Agility, borsadaki ilk saf insansı robot şirketidir. Satın alıyor musun?

Agility, halka açık ilk saf oyun insansı robot şirketi olarak bugün Nasdaq'a geliyor.

Neredeyse bir yıl önce, Figure AI CEO'su Brett Adcock, rakip robotik şirketi Agility'nin bazı nazik sosyal medya alaylarına şu öngörüyle yanıt verdi: "12 aydan kısa sürede iflas edeceksiniz."

Haberin Detayları ve Öne Çıkan Bilgiler

Bunun yerine Agility, halka açık bir şirket haline gelmesini ve perakende yatırımcılardan 465 milyon dolar yeni sermaye ve bir dilim özel finansman elde etmesini sağlayacak ters birleşme yoluyla halka açılıyor. İşlem, özel amaçlı bir satın alma şirketi veya SPAC aracılığıyla gerçekleşecek.

CEO Peggy Johnson, şirketin piyasaya çıkışından önce TechCrunch'a "Agility'de çok fazla dans eden veya ters takla atan robot görmüyorsunuz" dedi. "Yapacak insan bulmanın zor olduğu, manuel, çok tekrarlanan işler olan stratejimize sadık kaldık."

Çeviklik, fiziksel yapay zeka yatırımındaki son patlamanın öncesine dayanıyor. Şirket, bir robotun iki ayak üzerinde güvenli bir şekilde yürümesini sağlama konusunda ilerleme kaydeden bir grup araştırmacı tarafından 2015 yılında Oregon Eyalet Üniversitesi'nden ayrıldı. Şirket, aralarında Schaeffler, GXO, Toyota Motor Manufacturing Canada ve Mercado Libre'nin de bulunduğu dokuz farklı müşteriyle endüstriyel ortamlarda bir avuç Digit robotunu kullanmaya odaklandı. Rakamlar genellikle GXO lojistik tesisinde 100.000'den fazlası dahil olmak üzere ağır kutuları taşımak için kullanılıyor.

Figure, Tesla, 1X veya Boston Dynamics tarafından üretilen insansı robotlarla karşılaştırıldığında, Agility's Digit ağır görünebilir, ancak robot aslında gerçek bir iş yapıyor ve para kazanıyor - her ne kadar 2026'nın ilk altı ayında sadece 174.000 dolar ve çoğunlukla ilgili taraflardan olsa da. Şirket aynı dönemde 362 milyon dolar kaybetti, bu da yeni sermayeyi başarılı bir şekilde dağıtmak için zamanın ilerlediği anlamına geliyor.

İyi haber şu ki, Agility'nin yeni nesil robotu Digit 5 ​​için 30 müşteriyle 300 milyon dolarlık planlı sözleşmeleri var. Yeni model, önceki modeli (ve aslında çoğu insansı robot) gibi yalnızca izole bir çalışma hücresinde değil, insanların etrafında da güvenli bir şekilde çalışabiliyor. Johnson, bu anlaşmanın şirketi halka açma kararının arkasındaki "itici faktörlerden biri" olduğunu söyledi ancak müşterilerin kim olduğunu veya yatırımcı olup olmadıklarını henüz açıklayamadı.

Anlaşmaları tamamlamak için Johnson, Hane 5'in üretim, çalışma süresi ve yerleştirme doğruluğu dahil olmak üzere çeşitli ölçümlerde açıklanmayan hedeflere ulaşması gerektiğini söyledi. Şirket henüz Digit 5'in prototiplerini sergilemedi ancak Johnson bunların CES 2027'de gösterileceğini ve o yılın sonunda yaygın olarak satışa sunulacağını söyledi.

Agility'nin görüşüne göre bir robot, hizmet olarak robot modeli kapsamındaki şirketler için yılda 100.000 dolar, hatta müşteri robotu doğrudan satın alırsa daha da fazla tasarruf sağlayabilir. Bu birim ekonomisinin sonuçta işe yarayıp yaramayacağı, hem görev doğruluğu açısından hem de şarj veya bakım için duraklamalar olmadan ne kadar süre çalışabileceği açısından Digit 5'in yeteneklerine bağlı olacaktır.

Johnson, tek bir kişinin 50 kiloluk bir nesneyi kaldırması örneğini verdi; bu, bazı işyerlerinin yaralanmayı önlemek için kullandığı resmi olmayan bir eşiktir. "Digit bunu defalarca yapabilir" dedi. "Bu işi bir insana vermek istemiyorsunuz. Bunu robota vermek istiyorsunuz."

Çeviklik iki temel soruyla karşı karşıyadır: Hane 5 için yeni müşterileri ne kadar hızlı bulabilir ve robotun yeteneklerini ne kadar hızlı geliştirebilir? Potansiyel müşterilerin, dağıtımın ölçeği tamamen büyütülmeden önce Agility'nin yerinde konsept kanıtlaması yapması için 500.000 ABD doları harcaması gerekiyor; Mayıs 2026'da dört müşteri kaydolmuştu. Digit, ağır yükleri alıp %98 doğrulukla yerleştirebilse de, günümüzün çoğu robotu gibi hâlâ karmaşık manipülasyon görevlerini yerine getirme becerisinden yoksun.

Üretken yapay zeka tekniklerinin, robotların çok çeşitli öğeleri işlemesine olanak tanıyacak el becerisini ne kadar hızlı bir şekilde ortaya çıkaracağı hâlâ belli değil. Video ve teleoperasyon verilerine dayalı eğitim sistemleri güvenilir bir genel özerkliğe yol açmadı, ancak transformatör mimarisini farklı yöntemlere uyarlamak fiziksel yapay zeka araştırmacıları için umut verici görünüyor.

Johnson, "Robot hareketlerine ilişkin fiziksel verilerin interneti yok ve bu nedenle pek çok kişinin verileri çeşitli şeyler kullanarak simüle etmeye çalıştığını görüyorsunuz ve biz de bu tekniklerin hepsini kullanıyoruz" dedi. "Artıları ve eksileri var ama aynı zamanda elimizde... gerçek tesislerdeki gerçek müşterilerden alınan 65.000 saatlik gerçek operasyonel veriler var... bu da Digit'in eğitimini hızlandırmamıza yardımcı oluyor."