Business Insiderに話を聞いたこの取引に詳しい関係者によると、FieldAIは、同社がロボット用の万能汎用頭脳と呼ぶものを開発しているロボット工学スタートアップで、評価額100億ドルで7億ドルを調達しているという。このラウンドにより、同社の評価額はわずか1年余りで5倍となり、カリフォルニア州アーバインに本拠を置く同社は、急速に成長する「物理AI」分野で最も価値のある企業の一つとしての地位を固めることになる。
同社は昨年、ジェフ・ベゾス氏のファミリーオフィス、ローレン・パウエル・ジョブズ氏のエマーソン・コレクティブ、コスラ・ベンチャーズなどの投資家から4億ドル以上を調達しており、以前の評価額は20億ドルとされていた。 Business Insider によると、FieldAI は新たな資金調達の条件書に署名したということは、取引がまだ正式に完了していない可能性があり、どのベンチャーキャピタル会社がこのラウンドをリードしているかは明らかではないということだ。 FieldAIはコメントの要請に応じなかった。 この件の詳細は、AIの最新動向をご覧ください。
わずか 1 年余りで 5 倍の飛躍
再評価の速度は、現在の AI 資金調達ブームの基準から見ても驚くべきものです。現代自動車の同社への初期の賭けはその軌跡を示している。韓国の自動車メーカーの投資に続いて評価額は上昇し、今週韓国メディアの朝鮮ビズが報じたところによると、その額は5倍の100億ドルとなった。
昨年のFieldAIの前回ラウンドでは、アマゾン創業者ジェフ・ベゾスのファミリーオフィス、エマーソン・コレクティブ、コスラ・ベンチャーズなど、有力な支援者が集まったが、今回の新たなラウンドでは、それ以来、ロボティクスAIへの露出に対する需要が高まるばかりであることが示唆されている。
あらゆる種類のロボットに 1 つの頭脳
2023 年に設立された FieldAI は、ロボット、タスク、環境全体で機能するように設計された「ユニバーサルな汎用頭脳」と表現されるものを構築しています。同社のソフトウェアは、ヒューマノイドや犬型ロボットからドローンや産業用探査機に至るまで、さまざまな機械に電力を供給し、予測不可能な環境でも自律的に動作できるようにします。
このクロスプラットフォームへの野心により、FieldAI は単一マシンのインテリジェンスを構築するロボット企業とは区別されます。同社はカリフォルニア州アーバインに本社を置き、ベイエリアに拠点を置き、Google DeepMind、Tesla、Nvidia、Boston Dynamics から人材を採用しています。顧客には、建設会社、データセンター運営会社、防衛会社などが含まれます。
この評価は、FieldAIが困難な現実世界の環境でもロボットの脳を機能させることができるという賭けである。この課題はロボット企業を長らくつまずかせてきた課題であり、制御された環境で単一のタスクを実行するように機械を訓練するよりもはるかに難しい。
収益は急速に増加しています
この価格を支えているのは、急速な商業的牽引力です。 Business Insiderに話を聞いたこの取引に詳しい関係者によると、6月以来、FieldAIは少なくとも3,500万ドルの収益と顧客契約を増やし、総額は1億3,500万ドル以上になったという。これは、Business Insider が以前に報じたマイルストーンに基づいています。FieldAI は 30 社以上の顧客との収益と顧客契約で 1 億ドルを超えました。
CEOのアリ・アガ氏は6月にBusiness Insiderに対し、「過去数カ月で非常に急速な成長を遂げた」と語った。
ロボティクス AI スタートアップ企業の中でこれほどの規模の収益が得られるのは依然としてまれであり、その多くはまだ収益が得られる前か、パイロット プロジェクトに依存しています。この数字が事実であれば、FieldAIの100億ドルの評価額は、報告されている収益と契約残高のおよそ74倍に相当することになる。これは高額ではあるが、このカテゴリーをリードするAI企業として投資家が受け入れている範囲内である。
物理的な AI のマネー レース
このラウンドは、投資家が物理的な AI、つまりテキストや画像を生成するだけでなく現実世界で動作できる AI システムに資金を注ぎ込んだ最新の例です。 Business Insiderによると、今回の資金調達により、FieldAIの評価額は、約110億ドル相当のPhysical Intelligenceや140億ドル以上相当のSkild AIなど、資金豊富な競合他社に近づくことになるという。
この分野の勢いは、AI 価値の次の波は、工場の現場や建設現場からデータセンターや防衛施設に至るまで、移動、持ち上げ、構築、検査を行う機械にインテリジェンスを組み込むことで生まれるという広範な確信を反映しています。ロボットの頭脳はその理論の中心に位置します。自律マシン用の汎用ソフトウェア層を構築する人は誰でも、生成 AI で基礎モデルのプロバイダーが保持しているのと同じように、物理 AI での地位を占める可能性があります。
この比較は、業界の経済状況が厳しいことで悪名高いにもかかわらず、投資家がなぜ若いロボット企業にソフトウェアの何倍もの価格を付けているのかを説明している。ロボット工学は、一般化するのに苦労したハードウェアを多用するアプローチで何十年にもわたって資本を費やしてきましたが、現代のスタートアップ世代は、現代の AI が方程式を変えたと主張しています。 FieldAI のような企業は、マシンやタスクごとに動作を手作業でコーディングするのではなく、自ら適応する学習ベースの頭脳を出荷することを目指しています。また、多数のロボット間で動作するソフトウェアは、単一のプラットフォームに結合されたソフトウェアよりもはるかに拡張性の高いビジネスです。
雇用パターンからも同様のことがわかります。 Google DeepMind、Tesla、Nvidia、Boston Dynamics からの FieldAI の採用者名簿は、世界最大のテクノロジー企業で自律性を構築している人材が、より迅速な商業化を約束する新興企業によってますます採用されていることを示しています。
FieldAI の約 1 年での 5 倍の評価額の再評価は、資本がその賭けにいかに急速に集中しているかを示しています。同社がその評価を永続的な市場リーダーに変えられるかどうかは、ロボット工学における最も難しい問題、つまり、制御された環境であることを拒否する世界で、研究室の外で確実に動作する機械を作ることにかかっています。
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