Der US-Humanoidenhersteller Figure AI hat neue Einzelheiten zu seinem kommenden Roboter Figure 04 veröffentlicht. In einer am 22. Oktober 2026 öffentlich zugänglich gemachten internen Präsentation berichtete CEO Brett Adcock über Fortschritte bei Aktuatoren, Batterien und der neuen Roboterhand. Gleichzeitig nannte er erstmals deutlich höhere Zahlen für das menschliche Trainingsdatenprogramm Index.
Nach Unternehmensangaben wurden inzwischen 37,5 Millionen Videos über die Index-Plattform hochgeladen. Allein in einer Woche gab Figure dafür schätzungsweise 8,1 Millionen US-Dollar aus, umgerechnet rund 7,2 Millionen Euro.
Adcock gab außerdem einen Ausblick auf Helix 3.0, die nächste Generation der hauseigenen Robotik-KI. Konkrete Leistungsdaten oder einen Veröffentlichungstermin für das neue Modell nannte er allerdings nicht.
Figure 04 befindet sich weiterhin in der Hardwareentwicklung. Die sogenannte Design-Lock-Phase wurde bereits im Mai 2026 bekannt gegeben und ist keine neue Errungenschaft vom Oktober. Die jüngste Präsentation zeigt vor allem, wie weit einzelne Komponenten und die zugehörige KI-Infrastruktur inzwischen entwickelt wurden.
Figure 04: Aktuatoren, Batterien und die vierte Roboterhand
Für die vierte Generation seines humanoiden Roboters entwickelt Figure wesentliche Hardwarekomponenten neu. Adcock erklärte in der rund einstündigen Präsentation, dass die neuen Aktuatoren bereits in internen Testanlagen betrieben werden.
Auch die Batterieentwicklung macht nach Unternehmensangaben Fortschritte. In der Woche vor der Präsentation wurden zehn vollständige Batteriepakete erstmals in Betrieb genommen. Belastungs- und thermische Tests sollen folgen.
Besonders viel Entwicklungsarbeit investiert Figure in die Hände. Adcock sprach von der vierten Iteration der Figure-04-Hand und von monatelanger Arbeit an der möglichst präzisen Übertragung menschlicher Fingerbewegungen.
Das Unternehmen will Bewegungen menschlicher Fingerspitzen mit einer Genauigkeit im Millimeterbereich nachvollziehen und die Roboterhand entsprechend ansteuern.
Damit verbindet Figure zwei technische Herausforderungen: Die Hand muss mechanisch präzise genug arbeiten, um feine Bewegungen umzusetzen. Gleichzeitig muss das KI-Modell aus menschlichen Demonstrationen lernen, welche Bewegungen und Kontaktzustände für unterschiedliche Aufgaben erforderlich sind.
Adcock stellte die neue Hand als Annäherung an menschliche Fähigkeiten dar. Ein standardisierter Benchmark zur Greifgeschwindigkeit, Kraftregelung, Geschicklichkeit oder Erfolgsrate wurde jedoch nicht vorgelegt.
Das Design von Figure 04 wurde bereits im Mai nach einer kritischen Entwicklungsprüfung weitgehend festgelegt. Ein solcher Design Lock ist ein Schritt in Richtung späterer Fertigung, aber noch keine Bestätigung abgeschlossener Validierung, Serienproduktion oder kommerzieller Auslieferung.
Index: 37,5 Millionen hochgeladene Videos aus 112 Ländern
Eine der größten Veränderungen seit dem Sommer betrifft die Datensammlung.
Figure hatte seine Plattform Index am 25. August offiziell vorgestellt. Menschen können darüber Videos alltäglicher Aktivitäten aufnehmen und gegen Vergütung für das Training der Robotikmodelle bereitstellen.
Nach Angaben von Adcock hat Index inzwischen folgende Größenordnungen erreicht:
- 37,5 Millionen Videos: kumulierte Uploads über die Plattform.
- 1,26 Millionen App-Downloads: Verbreitung in 112 Ländern.
- 210.000 aktive Beitragende: Menschen, die in der vorausgegangenen Woche mindestens ein Video hochgeladen haben.
- 8,1 Millionen Dollar: geschätzte Ausgaben für Datensammlung innerhalb einer Woche.
Die Entwicklung ist bemerkenswert. Bei der öffentlichen Vorstellung Ende August hatte Figure noch 16 Millionen Videos aus 108 Ländern gemeldet.
Humanoid Insider berichtete Anfang September bereits über das Wachstum von Figure Index auf fast 70.000 wöchentlich aktive Nutzer und 35 Minuten Videomaterial pro Sekunde.
Die neuen Zahlen deuten auf eine starke Ausweitung des Programms hin. Allerdings sind App-Downloads, wöchentlich aktive Beitragende und die Menge an hochgeladenem Videomaterial unterschiedliche Kennzahlen.
Vor allem entsprechen 37,5 Millionen Uploads nicht automatisch 37,5 Millionen hochwertigen Trainingssequenzen. Figure verarbeitet die Aufnahmen über mehrere Stufen, darunter Qualitätsfilter, Betrugserkennung, Entfernung von Duplikaten und automatische Annotation.
Wie viele Videos nach dieser Verarbeitung tatsächlich für das Training von Helix verwendet werden, hat das Unternehmen nicht veröffentlicht.
Mehr Daten sollen Helix auf unbekannte Umgebungen vorbereiten
Die umfangreiche Datensammlung steht im Mittelpunkt von Figures KI-Strategie. Das Unternehmen will seinen Robotern nicht für jede Aufgabe ausschließlich spezielle Robotertrainingsdaten zur Verfügung stellen, sondern möglichst viele menschliche Tätigkeiten als allgemeine Grundlage nutzen.
Der Ansatz lässt sich bereits bei Helix 2.5 beobachten. Im September demonstrierte Figure, wie sein Modell bekannte Haushaltstätigkeiten in 30 zuvor unbekannten Wohnungen ausführen sollte.
In der offiziellen Veröffentlichung zu Helix 2.5 beschreibt Figure die Übertragung gelernter Fähigkeiten auf unterschiedliche Wohnungen, Möbel, Objekte und Lichtverhältnisse.
Nach den veröffentlichten Testergebnissen gelangen 237 von 420 Versuchen über drei zuvor trainierte Haushaltstätigkeiten hinweg. Das entspricht einer Erfolgsquote von rund 56 Prozent.
Die Experimente liefern Hinweise darauf, dass die Modelle bestimmte Aufgaben auf unbekannte Umgebungen übertragen können. Gleichzeitig scheiterte ein erheblicher Teil der Versuche.
Für eine tatsächliche Nutzung in Privathaushalten wäre eine deutlich höhere Zuverlässigkeit erforderlich, insbesondere bei Aufgaben mit zerbrechlichen Gegenständen oder in der Nähe von Menschen.
Adcock stellte in der Oktoberpräsentation auch Helix 3.0 in Aussicht. Das Unternehmen arbeitet nach seinen Angaben an deutlich größeren Modellen mit zusätzlichen Trainingsdaten und höherer Rechenleistung.
Eine vollständige technische Beschreibung, unabhängige Evaluation oder einen verbindlichen Erscheinungstermin für Helix 3.0 veröffentlichte Figure nicht.
3,5 Milliarden Dollar Rechenkapazität – keine neue Finanzierungsrunde
Figure baut nicht nur die Datenerfassung aus, sondern auch die dafür benötigte Recheninfrastruktur.
Bereits am 3. September vereinbarte das Unternehmen eine mehrjährige Partnerschaft mit Nscale. Der erste Vertrag umfasst ein geplantes Rechenvolumen im Wert von 3,5 Milliarden Dollar. Perspektivisch soll die Zusammenarbeit auf mehr als sechs Milliarden Dollar wachsen.
Das ist keine neu bekannt gegebene Eigenkapitalfinanzierung. Der Betrag bezeichnet eine mehrjährige Vereinbarung über Rechenleistung.
Wie Humanoid Insider bereits zur Nscale-Partnerschaft berichtete, plant Figure den Einsatz von bis zu 100.000 NVIDIA-GPUs auf Basis der Vera-Rubin-Plattform. Erste entsprechende Kapazitäten sollen ab der zweiten Jahreshälfte 2027 verfügbar werden.
In der Oktoberpräsentation bestätigte Adcock diese Größenordnung und erklärte, Figure verfüge inzwischen über mehr als zwei Milliarden Dollar an liquiden Mitteln. Die Angaben zur Liquidität stammen vom Unternehmen; nähere Finanzierungsbedingungen wurden nicht genannt.
Die Strategie verbindet damit drei hohe Kostenblöcke: humanoide Hardware, bezahlte Erfassung menschlicher Arbeitsdaten und große Rechenzentren für das Modelltraining.
Ob sich diese Investitionen auszahlen, hängt davon ab, wie viele reale Aufgaben die Modelle dadurch zusätzlich erlernen und wie zuverlässig sie diese auf unterschiedlichen Robotern ausführen können.
1.000 gebaute Figure 03 – aber wie viele arbeiten produktiv?
Adcock erklärte außerdem, Figure habe im Sommer seinen 1.000. Roboter der dritten Generation gebaut.
Die Angabe beschreibt einen Fertigungsmeilenstein. Sie bedeutet nicht, dass 1.000 Maschinen an zahlende Kunden ausgeliefert wurden oder in realen Fabriken im Dauerbetrieb stehen.
Figure teilte mit, dass Roboter inzwischen in drei US-Bundesstaaten eingesetzt würden. Konkrete Angaben zu allen Kundenstandorten, aktiven Flotten oder kumulierten Produktionsstunden wurden in der Präsentation jedoch nicht veröffentlicht.
Für Aufmerksamkeit sorgte auch eine frühere Demonstration, bei der Figure einen Logistikprozess über 200 Stunden aufrechterhielt. Adcock präzisierte nun, dass Roboter für Ladevorgänge ausgetauscht wurden. Die 200 Stunden beschreiben damit die kontinuierliche Durchführung des Prozesses und nicht die ununterbrochene Arbeit eines einzelnen Roboters.
Diese Unterscheidung ist für industrielle Kunden relevant. Kontinuierlicher Produktionsbetrieb kann durch mehrere Roboter, Ersatzsysteme und organisatorische Abläufe ermöglicht werden. Er sagt allein noch nichts über die individuelle Betriebszeit, Ausfallrate oder Wirtschaftlichkeit eines Roboters aus.
Figure verfolgt mit der Kombination aus neuer Hardware, Millionen menschlicher Videos und großer Rechenkapazität das Ziel, Robotern wesentlich mehr allgemeine Fähigkeiten zu vermitteln.
Der Erfolg von Figure 04 wird sich deshalb nicht allein an seinem neuen Design messen lassen. Entscheidend sind überprüfbare Leistungsdaten zu Geschicklichkeit, Zuverlässigkeit, tatsächlichen Arbeitsstunden und den Kosten der gesamten Roboterflotte.