfaktor für KI-Robotik Jahre im Voraus zu sichern. In der aktuellen KI-Industrie ist leistungsfähige Infrastruktur nicht nur eine technische Frage, sondern zunehmend auch eine Frage von Kapital, Energie, Rechenzentrumsflächen und langfristiger Verfügbarkeit moderner Beschleuniger.

Obergrenze statt verbindlicher Ausbaustufe

Allerdings sollte die Größenordnung der Ankündigung mit etwas Vorsicht gelesen werden. Formulierungen wie „bis zu 100.000 GPUs" beschreiben eine mögliche Obergrenze und nicht zwangsläufig die Kapazität, die bereits verbindlich installiert wird. Auch der Ausbau auf mehr als 6 Milliarden US-Dollar wird als Absicht beschrieben. Zudem soll die erste Bereitstellung erst in der zweiten Jahreshälfte 2027 beginnen. Bis dahin können sich Hardware-Roadmaps, Marktbedingungen und der tatsächliche Rechenbedarf verändern.

Trotzdem zeigt die Partnerschaft deutlich, wohin sich der Wettbewerb bei humanoiden Robotern bewegt. Unternehmen wie Figure benötigen nicht mehr nur bessere Mechanik, Sensoren oder Motoren. Ein wachsender Teil des Fortschritts hängt davon ab, wie schnell große KI-Modelle mit realen und simulierten Daten trainiert werden können. Damit nähert sich die Robotik strukturell dem Wettbewerb um große Sprachmodelle an: Daten, Compute und spezialisierte Chips werden zu entscheidenden Skalierungsfaktoren.

Figure verbindet mit dieser Infrastruktur ein sehr weitreichendes Ziel. Das Unternehmen spricht davon, humanoide Roboter langfristig in Haushalte auf der ganzen Welt zu bringen. Ob und wann sich eine solche Vision wirtschaftlich und technisch realisieren lässt, bleibt offen. Die Vereinbarung mit Nscale zeigt jedoch, dass Figure bereits heute versucht, die Rechenleistung zu reservieren, die für einen möglichen Massenmarkt von morgen erforderlich wäre.