Die Partnerschaft bringt Sereacts Daten-Flywheel - reale Episoden hinein, validierte Policies heraus - auf die Nebius Physical AI Workbench. Der erste gemeinsame Workflow ist eine geschlossene Sim-to-Real-Pipeline, die KI-Agenten mit NVIDIA Isaac, NVIDIA Cosmos und NVIDIA Cosmos Data Factory aufbauen und betreiben. Zum Einsatz kommt sie zunächst bei Sereact-Robotern, die in Filialen Regale auffüllen. Sereact, das Embodied-AI-Unternehmen hinter dem Robotergehirn Cortex, und das KI-Infrastrukturunternehmen Nebius haben heute eine Partnerschaft bekannt gegeben, die die Schleife verkürzen soll, über die sich Roboter an Unternehmensstandorten verbessern. Sereact wird seine Lernschleife - Sammeln, Simulieren, Trainieren, Evaluieren, Ausrollen - auf der Nebius Physical AI Workbench betreiben, damit das, was ein Roboter an einem Kundenstandort lernt, den nächsten Standort in Tagen statt in Wochen erreicht. Die erste gemeinsame Pipeline ist bereits live: ein geschlossener Sim-to-Real-Workflow, den KI-Agenten zusammenstellen und betreiben und der zunächst bei Sereact-Robotern für die Regalauffüllung in Filialen zum Einsatz kommt. Eine Roboterflotte verbessert sich nur so schnell wie ihre langsamste Schleife. Sereacts Cortex-Modell lernt aus realen Picks, doch um aus einem Fehler auf der Fläche eines Kunden eine bessere Policy auf dem Roboter zu machen, führte der Weg bislang durch die physische Welt. Dazu gehörte, Episoden vor Ort zu sammeln, neu zu trainieren, auf dem Roboter zu testen und das Ganze zu wiederholen. Jeder Zyklus dauerte Wochen und deckte nur die Szenarien ab, die ein Team von Hand nachstellen konnte. Wenn ein Roboter zur Regalauffüllung Tausende von SKUs über Regalsysteme, Verpackungen und Lichtverhältnisse hinweg handhabt, die sich von Filiale zu Filiale unterscheiden, bringt jede neue Filiale neue, bisher ungesehene Bedingungen mit, und die Verkaufsfläche ist kein Testlabor. Simulation könnte diese Bedingungen abdecken, doch NVIDIA Isaac Sim, NVIDIA Cosmos, Trainingscluster und Evaluierungsumgebungen auf Cloud-GPUs aufzusetzen und anschließend alles miteinander zu verbinden, war ein aufwendiges Infrastrukturprojekt und kein Robotikprojekt. Auf der Nebius Physical AI Workbench ist die Schleife ein einziger Workflow auf einer gemeinsamen Datenschicht. Reale Episoden - Video plus Kinematik - landen in einem einzigen Object-Storage-Bucket von Nebius. Von dort aus durchläuft die Pipeline sieben Schritte: Datenaufnahme; Simulation und Augmentierung (Isaac Lab erzeugt 10.000 Umgebungsvarianten, und Cosmos rendert diese unter verschiedenen Licht-, Regal- und Verpackungsbedingungen neu); Versionierung des Datensatzes mit einem 80/20-Split; Training der Policy auf 8.000 Umgebungen; Evaluierung auf 2.000 zurückgehaltenen Umgebungen anhand eines VLM-gestützten Bewertungsschemas; Abgleich des Scores mit einem Schwellenwert; und bei Bestehen das Deployment auf den Filialroboter für einen Praxistest. Fällt die Policy durch, erzeugt die Pipeline gezielte Augmentierungen für die verfehlten Szenarien, trainiert neu und evaluiert erneut. Das Ergebnis: Ein Roboter zur Regalauffüllung kommt in einer neuen Filiale an und ist bereits gegen Tausende Varianten ihrer Bedingungen validiert. Neu ist, wer die Pipeline aufbaut und betreibt. Statt dass Engineering-Teams fünf Tools von Hand miteinander verdrahten, stellt ein KI-Agent den Workflow aus Skills zusammen. Die Blueprint-Skills von NVIDIA Cosmos Data Factory sind offene, versionierte Anweisungsdateien, die ein Coding-Agent direkt liest; jeder Skill übernimmt die Flow-Auswahl, den Preflight-Check von Zugangsdaten und GPU-Pool, die Prüfung des Model-Cache, die Übermittlung, das Monitoring und den Abruf der Ergebnisse. Nebius ergänzt Workbench-Skills für groß angelegte Simulation, Training, Evaluierung und das Freigabe-Gate. Der Agent orchestriert anschließend den Durchlauf: Er ermittelt Laufzeit und GPU-Kosten, bevor überhaupt etwas anläuft, startet jede Stufe, prüft das Gate und entscheidet bei einem fehlgeschlagenen Durchlauf, welche Szenarien augmentiert werden, führt den Lauf erneut aus und meldet das Delta. Die Engineering-Teams beschreiben das gewünschte Ergebnis - "Policy für die Regalauffüllung an den neuen Regalsystemen validieren" - und genehmigen Entscheidungen oberhalb einer Kostenschwelle. Den Rest erledigt der Agent. Sereact bringt Cortex, sein Vision-Language-Action-Modell, reale Episoden aus der eigenen Flotte sowie seine Installationen bei Unternehmenskunden ein. Nebius bringt die Physical AI Workbench ein - mit CLI, SDK, gemeinsamem Object Storage und verbindlichen Formatvorgaben an jeder Schnittstelle - sowie die GPUs dahinter: RTX-Klasse für Simulation und Augmentierung, Blackwell für das Training, in Rechenzentren in der EU. NVIDIA bringt Cosmos, Isaac Sim und Isaac Lab sowie die Blueprint-Skills von Cosmos Data Factory ein, die die Pipeline für Agenten bedienbar machen. "Eine Roboterflotte ist ein lernendes System, und heute läuft der größte Teil dieses Systems auf dem Rücken müder Ingenieure", sagte Evan Helda, Head of Physical AI bei Nebius. "Das Schwierigste hat Sereact bereits - eine Milliarde realer Picks und Kunden, die den Robotern vertrauen. Was wir einbringen, ist die Schleife: Reale Episoden gehen hinein, eine geprüfte und freigegebene Policy kommt heraus, und ein Agent übernimmt die Schritte dazwischen. Dass wir mit der Regalauffüllung in Filialen beginnen, ist bewusst gewählt. Tausende SKUs, Hunderte Filialen, und kein Gang gleicht dem anderen." "Cortex ist besser geworden, indem es aus realen Picks gelernt hat, und daran wird sich nichts ändern. Was diese Partnerschaft hinzufügt, sind Abdeckung und Geschwindigkeit: die Filiale, die wir noch nicht erschlossen haben, das Regalsystem, das im nächsten Quartal ausgeliefert wird, das Licht zur Ladenschlusszeit, getestet gegen zehntausend Variationen", sagte Ralf Gulde, CEO von Sereact. Die geschlossene Sim-to-Real-Pipeline ist ab sofort als Workbench-Referenzarchitektur mit vorinstallierten Blueprint-Skills von NVIDIA Cosmos Data Factory für jedes Robotikteam auf Nebius verfügbar. Sie läuft in den EU-Regionen von Nebius; Kunden zahlen für die Rechenleistung und den Speicher, die sie nutzen, ohne separate Workbench-Gebühr. Robotikteams können über ein Account-Team von Nebius einen Platz als Designpartner anfragen. Über Sereact Sereact entwickelt Physical AI für Lager und Produktion. Das Cortex-Gehirn läuft auf Einarm-Pickzellen, Dual-Arm-Retourenstationen, humanoiden Robotern und Sereact Lens, einem 3D-Wahrnehmungssystem für Bestandsführung und Qualitätskontrolle. Gegründet 2021, Hauptsitz in Stuttgart. Zu den Kunden zählen IKEA, Arvato, alza.cz, Flaschenpost, Sonepar, Monta part of DHL, Daimler Truck, Mercedes-Benz, BMW, MS Direct, Paxon part of Bnode, DeltiLog, Rohlik Group und die Österreichische Post. Mit der Beteiligung von Zalando hat Sereact bislang über 145 Mio. USD eingesammelt. Über NVIDIA NVIDIA (NASDAQ: NVDA) ist der Pionier des beschleunigten Computings und eine treibende Kraft der modernen KI-Ära. Das Unternehmen stellt Plattformen bereit, die branchenübergreifend vom Cloud Computing bis zur Robotik zum Einsatz kommen. Mit seiner Isaac-Plattform unterstützt NVIDIA Robotik-Entwicklerteams mit Tools für Simulation, Training und Deployment - darunter NVIDIA Isaac Sim, mit dem Unternehmen wie Sereact Roboter in physikalisch exakten virtuellen Umgebungen entwickeln und validieren können, bevor sie im realen Betrieb eingesetzt werden. Über Nebius Nebius, das KI-Cloud-Unternehmen, baut die Full-Stack-Plattform, mit der Entwicklerteams und Unternehmen ihre KI-Zukunft selbst in die Hand nehmen können - von Daten und Modelltraining bis zum Produktiveinsatz. Nebius stützt sich auf umfassende eigene Technologiekompetenz, operiert im großen Maßstab mit einer schnell wachsenden globalen Präsenz und bedient weltweit Startups und Unternehmen, die KI-Produkte, Agenten und Services entwickeln. Nebius ist an der Nasdaq notiert (NASDAQ: NBIS) und hat seinen Hauptsitz in Amsterdam.