Fady Saad, fondator și partener general la Cybernetix Ventures – Seria de interviuri

Fady Saad este fondator și partener general la Cybernetix Ventures, unde investește în companii de robotică, automatizare și IA industrială aflate în stadiu incipient. A cofondat și MassRobotics, contribuind la dezvoltarea parteneriatelor corporative și sprijinind startupurile din domeniul roboticii în drumul lor spre comercializare. Experiența sa îmbină ingineria, dezvoltarea afacerilor și provocările concrete ale integrării mașinilor în medii operaționale reale, iar abordarea sa investițională este centrată pe nevoile clienților și pe implementări viabile din punct de vedere comercial.

Cybernetix Ventures este o firmă de capital de risc cu sediul în Boston, care investește în startupuri de robotică, automatizare și IA industrială din America de Nord și Europa. Domeniile sale de interes includ industria prelucrătoare, logistica, sănătatea, construcțiile și tehnologiile care fac posibile aceste soluții, precum percepția, autonomia, senzorii și securitatea cibernetică pentru robotică. În acest interviu, Saad vorbește despre oportunitățile și limitele IA fizice, economia roboților specializați și a celor umanoizi, precum și despre fiabilitatea, datele și infrastructura necesare pentru a transforma tehnologiile promițătoare în afaceri scalabile.

Ați cofondat MassRobotics în 2014, contribuind la dezvoltarea unuia dintre cele mai importante ecosisteme de inovare în robotică din lume, iar apoi ați fondat Cybernetix Ventures în 2021. Ce v-a determinat să treceți de la sprijinirea startupurilor din domeniul roboticii la investițiile directe în acestea și cum v-a influențat experiența de la MassRobotics filosofia investițională?

Nu mi-am propus să devin investitor. Am ajuns în domeniul roboticii prin Vecna, unde am lucrat la cercetare și dezvoltare și la strategia de comercializare, și am înțeles repede că robotica nu urmează rețeta software-ului. Poți lansa un prototip software pentru utilizatori în șase luni. Un robot are nevoie de producție, de un lanț de aprovizionare, de testare, de măsuri de siguranță și de un client dispus să-l primească în spațiul său de lucru.

De aceea am înființat MassRobotics în 2014. I-am spus accelerator de startupuri, pentru că partea dificilă nu este construirea prototipului. Dificultatea este să transformi un prototip funcțional într-un produs pe care cineva îl poate cumpăra. M-am ocupat de parteneriatele corporative și, timp de peste șase ani, am participat la mai mult de 300 de întâlniri cu companii și am contribuit la crearea a peste 40 de parteneriate. Vedeam mereu același tablou: companii cu probleme reale, startupuri cu tehnologii reale și aproape niciun investitor care să le înțeleagă pe amândouă.

În 2018 și 2019, acest lucru a devenit evident. Fondurile de capital de risc erau concentrate în jurul SaaS sau al biotehnologiei, iar fondatorii din domeniul roboticii nu se încadrau nicăieri. Aveau prea mult hardware pentru investitorii în software și prea puțină biologie pentru cei din biotehnologie. Echipe bune stagnau pentru că nu exista capitalul potrivit. Mark Martin, pe care l-am cunoscut în 2017, când am adus Analog Devices la MassRobotics, a observat același deficit din perspectiva companiilor. Așa am creat Cybernetix, un fond care tratează robotica drept o clasă de active distinctă, și l-am lansat în 2021.

MassRobotics ne-a influențat într-un mod simplu felul în care investim. Pornim de la problema clientului, nu de la tehnologie. Preferăm echipele în care cel puțin unul dintre fondatori provine din industria căreia îi vând produsele. Și ne implicăm rețeaua de companii în fiecare investiție, pentru că, în acest sector, o prezentare către cumpărătorul potrivit poate valora mai mult decât cecul.

IA fizică se conturează drept unul dintre cele mai transformatoare domenii ale inteligenței artificiale, aducând inteligența în mașini care interacționează cu lumea reală. Ce descoperiri tehnologice îi accelerează adoptarea și de ce credeți că industria se apropie de un punct de cotitură important?

Două lucruri au evoluat în același timp. „Creierele” au devenit mult mai performante, iar „corpurile” mult mai ieftine.

Pe partea software, modelele fundamentale le-au oferit roboților ceva ce nu prea au avut până acum: capacitatea de a înțelege o instrucțiune și de a gestiona situații pentru care nu au fost programați în mod explicit. Simularea le permite echipelor să antreneze și să testeze mii de scenarii înainte ca un robot să ajungă într-o fabrică reală. Pe partea hardware, senzorii, sistemele de calcul la marginea rețelei, actuatoarele și bateriile devin tot mai ieftine și mai performante, astfel încât un startup poate construi un robot complet fără să fie un gigant industrial.

Apoi, există cererea: deficitul de forță de muncă din industria prelucrătoare, logistică, agricultură și construcții, îmbătrânirea forței de muncă și impulsul real de a readuce producția în țară. Spun mereu că deficitul de forță de muncă este o problemă economică, nu una inginerească, iar acum și consiliile de administrație îl tratează ca atare.

Așadar, da, este un punct de cotitură, dar aș preciza în ce privință. Capabilitățile și capitalul au ajuns la un punct de cotitură; implementarea la scară largă, nu. ChatGPT se bazează pe 20 sau 30 de ani de cunoștințe umane digitizate, iar în lumea fizică nu există un echivalent. Nu există niciun set de date care să-i spună unui robot că trebuie să țină diferit un ou, o foaie de hârtie sau o bucată de pânză. Companiile care vor elimina acest decalaj de date, implementându-și soluțiile în medii reale și învățând cu fiecare tură de lucru, vor defini următoarea etapă.

Investițiile în robotică și IA fizică s-au accelerat, susținute de progresele în domeniul IA, de deficitul de forță de muncă și de cererea tot mai mare de automatizare. Ce alimentează entuziasmul investitorilor și în ce măsură reflectă acest avânt oportunități comerciale reale, în comparație cu entuziasmul speculativ?

Cred că sunt ambele, iar investitorii nu ajută pe nimeni dacă pretind contrariul.

Cererea este reală. Deloitte și Manufacturing Institute estimează că producătorii din SUA ar putea avea nevoie de până la 3,8 milioane de lucrători până în 2033, iar aproximativ 1,9 milioane dintre aceste posturi riscă să rămână neocupate. Nu este o exagerare. Este o gaură în economie.

Capitalul este o altă poveste. Crunchbase a contabilizat investiții de 18,8 miliarde de dolari în startupuri de robotică în prima jumătate a anului 2026, mai mult decât în tot anul 2025. Însă PitchBook a constatat că numărul tranzacțiilor a scăzut în al doilea trimestru, în timp ce valoarea investițiilor a atins un record, ceea ce arată că o mână de runde de finanțare uriașe atrag cea mai mare parte a banilor. O mare parte din acești bani finanțează o narațiune: în principal, roboți umanoizi și modele de roboți de uz general.

Filtrul meu este intenționat unul banal. Clientul cumpără din nou după proiectul-pilot? Robotul atinge nivelul de fiabilitate necesar pentru sarcina respectivă, care pe o linie de producție este de 99,99%, nu de 90%? Există venituri reale în decurs de un an sau cam așa? Dacă răspunsurile sunt da, atunci avem o afacere. Dacă prezentarea se concentrează în principal pe ce ar putea face robotul în 2030, atunci este vorba despre speculație evaluată ca o certitudine. Robotica a mai trecut printr-un astfel de ciclu, iar companiile cu clienți plătitori ies mai puternice din perioada de reașezare a pieței.

Cybernetix Ventures strânge capital pentru al doilea fond, cu scopul de a-și extinde investițiile în companii de robotică și inteligență artificială aflate la început de drum. Cum a evoluat teza dumneavoastră de investiții de la lansarea primului fond și care sunt tehnologiile sau industriile emergente care atrag cel mai mult interesul investitorilor instituționali?

Convingerea de bază nu s-a schimbat. Valoarea în domeniul inteligenței artificiale aplicate lumii fizice se creează acolo unde software-ul întâlnește implementarea în lumea reală, iar cei mai buni roboți sunt proiectați pornind de la o problemă concretă. Fondul II își intensifică investițiile în această direcție.

Ceea ce s-a schimbat este harta. Fondul I s-a concentrat pe producție, logistică, construcții și sănătate. Fondul II păstrează aceste domenii și adaugă agricultura, energia și infrastructura climatică, sectorul spațial și apărarea, precum și tehnologiile cu dublă utilizare. Structura portofoliului rămâne aproximativ două treimi companii de robotică cu soluții complete și o treime tehnologii de bază, precum modelele de inteligență artificială, percepția și securitatea cibernetică între mașini. Primele investiții ale Fondului II au fost într-o companie de robotică spațială și într-o companie care dezvoltă modele de percepție, ceea ce arată în ce direcție se îndreaptă noua generație.

Analizăm atent și aspecte care abia dacă erau discutate în 2021, cum ar fi proveniența componentelor, gradul de expunere a lanțului de aprovizionare la China și securitatea robotului după conectarea la rețea.

Din discuțiile cu investitorii instituționali și corporativi, aud cel mai des două întrebări. În primul rând, companiile întreabă cum pot obține o fereastră către o piață pe care nu o pot dezvolta intern, ceea ce implică identificarea oportunităților, informații despre piață și co-investiții. Inteligența artificială aplicată lumii fizice a devenit o prioritate la nivelul directorilor generali în multe dintre aceste companii. Însă family office-urile și instituțiile întreabă ceva mai direct: de ce să nu participe pur și simplu, printr-un vehicul investițional cu scop special (SPV), la una dintre rundele mari de finanțare pentru roboți umanoizi sau modele robotice? Răspunsul meu este că aceste investiții sunt aglomerate, costisitoare și mari consumatoare de capital. Randamentele asimetrice se găsesc mai devreme… în companii pe care investitorii generalisti nu le-au descoperit încă. Acolo își dovedește valoarea un investitor specializat.

Roboții umanoizi au atras multă atenție și investiții, iar companii precum Tesla și Figure AI urmăresc să dezvolte capacități tot mai ambițioase. V-ați exprimat scepticismul cu privire la viabilitatea lor comercială. În ce privințe considerați că investitorii le supraestimează potențialul pe termen scurt și oferă roboții specializați o oportunitate de investiții mai convingătoare?

Sunt sceptic în privința calendarului, nu a tehnologiei. Regula mea este ca forma să urmeze funcției. Dacă sarcina presupune mutarea pieselor sau preluarea și plasarea lor, întrebați-vă dacă aveți nevoie de o mașinărie bipedă foarte complexă și foarte scumpă sau dacă ar fi suficient un braț, ori două brațe montate pe o bază mobilă. Pe o podea plană de depozit sau de fabrică, picioarele nu aduc prea multe avantaje. Ele cresc costurile, consumă energie și presupun folosirea unui robot care poate cădea.

Investitorii supraestimează roboții umanoizi când vine vorba de calculele pe termen scurt. Evaluările presupun o implementare pe scară largă în curând, însă problemele dificile rămân nerezolvate: mâinile agile, feedbackul tactil și de forță, bateriile care țin câteva ore și o stivă de inteligență artificială reproductibilă și trasabilă. O rată de eroare de 10% este acceptabilă la un chatbot. Într-o fabrică, o singură mișcare greșită poate răni pe cineva sau poate costa un client milioane. Mă aștept la livrări în volume semnificative în cinci până la 10 ani, nu anul viitor.

Roboții umanoizi sunt potriviți în locurile construite pentru oameni, care nu pot fi reproiectate. Spațiul este exemplul meu preferat. NASA le facturează utilizatorilor comerciali aproximativ 130.000 de dolari pentru o oră de lucru a unui astronaut, așa că un robot capabil să lucreze în interiorul unei stații proiectate pentru oameni își amortizează rapid costul. Aceeași logică se aplică instalațiilor nucleare, intervențiilor în caz de dezastre și unor activități din domeniul apărării.

Așadar, pe termen scurt, da, roboții specializați reprezintă o investiție mai bună raportată la risc. Sunt livrați și sunt plătiți astăzi.

În timp ce roboții umanoizi domină titlurile din presă, Cybernetix Ventures se concentrează pe aplicații practice în producție, sănătate, logistică și construcții. Care industrii pot obține cel mai mare impact economic pe termen scurt de pe urma inteligenței artificiale aplicate lumii fizice și unde vedeți deja rezultate măsurabile ale investițiilor în automatizare?

Cele mai rapide rezultate apar acolo unde se întâlnesc trei factori: o problemă costisitoare, lipsa forței de muncă și un cumpărător care măsoară rezultatele în bani.

Producția industrială vine pe primul loc, mai ales în fabricile existente. Majoritatea fabricilor nu pot fi reconstruite în jurul roboților. O companie cu sute de puncte de lucru are nevoie de automatizare care să se potrivească în clădirile pe care le are deja. De aceea, viziunea computerizată bazată pe IA, care permite brațelor robotice existente să manipuleze piese dezordonate, lucioase sau transparente, este atât de valoroasă. Modernizează ceea ce se află deja pe linia de producție.

Logistica este cea mai matură piață, cu rentabilitate clară a investiției în operațiunile de preluare, mutare și încărcare. Chiar și așa, preluarea fiabilă a oricărui obiect individual dintr-un container cu obiecte amestecate rămâne o problemă nerezolvată pe deplin.

Asistența medicală și științele vieții sunt domenii subestimate. Laboratoarele automatizate transformă munca lentă și manuală în rezultate mai rapide și reproductibile, iar dezvoltatorii de medicamente știu deja cum să plătească pentru obținerea mai rapidă a răspunsurilor.

Construcțiile se află într-o etapă mai timpurie, dar se confruntă cu una dintre cele mai grave penurii de forță de muncă. Roboții își dovedesc utilitatea în sarcini bine delimitate, precum trasarea planurilor și ridicarea materialelor.

Acolo unde văd rezultate măsurabile, tiparul este aproape întotdeauna același: o singură sarcină bine delimitată, executată mai fiabil, cu o recuperare a investiției pe care clientul o poate vedea în propriile cifre, nu într-o prezentare cu orizont de cinci ani.

Progresele în modelele fundamentale, viziunea computerizată, învățarea prin întărire și simulare transformă capacitățile roboticii. Care dintre inovațiile în IA considerați că vor avea cele mai importante consecințe în următorii cinci ani și ce limitări tehnice împiedică încă implementarea pe scară largă în medii reale imprevizibile?

În următorii cinci ani, aș urmări patru direcții.

Modelele fundamentale pentru roboți, în special cele care conectează viziunea, limbajul și acțiunea. Totuși, mă aștept să se impună domeniu cu domeniu, nu ca un singur model pentru orice. Parcursul începe cu un scop unic, continuă cu un set de cazuri de utilizare și poate ajunge apoi la un domeniu întreg — să zicem, construcția de case unifamiliale. Nu cred că un singur model va putea gestiona construcțiile, producția industrială și asistența medicală.

Simularea, pentru că face antrenarea ieftină. Dar simularea te duce la 80% sau 90%. În ultimii 10% roboții scapă obiecte și se lovesc de lucruri.

Simțul tactil. Viziunea este excelentă pentru înțelegerea mediului. Dar dacă vrei să schimbi lumea, trebuie să o simți. Senzorii tactili și mâinile mai bune contează, pentru că manipularea este esențială în majoritatea activităților reale.

Infrastructura de date. În domeniul vehiculelor autonome, o generație de companii precum Scale AI a construit afaceri mari prin colectarea și etichetarea datelor, iar Applied Intuition și-a construit afacerea pe simulare. IA fizică va genera propriul echivalent, iar acesta este una dintre cele mai mari oportunități din domeniu.

Implementarea în medii dezordonate și imprevizibile este încă împiedicată de problemele de fiabilitate și încredere. Fabricile au nevoie de un nivel de fiabilitate de 99,99%. Standardele de siguranță, certificarea și asigurările nu au ținut pasul cu roboții mobili care lucrează în preajma oamenilor. În plus, fiecare robot conectat reprezintă un risc de securitate cibernetică pe care foarte puțini îl includ încă în calculele de costuri.

Cybernetix Ventures a investit în companii precum Cambrian Robotics, Dash Bio și Rugged Robotics. Ce v-a atras la aceste companii și ce diferențiază o tehnologie promițătoare în domeniul roboticii de o afacere care se poate extinde la scară comercială?

Toate trei au pornit de la o problemă a clientului, nu de la o demonstrație spectaculoasă.

Cambrian Robotics. Piața viziunii computerizate este aglomerată, dar Cambrian preia în mod fiabil piese mici, lucioase și transparente, care pun în dificultate majoritatea sistemelor. Funcționează cu principalele mărci de roboți industriali, se instalează în aproximativ o jumătate de zi și era deja testat și implementat la producători precum Toyota, Audi și Electrolux când am condus împreună runda sa de finanțare seed, în 2024.

Dash Bio. Dezvoltatorii de medicamente trimit o mare parte din analizele biochimice către laboratoare externe, unde munca se desfășoară încă în mare parte manual. Dash a construit un laborator foarte automatizat, conform standardelor BPL (Bune practici de laborator), care combină robotica, IA și software-ul pentru a efectua analize esențiale de până la 10 ori mai repede. Nu vând roboți. Vând răspunsuri mai rapide, pentru care clienții știu deja cum să plătească.

Rugged Robotics. Pe un șantier, cineva încă marchează manual locul fiecărui perete, fiecărei țevi și fiecărui element de instalație. Este un proces lent, iar greșelile devin costisitoare după ridicarea pereților. Robotul Rugged imprimă planurile direct pe podea. O singură sarcină bine delimitată, executată mai rapid și mai precis, pe șantiere unde nu se găsesc suficienți oameni calificați.

Ce diferențiază o tehnologie promițătoare de o afacere care se poate extinde la scară largă? În 99% din cazuri, să pornești de la o realizare tehnică spectaculoasă și apoi să cauți o utilizare este o rețetă pentru o companie aflată în dificultate. Companiile care se extind pornesc de la problemă și proiectează mașina pornind de la aceasta, așa cum au făcut Kiva, Locus și Universal Robots. Apoi, caut un client care revine după proiectul-pilot, o implementare care nu necesită prezența unui doctor în științe la fața locului, indicatori economici care rămân viabili la volume mari și o echipă care își atinge obiectivele intermediare. Mulți roboți sunt impresionanți. Mult mai puțini se transformă în afaceri.

Pe măsură ce IA fizică devine mai capabilă, cresc îngrijorările legate de înlocuirea forței de muncă, siguranță și supravegherea umană. Considerați că, în principal, robotica răspunde penuriei de forță de muncă și sporește capacitățile angajaților sau anticipați perturbări semnificative ale pieței muncii pe măsură ce adoptarea se accelerează?

Pe termen scurt, este vorba în principal despre acoperirea unor lipsuri. În fabricile, depozitele, laboratoarele și șantierele cu care colaborăm, constrângerea ține de oameni, nu de cerere. Posturile rămân neocupate luni întregi.

Verve Motion, una dintre companiile din portofoliul nostru, este exemplul la care revin mereu. Compania produce un exoschelet moale care reduce considerabil efortul depus de lucrătorii care ridică greutăți mari toată ziua. Un angajat dintr-un depozit le-a spus celor din echipă că, în sfârșit, avea suficientă energie să se joace cu copiii lui când ajungea acasă. Așa face robotica bine în lume, fără să înlocuiască pe nimeni.

Nu voi pretinde că nu există perturbări. Numărul locurilor de muncă repetitive va scădea, iar munca se va schimba mai repede decât pot ține pasul sistemele noastre de formare. Răspunsul onest este să investim acum în recalificare, pentru tehnicieni, operatori și persoanele care întrețin flotele de roboți. Fiecare robot livrat creează de lucru pentru cineva care îl instalează, îl programează și îl repară.

În materie de siguranță, robotica are, de fapt, un avans față de inteligența artificială software. Roboții industriali funcționează de zeci de ani în baza unor standarde de siguranță și certificări. Pe măsură ce roboții devin mai inteligenți, această cultură trebuie să se perpetueze: responsabilități clar definite, mașini securizate și oameni care păstrează controlul asupra deciziilor critice.

Privind spre 2030 și anii următori, ce evoluții din domeniul inteligenței artificiale fizice și al roboticii credeți că vor avea cel mai mare impact asupra economiei globale? Există oportunități de investiții trecute cu vederea sau aplicații emergente care merită mult mai multă atenție?

Până în 2030, cred că trei lucruri vor conta cel mai mult pentru economia globală.

Roboții care învață la locul de muncă vor aduce, în sfârșit, automatizarea la producătorii mici și mijlocii care nu și-ar fi putut permite niciodată integrarea personalizată. Acolo se găsește, de fapt, cea mai mare parte a bazei industriale.

Laboratoarele automatizate vor accelera cercetarea științifică, iar activitățile din domeniul biologiei și al descoperirii de medicamente se vor desfășura non-stop.

De asemenea, lanțul de aprovizionare cu componente pentru roboți — actuatoare, motoare, senzori și angrenaje — va deveni strategic. Majoritatea producătorilor de roboți umanoizi nu fabrică aceste componente. Ei proiectează, integrează și asamblează, iar o mare parte din componentele necesare provin în prezent din China și Japonia. Cine va construi această bază în SUA și în țările aliate va avea un rol foarte important.

Ceea ce trece cu vederea este infrastructura nevăzută: colectarea datelor din lumea fizică, simularea și testarea, gestionarea flotelor, percepția, precum și identitatea mașinilor și securitatea cibernetică, astfel încât roboții să poată avea încredere unii în alții și în rețelele pe care funcționează. La fel de importante sunt aplicațiile specializate din industriile afectate de lipsa forței de muncă, despre care nimeni nu scrie titluri, precum agricultura și construcțiile.

Titlurile vor fi despre roboții umanoizi. O mare parte din bani se va câștiga în infrastructura nevăzută. Iar, în cele din urmă, contează impactul asupra societății, nu impactul tehnologic.

Vă mulțumim pentru interviul excelent. Cititorii care doresc să afle mai multe despre robotică, inteligența artificială fizică și investițiile timpurii în automatizare ar trebui să viziteze Cybernetix Ventures.