Generalist AI Inc., startup se sídlem v San Mateo, který staví základní modely pro roboty, získal přibližně 200 milionů dolarů v novém kole financování vedeném rizikovou firmou 8VC, uvedl v pondělí Axios s odkazem na zdroj obeznámený s dohodou a federální žádost o zvýšení.
Kolo přichází jen dva měsíce poté, co Generalist v červnu uzavřel financování ve výši 400 milionů dolarů v hodnotě 2 miliardy dolarů, kolo, které podle SiliconANGLE zahrnovalo účast společností Nvidia a Bezos Expeditions. S novým kapitálem nyní společnost získala celkem více než 650 milionů dolarů, protože investoři se nadále hromadí do takzvaných fyzických společností AI, které budují univerzální robotické systémy. For more context on this story, see our ongoing latest AI developments.
Softwarové mozky, ne kovová těla
Generalist zaujímá v boomu robotiky výrazné postavení: spíše než výrobu robotického hardwaru, společnost vyvíjí „mozky“ AI – základní modely trénované na obrovském množství dat – které mohou pohánět stroje vyrobené jinými výrobci. Tento přístup odráží strategii, která učinila z velkých jazykových modelů základní infrastrukturu pro průmysl chatbotů aplikovanou místo toho na fyzický svět.
Sázka startupu spočívá v tom, že jak se roboti rozšiřují napříč továrnami a sklady, hodnota se soustředí spíše na zpravodajskou vrstvu než na ovladače a šasi. Zdá se, že investoři tuto tezi sdílejí. Červnové kolo přilákalo Nvidii – jejíž čipová řada Jetson se zaměřuje konkrétně na roboty – spolu s více než půl tuctem dalších podporovatelů a k nové injekci 200 milionů dolarů se připojilo několik nejmenovaných stávajících investorů, uvedl Axios.
Gen-1.5: Výuka robotů pomocí demonstrací
Zprávy o financování se objevily asi týden poté, co Generalist představil svůj nejnovější model, Gen-1.5, který je určen k napájení robotických paží v průmyslovém prostředí. Model řeší jednu z nejtrvalejších překážek v automatizaci továren: cenu a křehkost programování robotů pro každý nový úkol.
Historicky museli inženýři psát vlastní kód pro každý úkol, který robotické rameno provádí, a dokonce i drobné provozní změny – například výměna ve větších balicích krabicích – mohly vyžadovat přepsání. Zatímco některé moderní roboty jsou dodávány s umělou inteligencí, která omezuje ruční kódování, učit je novým úkolům obvykle znamená jemné doladění neuronových sítí, což je proces, který může spotřebovat značné množství času.
Gen-1.5 má jiný přístup. Uživatelé mohou robota naučit nový úkol jednoduše tím, že jej předvedou vlastníma rukama, přičemž pohyb zachycují vestavěné kamery robota nebo senzory, které nosí demonstrátor na rukou. Model se také může učit ze zaznamenaných klipů simulovaných robotů provádějících úkoly.
Čísla výkonnosti, která společnost zveřejnila, jsou pozoruhodná. V 10 vzorových úlohách dosáhl Gen-1.5 průměrné míry dokončení úlohy 59 procent, když byla poskytnuta jediná ukázka, jak je provést. Když uživatelé dodali několik dalších příkladů, míra dokončení se vyšplhala na 83 procent. Generalist říká, že tento model je prvním modelem, který se dokáže naučit širokou škálu robotických úloh pouze z jednoho nebo několika příkladů.
Model také vykazoval známky autonomního úsudku během testování: u některých úkolů se Gen-1.5 rozhodl dokončit úkol pomocí jiného nástroje, než byl ten, který měl používat.
Výpočet nákladů fyzické inteligence
Školení takových modelů není levné. Generalist říká, že výcvik Gen-1.5 trval více než osm měsíců, a přestože společnost neuvedla podrobně, jak nasadí nových 200 milionů dolarů, očekává se, že značný podíl bude financovat infrastrukturu AI. Účast Nvidie v červnovém kole naznačuje, že školení Generalist se silně opírá o GPU datového centra výrobce čipů.
Rychlé zpětné navýšení – 400 milionů dolarů v červnu a dalších 200 milionů do konce srpna – odrážejí sílící kapitálové závody ve ztělesněné umělé inteligenci. Rizikové financování startů v oblasti robotiky a fyzické umělé inteligence se za poslední dva roky zrychlilo, protože díky zlepšení modelů vidění, manipulace a uvažování jsou roboty pro všeobecné použití komerčně věrohodné.
Generalist čelí konkurenci dobře financovaných soupeřů, kteří prosazují podobné strategie základních modelů, včetně fyzické inteligence, jejíž obecné zásady robotů přitáhly významnou pozornost výzkumníků. Jak budou vypadat vítězové segmentu, zůstává nejisté, ale rozsah kapitálu, který nyní proudí do startupů s robotickým mozkem, naznačuje, že investoři věří, že softwarová vrstva robotiky by mohla být stejně důležitá jako modelová vrstva trhu chatbotů.
Tempo navýšení také odráží, jak rychle dozrál trh se softwarem pro robotiku. Společnost, která by před dvěma lety byla výzkumným projektem, nyní disponuje mnohamiliardovými oceněními na základě demonstračních videí a srovnávacích sazeb dokončení úkolů – metriky, které by se zdály fantastické pro univerzální modely manipulace jen před několika hardwarovými generacemi. Samotné červnové kolo přilákalo Nvidii, Bezos Expeditions a více než půl tuctu dalších podporovatelů v tom, co SiliconANGLE popsal jako přeplněný syndikát, a skutečnost, že se 8VC vrátila znovu do vedení sotva o osm týdnů později, signalizuje, že poptávka po alokaci ve společnosti přesáhla to, co by dokázalo pohltit jediné kolo.
Generalist zatím dává najevo důvěru svou peněženkou. Společnost, která za jediné léto získala téměř dvě třetiny miliardy dolarů, v podstatě říká trhu, že éra robotů, kteří se učí úkoly sledováním lidí, je dostatečně blízko komerční realitě, aby ospravedlnila ty největší sázky.
---
Stay Ahead of AIGet the latest AI news, analysis, and breakthroughs — all in one place.
Read more AI news →
