Eka Robotics: 150 Millionen Dollar für ein Robotermodell, das Kraft statt Sprache auswertet

Eka Robotics hat am 20. Oktober 2026 eine Series-A-Finanzierung über 150 Millionen US-Dollar bekannt gegeben. Angeführt wird die Runde von Andreessen Horowitz (a16z) und F-Prime, dem Wagniskapitalfonds im Umfeld der Fidelity-Muttergesellschaft FMR. Eine Bewertung nennt Eka in seiner Mitteilung nicht; TechCrunch berichtet von 1,45 Milliarden Dollar nach Abschluss der Runde, und Eka verlinkt diesen Bericht auf seiner eigenen Website. Das Unternehmen wurde 2024 gegründet und sitzt nach Angaben von The Robot Report in Cambridge, Massachusetts. 

Wer investiert

Neben den beiden Leads beteiligen sich die Seed-Investoren Obvious Ventures und E14 Fund erneut, dazu MFV Partners, Bison Ventures, Glasswing Ventures, Samsung Next und mehrere nicht genannte Fortune-500-Konzerne als strategische Geldgeber. a16z begründet den Einstieg in einem eigenen Beitrag: Industrieroboter funktionierten in strukturierten Umgebungen, scheiterten aber an verrutschenden Teilen, nachgiebigen Materialien oder schlecht passenden Steckverbindungen. Eka entwickle Modell, Sensorik, Regelung und Hardware gemeinsam, sodass der Kontakt selbst zur Information werde. Ob die Leistung über ganze Produktionsschichten stabil bleibe, sei der nächste Test – das schreiben die Investoren selbst. 

Kraft statt Sprache: Was das Modell anders macht

Viele Robotik-Start-ups trainieren derzeit Vision-Language-Action-Modelle (VLA), die Kamerabilder und Sprachanweisungen mit Bewegungsbefehlen verknüpfen. Eka nennt sein Modell „Vision-Force-Action“ (VFA): Es verarbeitet neben dem Bild die Kraftrückmeldung aus dem Greifer. Mitgründer Pulkit Agrawal begründet das gegenüber TechCrunch so: Das Kamerabild liefere nur die grobe Lage eines Objekts, das eigentliche Greifen laufe über Kräfte. Dafür hat Eka einen eigenen Greifer mit mehr Kraftsensoren gebaut, der auf Kontakt reagiert. Er soll laut TechCrunch weniger als 1.000 Dollar kosten und ist für fünf Millionen Zyklen ausgelegt; das Ziel sind 20 Millionen, der übliche Wert für Industriearme. Trainiert wird nicht mit menschlichen Vorführungen, sondern per Reinforcement Learning in einer Physiksimulation mit Millionen Variationen von Lage, Reibung und Kontakt. In Minuten ließen sich so tausende Stunden Robotererfahrung erzeugen, und die Lücke zwischen Simulation und Realität werde kleiner – beides Aussagen von Eka. Details zur Methode hält die Firma aus Wettbewerbsgründen zurück. 

Leistungsangaben und Kunden

Eka gibt rund 1.500 Griffe pro Stunde an, etwa das 2,5-Fache des menschlichen Richtwerts von 600; a16z ordnet den Wert Laborversuchen zu Auftragseinschleusung und Bin-Picking zu. TechCrunch spricht von Objekten bis ein Kilogramm und zitiert Eka mit einer Erfolgsquote von über 95 Prozent. Dieselben Roboter sollen Glühbirnen eindrehen und Kabel einstecken. Unabhängig geprüft ist davon nichts. Kunden nennt Eka nicht; laut TechCrunch laufen nicht öffentliche Pilotprojekte mit mehreren Industriekunden, unter anderem für Pick-and-Place und Kabelhandhabung. Der Robotiker Kris Hauser von der University of Illinois lobt gegenüber TechCrunch die Anpassung an viele Objekte ohne Nachtraining, verweist aber auf den Praxistest: Montagelinien müssten ein Jahr ohne Ausfall laufen. Mit dem Kapital will Eka das Modell auf weitere Aufgaben ausdehnen, die Fähigkeiten seiner Systeme erweitern und Kundeneinsätze beschleunigen. 

Gründer aus MIT und DeepMind

Pulkit Agrawal ist Associate Professor am MIT und leitet dort das Improbable AI Lab am CSAIL. Tuomas Haarnoja hat an der UC Berkeley den Reinforcement-Learning-Algorithmus Soft Actor-Critic mitentwickelt und war danach Forscher bei Google DeepMind. Das Team kommt nach Firmenangaben unter anderem von MIT, Berkeley, DeepMind, Boston Dynamics und Microsoft. Einen Bezug nach Europa gibt es bislang nicht: Eka nennt weder europäische Kunden noch Standorte, und die Website besteht aus Startseite, Blog und Stellenangeboten. Was es gibt, sind ein vorführbares System, erste Pilotkunden und 150 Millionen Dollar – ob daraus ein Produkt für den Dauerbetrieb wird, ist die Frage, die auch die Investoren offen lassen.