Die Integration von Robotik und künstlicher Intelligenz (AI) verlagert sich zunehmend aus Laborumgebungen in reale, dynamische Szenarien – in Fabriken, Lagern und öffentlichen Räumen. Dieser Übergang bringt neue Herausforderungen für die zugrundeliegende Infrastruktur mit sich, da physische AI-Systeme kontinuierlich lernen, simulieren und in Echtzeit reagieren müssen. Die gängigen Cloud-Infrastrukturen reichen hier nicht aus, da sie für die spezifischen Anforderungen von Robotik- und Simulationssystemen nicht optimiert sind. Drei zentrale Probleme zeigen, warum eine purpose-built-Infrastruktur dringend erforderlich ist. Erstens fehlt es an qualitativ hochwertigen, kontextbezogenen Trainingsdaten. Im Gegensatz zu Sprachmodellen, die auf Internettext trainiert werden, benötigen physische AI-Systeme multimodale Daten wie Bilder, Videos, LiDAR, Sensordaten und Bewegungsdaten, die direkt mit Aktionen und Ergebnissen verknüpft sind. Die Realwelt ist variabel und kostspielig für Datensammlung, weshalb Simulationen entscheidend sind, um synthetische Daten zu generieren, Edge-Cases zu testen und schneller zu iterieren. Doch das Skalieren von Simulationen erfordert komplexe Infrastruktur: große GPU-Fleets, parallele Ausführung, „sim-ready“ 3D-Assets und spezialisierte Hardware. Inference innerhalb der Simulation muss nicht nur präzise sein, sondern auch hohe Durchsatzraten bei niedriger Latenz ermöglichen – eine Anforderung, die von herkömmlichen Cloud-Architekturen kaum erfüllt wird. Ausfälle oder Unterbrechungen bei Tausenden laufenden GPUs können ganze Trainingszyklen gefährden, weshalb Zuverlässigkeit und Preis-Leistungs-Verhältnis entscheidend sind. Zweitens steigt die Komplexität der Datenverarbeitung. In Betrieb befindliche Roboter produzieren riesige Datenmengen – aus Simulationen, Kameras, Sensoren und Bewegungsdaten – die oft laut, unstrukturiert und zeitabhängig sind. Einfache Speicherung in Objektspeichern reicht nicht aus. Stattdessen braucht es automatisierte Pipelines zur Synchronisation, Indexierung und Organisation, damit Daten gezielt für das Training ausgewählt werden können. Die Latenz ist kritisch: Reaktionen müssen in Millisekunden erfolgen, was zentralisierte, batch-basierte Verarbeitung ausschließt. Daher entsteht ein hybrides System aus Edge-Inference für Echtzeitreaktionen und Cloud-basierten Planungsmodellen, das nahtlos zusammenarbeitet. Drittens wird die Datenbewegung zur Hauptengpasse. Robotiksysteme erzeugen kontinuierliche Datenströme, die schnell verarbeitet werden müssen. Viele bestehende Plattformen sind für Batch-Workloads ausgelegt und versagen bei kontinuierlichem Hochdurchsatz. Mehr GPUs nützen wenig, wenn die Daten nicht schnell zwischen Geräten, Edge und Cloud fließen können. Die Kosten für Datenübertragung können sogar die Speicherung übersteigen. Für Skalierung ist daher eine Infrastruktur mit hoher Bandbreite, schnellen I/O-Operationen und vorhersehbarer Leistung notwendig. Die Zukunft der physischen AI liegt in einer hybriden Architektur: große Simulationen und Training in der Cloud, kombiniert mit schneller, lokal aufgerüsteter Inferenz und kontinuierlichem Lernen am Edge. Unternehmen wie Nebius setzen darauf, diese Herausforderungen durch optimierte GPU-Infrastruktur, hochdurchsatzfähige Speicher und flexible Orchestrierung zu lösen. Mit Fokus auf Preis-Leistung, Zuverlässigkeit und Datenfluss sind sie auf dem Weg, die Infrastruktur für die nächste Generation der Robotik zu schaffen. Die Frage ist nicht mehr, ob, sondern wer zuerst diese Plattformen baut. Industrieexperten betonen, dass der Erfolg physischer AI nicht allein von Modellen abhängt, sondern von der Fähigkeit, Daten effizient zu bewegen, zu verarbeiten und in Echtzeit zu nutzen. Unternehmen, die frühzeitig in solche hybriden, datengetriebenen Infrastrukturen investieren, werden die führenden Akteure in der nächsten Ära der Robotik sein.