Skild AI sammelt 1,4 Milliarden Dollar unter Führung von Softbank ein und wird mit mehr als 14 Milliarden Dollar bewertet; Schneider Electric steigt als strategischer Investor ein

Skild AI hat am 14. Januar 2026 den Abschluss einer Finanzierungsrunde der Series C über 1,4 Milliarden Dollar bekanntgegeben. Angeführt wurde die Runde von der japanischen Softbank Group. Das 2023 gegründete Unternehmen beziffert seine Bewertung auf mehr als 14 Milliarden Dollar und setzt damit einen öffentlichen Preis für Firmen, die Roboterintelligenz verkaufen und keine eigenen Roboter.

Der Sprung ist beträchtlich. Im Juli 2024 hatte Skild eine Series A über 300 Millionen Dollar bei einer Bewertung von 1,5 Milliarden Dollar gemeldet. Gemessen daran hat sich der Wert binnen etwa anderthalb Jahren mehr als verneunfacht. Die neue Runde entspricht rund einem Zehntel der genannten Bewertung. Ob es sich um eine Bewertung vor oder nach dem Geldzufluss handelt, wie hoch ein möglicher Anteil an Zweitmarktverkäufen ist und welche Vorzugsrechte gelten, ließ das Unternehmen offen.

Der Investorenkreis verbindet Finanz- und Industriekapital. Neben Softbank nennt Skild NVentures, die Wagniskapitaleinheit von Nvidia, sowie Macquarie Capital und Jeff Bezos über Bezos Expeditions. Die Altinvestoren Lightspeed, Felicis, Coatue und Sequoia Capital stockten auf. Als neue strategische Geldgeber kamen LG, Schneider Electric, der US-Klinikbetreiber CommonSpirit und Salesforce Ventures hinzu. Weitere Namen auf der Liste sind Disruptive, 1789 Capital, IQT, TF Capital, Andra Capital, Palo Alto Growth Capital, Alpha Square, Mirae Asset und Destiny.

Skild verfolgt nach eigener Darstellung eine körperübergreifende Intelligenz. Das Modell Skild Brain soll als einheitliches Fundamentmodell Vierbeiner, Humanoide, Tischroboterarme und mobile Manipulatoren steuern, ohne vorab auf eine bestimmte Hardware zugeschnitten zu sein, und sich über Aufgaben und Maschinen hinweg verallgemeinern lassen. Damit grenzt sich Skild von Humanoid-Herstellern wie Figure AI, Apptronik oder 1X ab, die Modelle für ihre eigenen Roboter trainieren.

Technisch beruht der Anspruch auf Daten. Skild speist sein Modell nach eigenen Angaben aus vier Quellen, nämlich großskaliger Simulation mit synthetischer Erfahrung, Internetvideos von Menschen bei der Arbeit, Fernsteuerungsdaten, die Kamerabilder mit Gelenkbewegungen verknüpfen, und Daten aus Robotereinsätzen bei Kunden. Simulation und Video liefern billig Breite, während Teleoperation und Feldeinsätze die knappen, physikalisch exakten Beispiele beisteuern, mit denen ein Modell lernt, wie sich ein bestimmter Motor bewegen muss.

Das frische Kapital will Skild nach eigenen Worten nutzen, um alle vier Datenquellen massiv auszubauen und Grundlagenforschung zu Modellarchitekturen, Lernalgorithmen und Datenerhebung zu finanzieren. Ziele für Personal, Rechenbudget oder einen Zeitplan für neue Modellversionen nannte das Unternehmen nicht.

Erste Umsätze kann Skild vorweisen. Der Umsatz sei 2025 binnen weniger Monate von null auf rund 30 Millionen Dollar gestiegen, mit Einsätzen in Sicherheitsdiensten, Bau, Zustellung, Rechenzentren, Lagerhäusern und Fabrikmontage. Kundennamen und den Anteil wiederkehrender Erlöse veröffentlichte das Unternehmen nicht.

Der Vergleich mit anderen kapitalstarken Roboterfirmen zeigt, wie Investoren Software bepreisen. Figure AI meldete im September 2025 eine Series C über 1 Milliarde Dollar bei einer Bewertung von 39 Milliarden Dollar nach dem Geldzufluss, baut aber Roboter und Fertigung selbst. Apptronik schloss am 11. Februar 2026 eine Erweiterung seiner Series A über 520 Millionen Dollar ab, womit die Series A insgesamt mehr als 935 Millionen Dollar erreichte, zum Dreifachen des ursprünglichen Preises. Physical Intelligence, der engste Software-Rivale, schloss im November 2025 eine von CapitalG angeführte Series B ab, ohne dass Konditionen bekannt wurden.

Für Europas Industrie ist vor allem die Beteiligung von Schneider Electric bemerkenswert. Ein großer europäischer Anbieter von Fabrik- und Gebäudeautomatisierung sichert sich damit Zugang zu einer Software-Schicht, die künftig über die Steuerung ganz unterschiedlicher Roboter entscheiden könnte. Für Roboterhersteller wie Kuka, ABB, Universal Robots oder Neura Robotics stellt sich die Frage, ob sie eigene Modelle entwickeln oder auf externe Gehirne zurückgreifen. Für den Mittelstand, der selten eigene KI-Teams finanzieren kann, könnte ein lizenzierbares Modell die Einstiegshürde für flexible Automatisierung senken.

Die Risiken liegen auf der Hand. Eine Bewertung von rund dem 470-Fachen des Umsatzes 2025 lässt kaum Spielraum für ein langsames Wachstum. Unabhängige Belege dafür, dass ein einziges Modell bei Sicherheit und Zuverlässigkeit besser abschneidet als hardwarespezifische Systeme, fehlen bislang. Für den europäischen Markt kommt hinzu, dass lernende Robotersteuerungen die Anforderungen der Maschinenverordnung erfüllen müssen.