Figure AI enthüllt Index: Gig-Plattform bezahlt Nutzer für Roboter-Trainingsdaten

Daten als Engpass

Humanoidroboter lernen heute nicht mehr primär durch Simulation oder Programmierung — sie lernen durch Beobachtung menschlichen Verhaltens. Genau dort setzt Figure AI mit seiner neuen Plattform Index an: Wer Alltagsaufgaben auf Video aufnimmt und hochlädt, wird dafür bezahlt. Die gesammelten Aufnahmen fließen in das Training von Helix, dem Vision-Language-Action-Modell (VLA), das Figure 03 steuert.

Start aus dem Verborgenen

Vier Monate lang entwickelte Figure die Plattform unter dem internen Codenamen „Project Go-Big” in der Stille. Am 25. August 2026 trat Index aus dem Stealth-Modus heraus — mit bereits beeindruckenden Zahlen: Die App hatte zu diesem Zeitpunkt 264.000 Downloads in 108 Ländern angesammelt und mehr als 44.000 wöchentlich aktive Nutzerinnen und Nutzer. Insgesamt lagen bereits über 16 Millionen Videos auf den Servern — ein Datensatz, den das Unternehmen als den bislang größten und vielfältigsten physischen Datensatz der Welt bezeichnet.

Die Verarbeitungsrate unterstreicht das Ausmaß: Das System nimmt laut Unternehmensangaben 30 Minuten Video pro Sekunde auf, was umgerechnet rund 4,9 Jahren menschlicher Alltagsaktivität pro Tag entspricht.

Wie Index funktioniert

Registrierte Nutzerinnen und Nutzer — die Figure intern als „Creators” bezeichnet — nehmen sich selbst bei gewöhnlichen körperlichen Tätigkeiten auf: Kochen, Putzen, Regale auffüllen, Geräte reparieren, Dinge aus Schränken herausnehmen oder auf Tische stellen. Figure legt dabei Wert auf echte Wohnungen und Arbeitsumgebungen, nicht auf inszenierte Studioszenarien — denn Figure 03 soll lernen, wie Menschen in der realen Welt agieren.

Bis zur Markteinführung hatte Figure AI bereits 15 Millionen US-Dollar an Creators ausgeschüttet. Für die nächsten zwölf Monate kündigt das Unternehmen an, mehr als eine Milliarde Dollar für Datenerhebung und Rechenkapazität aufzuwenden.

Zwei Seiten einer Strategie

Index tritt genau eine Woche vor der Bekanntgabe der Nscale-Partnerschaft ans Licht — einem Compute-Deal in Höhe von mindestens 3,5 Milliarden US-Dollar für bis zu 100.000 GPUs. Beides zusammen zeichnet das Bild einer Doppelstrategie:

• Daten: Index soll den weltweit umfangreichsten Datensatz echter menschlicher Bewegungen aufbauen, um Helix kontinuierlich zu verbessern.
• Rechenkapazität: Nscale liefert die Infrastruktur, um diese Daten in größerem Maßstab zu verarbeiten.

CEO Brett Adcock hatte in den vergangenen Monaten mehrfach betont, dass Trainingskapazität — nicht Mechanik — der entscheidende Engpass für weitere Fähigkeitssprünge bei humanoiden Robotern sei.

Einordnung

Die Plattform ähnelt in ihrer Grundstruktur bekannten Crowdsourcing-Modellen der KI-Industrie, wendet diese aber konsequent auf physische Daten an. Ob der Ansatz dem Unternehmen tatsächlich einen dauerhaften Wettbewerbsvorteil sichert, hängt davon ab, wie effektiv sich die gesammelten Daten in beobachtbares Roboterverhalten übersetzen lassen — und wie schnell Wettbewerber ähnliche Infrastrukturen aufbauen.

Das Modell hat aber eine klare strukturelle Logik: Mehr Daten verbessern Helix, ein besseres Helix steigert den Wert der Roboter, steigende Roboternachfrage erzeugt mehr Mittel für weitere Datenerhebung. Ob diese Spirale tatsächlich trägt, wird sich mit den nächsten Versionen von Helix und den ersten kommerziellen Deployments zeigen.

Quellenhinweis: Alle Nutzungs- und Finanzkennzahlen (264.000 Downloads, 16 Millionen Videos, 44.000 aktive Nutzer, 15 Millionen Dollar Auszahlungen) entstammen übereinstimmenden Berichten mehrerer unabhängiger Quellen — Forbes, AlphaSignal, Explainx.ai, CryptoBriefing — und basieren auf Unternehmensangaben von Figure AI. Eine unabhängige Verifikation durch Dritte liegt nicht vor.