Fujitsu hat eine KI-Plattform vorgestellt, die digitale Intelligenz mit Robotern in Fabriken verbindet. Die Technologie ist das erste greifbare Ergebnis der strategischen Partnerschaft mit NVIDIA.
Die neue Plattform Fujitsu Kozuchi Physical AI 1.0 soll die Lücke zwischen digitaler Entscheidungsfindung und physischer Ausführung schließen. Sie integriert NVIDIA’s Software-Stack mit Fujitsus eigenem Multi-Agenten-Framework. Das Ziel: Hochsichere Automatisierung in kritischen Geschäftsprozessen, die bis hin zur Steuerung von Robotern reicht.
Vom Büro in die Werkhalle
Der Kern der Innovation liegt in der Vereinigung von „agentischer KI“ und „physischer KI“. Während erstere autonom Entscheidungen trifft, ermöglicht letztere die Interaktion mit der realen Welt über Sensoren und Roboter. Fujitsu stellt sich eine Gesellschaft vor, in der KI-Agenten und Roboter nahtlos zusammenarbeiten.
Die Plattform erlaubt es den KI-Agenten, in der Kundenumgebung autonom zu lernen. Der erste Anwendungsfall konzentriert sich auf komplexe Geschäftsabläufe wie die Beschaffung. Die Architektur ist jedoch explizit dafür ausgelegt, auch physische Roboter zu steuern. Diese sollen Aufgaben basierend auf einem tiefen Verständnis des operativen Kontexts ausführen.
„Die Grenze zwischen digitalem Assistenten und Robotersteuerung verschwindet“, kommentieren Branchenbeobachter. „Derselbe ‚Verstand‘, der Ihre Bestellungen abwickelt, könnte bald die Lagerroboter dirigieren.“
Getrieben von „Takane“ und NVIDIA
Herzstück der Plattform ist ein mehrschichtiges Multi-Agenten-Framework für hochsensible Geschäftsprozesse. Es nutzt Takane, Fujitsus hauseigenes Large Language Model (LLM), das für Unternehmensumgebungen optimiert wurde.
Zu den vorgestellten Schlüsselfunktionen gehören:
* Sichere Workflow-Automatisierung: Ein Framework, das mehreren KI-Agenten die Zusammenarbeit an sensiblen Aufgaben ermöglicht, ohne die Datensicherheit zu gefährden.
* Spezialisierte Beschaffungs-Agenten: Die Erstauslieferung enthält vorab trainierte Agenten, die Betriebsabläufe in Einkaufsabteilungen automatisieren und optimieren sollen.
* Autonome Evolution: Bis zum Ende des Geschäftsjahres 2025 plant Fujitsu, die Plattform zu einer vollständig agentischen Grundlage weiterzuentwickeln, die ihre Leistung eigenständig verbessert.
Dieser Launch ist das „Anwendungs-Layer“-Resultat der NVIDIA-Partnerschaft vom Oktober 2025. Damals vereinbarten die Unternehmen, eine souveräne KI-Infrastruktur für Japan aufzubauen. Fujitsu positioniert Kozuchi damit nicht nur als Software, sondern als Betriebssystem für die nächste Generation industrieller Robotik.
Ein Platform-Play mit breitem Ambition
Die Ankündigung folgt auf eine Reihe schneller Innovationen. Erst am 23. Dezember verkündeten Fujitsu und die Tohoku Universität, dass die Kozuchi-Plattform mittels Kausaler KI den Mechanismus eines neuen Supraleiter-Materials entdeckt habe. Diese Abfolge unterstreicht die Vielseitigkeit der Plattform – von der Materialforschung bis zur Fabrikautomatisierung.
Der Trend hin zur „Physischen KI“ ist branchenweit zu beobachten. Generative KI bewegt sich über Text- und Bildgenerierung hinaus in die Steuerung physischer Systeme. Anfang Dezember zeigte Fujitsu bereits eine verwandte Technologie zur Unterstützung der Mensch-Roboter-Kollaboration.
Roadmap: Souveränität und direkte Robotersteuerung
Fujitsu hat einen ambitionierten Fahrplan für die Plattform. Nach dem Launch soll die Technologie in die „souveräne Domäne“ expandieren. Das stellt sicher, dass kritische Infrastruktur und sensible Daten unter lokalen Governance-Standards geschützt bleiben – eine Schlüsselanforderung für japanische und europäische Märkte.
Bis Ende des Geschäftsjahres 2025 will das Unternehmen das System als voll funktionsfähige agentische KI-Grundlage in Betrieb haben. Spätere Updates sollen die direkte Interaktion mit physischen Robotern ermöglichen.
In einer weiteren heutigen Meldung kündigte Fujitsu den Start eines Versuchs mit der Universität Tokio an. Dabei wird ein cloud-verbundenes System zum Verschieben von Rechenlasten zwischen Regionen getestet. Dies unterstreicht das Engagement des Unternehmens, Energie- und Rechenressourcen für das KI-Zeitalter zu optimieren.
