Embodied AI
für die humanoide
Ära.
ALVPHA Tech entwickelt ein ARM-natives, hardwareagnostisches Embodied-AI-Framework für humanoide Robotik — ein kohärenter Stack von NVIDIA Grace Blackwell Trainingsclustern bis zum Jetson Thor Edge-Deployment.
Unterstützt durch führende Startup-Programme.
ALVPHA Tech wurde in drei der weltweit führenden Programme für KI- und Deep-Tech-Startups aufgenommen — mit Zugang zu Technologie, Cloud-Ressourcen, Förderung und Netzwerk.
NVIDIA, das NVIDIA-Logo und NVIDIA Inception sind Marken und/oder eingetragene Marken der NVIDIA Corporation in den USA und anderen Ländern. Microsoft und Microsoft for Startups sind Marken der Microsoft-Unternehmensgruppe. Google, Google Cloud und Google for Startups sind Marken von Google LLC. Die Nennung dient ausschließlich der Information über bestehende Programm-Mitgliedschaften.
So funktioniert ALVPHA.
Roboter sind heute noch schwer an neue Aufgaben anzupassen.
Viele Robotersysteme werden für eine bestimmte Aufgabe programmiert. Ändert sich die Aufgabe, entstehen häufig neuer Programmieraufwand, zusätzliche Kosten und lange Umstellungszeiten.
ALVPHA entwickelt die Lern- und Steuerungsschicht für Roboter.
Ein Mensch zeigt oder beschreibt eine Aufgabe. Die ALVPHA-Software verarbeitet die Aufgabe, speichert das Wissen und unterstützt den Roboter bei der Ausführung.
Drei Fähigkeiten machen den Unterschied.
Die Software erkennt, welche Aufgabe ausgeführt werden soll.
Erlernte Aufgaben und Erfahrungen werden als wiederverwendbares Wissen gespeichert.
Das Wissen wird in ausführbare Schritte für das Robotersystem übersetzt.
Roboter werden schneller an neue Aufgaben angepasst.
- →weniger manuelle Programmierung
- →kürzere Umstellungszeiten
- →wiederverwendbares Aufgabenwissen
- →geringerer Integrationsaufwand
- →mehr Flexibilität im Betrieb
Damit können Robotersysteme perspektivisch auch für kleinere Serien, wechselnde Produkte und mittelständische Unternehmen wirtschaftlicher werden.
2026 wurde aus der Idee ein Unternehmen.
- APRIL 2026ALVPHA Tech GmbH gegründet und in das Handelsregister eingetragen
- MAI 2026Forschungs- und Entwicklungsarbeit an ADAM/EVE gestartet
- JUNI 2026Aufnahme in NVIDIA Inception
- JUNI 2026Aufnahme in Microsoft for Startups
- JULI 2026Aufnahme in Google for Startups
- JULI 2026Forschungszulage beantragt
- JULI 2026ZIM beantragt
Machen wir Roboter gemeinsam flexibler.
Wir suchen Industriepartner, Robotik-Integratoren und Forschungspartner für erste Demonstratoren und Pilotprojekte.
Ein Stack,
Edge bis
Rechenzentrum.
Die nächste Generation der Robotik ist keine Hypothese mehr. Figure, Boston Dynamics, Agility, Tesla Optimus, Unitree und 1X skalieren humanoide Plattformen zwischen 2026 und 2028 in Richtung kommerzieller Einführung.
Doch der KI-Stack hinter diesen Robotern bleibt fragmentiert. Training findet auf x86-Datacenter-GPUs statt. Deployment läuft auf ARM-Edge-Silicon. Jeder Übergang kostet Engineering-Aufwand, erzeugt Quantisierungsdrift und verbraucht Energie, die mobile Humanoide sich nicht leisten können.
ALVPHA Tech schließt diese Lücke. Unser Framework läuft nativ auf ARM — vom Training auf NVIDIA Grace Blackwell bis zur Inferenz auf Jetson Thor, mit Energieeffizienz als erstrangige Designanforderung, nicht als Nachgedanke.
Gebaut auf NVIDIA. Erweitert von ALVPHA.
Referenz- und Ziel-Compute-Architektur. Die Beschaffung von Hardware und Cloud-Ressourcen ist über Förder- und Partnerprogramme geplant.
Hardware
- →NVIDIA Jetson AGX Thor — Edge/Deployment, 2.070 FP4 TFLOPS, 128 GB Unified Memory, ARM Neoverse V3AE.
- →NVIDIA DGX Station GB300 — F&E, 784 GB Unified Memory, 20 PFLOPS FP4, Grace Blackwell Ultra.
- →Grace Hopper Cloud-Burst — Nebius EU, CoreWeave, für Spitzen-Trainingsworkloads.
Frameworks
- →NVIDIA Isaac Lab + Sim — Simulation und synthetische Datengenerierung.
- →NVIDIA GR00T (N1.5) — Foundation Vision-Language-Action Modelle für Humanoide.
- →TensorRT-LLM + NIM — Optimierte Inferenz und Microservice-Deployment.
- →LeRobot · ROS2 · MuJoCo — Open-Source-Integrationsschicht.
ALVPHA Memory Core + Energy Optimization Layer
Langzeit-agentisches Gedächtnis und Wissensrepräsentation für verkörperte Agenten über längere Zeiträume.
Joules-pro-Inferenz-Profiling, Policy-Kompression und Laufzeitadaption für mobile Compute-Envelopes.
Hardwareagnostisches Deployment-Target — Jetson Thor heute, erweiterbar auf nächste Generation ARM-Edge-Silicon.
Drei Phasen. Von der Simulation zur Produktion.
Validierung
Open-Hardware-Integration auf SO-ARM101 + Jetson AGX Thor. MuJoCo-Simulationspipeline. ACT- und Diffusion-Policy-Training für Manipulationsaufgaben.
FÖRDERUNG: ZIM · FORSCHUNGSZULAGE 2026
ADAM.
Proprietäre Humanoid-Entwicklungsplattform. GR00T-basiertes VLA-Fine-Tuning bei Scale auf DGX GB300. Erste kommerzielle Piloten mit deutschen Mittelstandsintegratoren.
FÖRDERUNG: EIC ACCELERATOR · INVEST BW · STRATEGISCHE PARTNERSCHAFTEN
EVE.
Produktionsreifes Humanoid-KI-Gehirn. Framework-Lizenzierung an Robotik-OEMs. Multi-Roboter-Orchestrierung und Flottenmanagement.
FÖRDERUNG: SERIES A / STRATEGISCHE PARTNERSCHAFTS-TRACK
Building in public.
Wir bauen ALVPHA als offene Forschungspipeline. Demos, technische Updates und Roadmap-Fortschritte teilen wir öffentlich — damit Partner, Investoren und Talente in Echtzeit sehen, was entsteht.
Double-Opt-In: Du erhältst zuerst eine Bestätigungs-E-Mail. Nur ALVPHA-Updates, kein Spam, jederzeit kündbar mit einem Klick.
Baue mit an der verkörperten KI.
Wir bauen ein kleines, technisches Kernteam für humanoide Robotik auf dem NVIDIA-Stack. Wenn dich Embodied AI, Edge-Deployment und Frontier-Robotik reizen — sprich mit uns.
Gemeinsam bauen wir die verkörperte Zukunft.
Wir arbeiten mit Robotik-OEMs, Industrieintegratoren, Forschungseinrichtungen und Förderpartnern zusammen. Wenn Sie Humanoide bauen — oder finanzieren — lassen Sie uns reden.