Amulya Vishwanath werkte zeven jaar aan productmarketing voor NVIDIA’s robotica-platformen. Nu startte ze Techable VC, een investeringsfonds dat zich richt op wat zij fysieke AI noemt. Volgens Vishwanath is robotica nog lang niet volwassen; de sector zit in een Lego-achtige fase waarin basisonderdelen opnieuw worden opgebouwd.

Wat bedoelt ze met "fysieke AI"?

Vishwanath gebruikt fysieke AI niet alleen voor traditionele robots. Ze rekent daar ook toe:

• een molecuul of nieuw materiaal dat ontstaat door AI-gestuurd onderzoek

• een nieuw medicijn dat dankzij geavanceerde modellen sneller wordt ontdekt

• een machine of robot op een fabriekspas die taken uitvoert in de echte wereld

Het idee is dat AI niet alleen in schermen en software leeft. AI kan directe invloed hebben op fysieke producten en processen. Dat maakt het vakgebied breder dan alleen poten, grijpers en sensoren.

Waarom is robotica nog in de "Lego-fase"?

Vishwanath zegt dat veel basiscomponenten nog worden herbouwd. Denk aan:

• actuatoren (de onderdelen die beweging maken)

• robotgrijpers en -handen

• software voor het aansturen en beveiligen van machines

• veiligheidsstandaarden voor samenwerken met mensen

Deze onderdelen bestaan wel, maar ze zijn vaak nog te fragiel, te duur of te weinig gestandaardiseerd om op grote schaal te werken. Daarom ziet zij de industrie nog als een bouwplaats: mensen leggen nu de blokken neer waar later complete systemen op kunnen draaien.

Hoe verhoudt dit zich tot grote AI-modellen?

Sommigen verwachten een snel kantelpunt, vergelijkbaar met de doorbraak van chatbots eind 2022. Die verwachting is: één groot basismodel maakt veel gespecialiseerde oplossingen overbodig. Vishwanath is minder zeker van zo’n snel moment voor fysieke systemen. Volgens haar vraagt het werken met de echte wereld andere oplossingen dan alleen een groot taal- of beeldmodel. Materialen, chemie en mechanica hebben eigen beperkingen en kansen.

"Conscious automation" en focus op echte problemen

In het gesprek noemt Vishwanath ook het begrip "conscious automation". Daarmee doelt ze op automatisering die niet alleen een taak uitvoert, maar ook rekening houdt met de fysieke context en de gevolgen ervan. Het gaat om systemen die waarnemen, beslissen en handelen in de echte wereld — niet alleen algoritmes op een server.

Ze zoekt vooral kansen die grote, tastbare problemen oplossen. Voorbeelden die ze noemt zijn:

• familiebedrijven met fabrieken die geen personeel kunnen vinden

• chirurgen die burnout-verschijnselen ervaren door hoge werkdruk

Deze problemen vragen oplossingen die betrouwbaar, veilig en makkelijk inzetbaar zijn in bestaande omgevingen.

Investeren met een netwerk als voordeel

Vishwanath wil dat oprichters hun durfkapitaal (VC) als een verdedigingslinie zien: een toegevoegde waarde die helpt groeien en tegenslagen te overwinnen. Haar jaren bij NVIDIA gaven haar een netwerk dat ze nu inzet voor twee belangrijke taken:

• due diligence: snel inschatten of een technologie werkt en schaalbaar is

• klantintroducties: startups verbinden met potentiële kopers en partners

Dat netwerk functioneert als een concrete hulpbron, niet alleen als een chequeboek.

Waar liggen de sterke kanten van de VS en China? En wat is de rol van humanoide robots?

In het gesprek komt ook naar voren dat verschillende regio’s hun eigen voordelen hebben. Zonder in details te treden, ligt de nadruk op technologische voorsprong en schaalvoordelen die per markt verschillen.

Over humanoïde robots zegt Vishwanath dat ze meer moeten kunnen dan showoptredens of dansjes. De echte waarde ligt in praktische, herhaalbare taken waarbij een menselijk-achtige vorm nuttig is — bijvoorbeeld werken in omgevingen die voor mensen zijn gebouwd.

Conclusie

Volgens Amulya Vishwanath is fysieke AI geen kortstondige hype die alleen over robots gaat. Het is een verzameling van technologieën die materialen, medicijnen en machines kunnen veranderen. De sector is nog aan het uitvinden welke onderdelen samen goed werken. Investeerders en oprichters doen er volgens haar goed aan te focussen op praktische problemen en op netwerken die echte toegang tot klanten en expertise bieden.

Het volledige gesprek verscheen op de TechCrunch-podcast Equity en geeft meer achtergrond over haar visie, investeringsfocus en waarom zij nu vanuit ervaring bij NVIDIA bouwt aan een nieuw investeringsfonds.