ゲーム クリップ プラットフォームからスピンアウトしたスタートアップが、今年最大規模の人工知能資金調達ラウンドの 1 つを獲得しました。 General Intuition は、プレイヤーによる注釈付きの何億時間ものゲームプレイが AI エージェントに現実世界での動き方や行動方法を教えることができると賭け、評価額 23 億ドルでシリーズ A ラウンドで 3 億 2,000 万ドルを調達しました。
TechCrunchがこのラウンドを最初に報じたのは6月25日だった。このラウンドはKhosla Venturesが主導し、General Catalyst、Jeff Bezos、Eric Schmidt、元F1ドライバーのNico Rosberg、そしてGoogle DeepMindとMITの研究者も参加した。 2025年10月の1億3,400万ドルの立ち上げラウンドに続き、この調達により同社の公開資金は約4億5,400万ドルとなる。 この件の詳細は、AIニュースをご覧ください。
同社の理論は型破りだが、ますます流行している。コンシューマ ゲーム製品内にあるデータは、物理 AI の最も過小評価されているトレーニング ソースの 1 つである可能性があるというものだ。
クリップ共有からロボティクス データまで
General Intuition は、Pim de Witte によって設立されたゲーマー向けのクリップ共有プラットフォームである Medal から構築されました。 Startup Fortune によると、デ・ウィッテ氏は、2024 年後半に OpenAI からの 5 億ドルの買収提案を断り、彼のプラットフォームの下にある映像は、別の研究室内の項目としてよりも、新しい AI 企業の基盤として価値があると結論付けました。
Medal には月間約 1,000 万人のアクティブ ユーザーがおり、年間約 20 億本のビデオ クリップをアップロードしています。重要な詳細は、それらのクリップにビデオ以外の内容が含まれているということです。メダル クリップは、画面上でアクションを生成したコントローラーの入力、ボタンの押下、およびマウスの動きを伝えることができます。それはまさに、ロボット研究室が大規模に取得するのに苦労している種類のデータ、つまり、何が起こったかだけでなく、それを実現するために人間が何をしたかというデータです。
同社の主張は、もしモデルがプレイヤーが乱雑な戦闘をナビゲートするのを観察し、その入力から次のフレームを予測できれば、空間、タイミング、意図、結果について真に役立つ何かを学習している可能性がある、というものだ。倉庫ロボットは試合に勝つ必要はありません。棚、カート、人に衝突することなく、扱いにくい物理的環境を移動する必要があります。
投資家が注目する理由
投資家リストには、物理的な AI 信者の名簿が記載されています。ジェフ・ベゾス氏は以前、2024年に評価額20億ドルを超えて4億ドルを調達したロボットソフトウェア会社フィジカル・インテリジェンスを支援していた。エリック・シュミット氏は、ロボット工学が次の主要なテクノロジー市場の一つであることについて率直に語った。 Google DeepMind は、物理空間について推論する世界モデルとエージェントの進歩に何年も費やしてきました。
より広い市場により、デ・ウィッテには賭ける余地が与えられる。 Business Insider は最近、ロボット工学へのベンチャー資金が 2019 年の 40 億ドルから 2025 年には 260 億ドルに増加したと報じました。Figure AI、Physical Intelligence、Skild AI、Agility Robotics などの企業はいずれも、テキスト ボックス内の質問に単に答えるだけでなく、物理世界で動作できるマシンに資金がシフトするにつれて、多額の資金を集めています。 Nvidia の最高経営責任者ジェンセン フアン氏は、身体化 AI が次の波であると繰り返し説明しています。
コンピューティングへの賭けと次に起こること
新しい資本のほとんどはコンピューティングに割り当てられます。 TechCrunch の報告によると、General Intuition のモデルの次期バージョンは CoreWeave インフラストラクチャでトレーニングされ、2026 年の夏の終わりまでにパブリック API が計画されています。この API は、メダルの論文がピッチデッキやデモンストレーション以外で通用するかどうかを試す最初の実際のテストとなります。
明らかな反対意見は、ゲームは現実世界ではないということです。ゲーム エンジンは、工場現場では決して行われないクリーンなルールを強制します。衝突検出は正確で、物体はコードに従って動作します。また、人間の作業者の近くで動作するロボット アームは、重量、摩擦、不十分な照明、遅延に対処する必要があります。一般直観の反論は、スケールが方程式を変えるということです。同社はビデオゲームが工場であるとは主張していない。目に見える結果に結び付けられた何億もの人間の真の意思決定が、ロボット工学にはまだ欠けている時空間的本能をモデルが構築するのに役立つ可能性があると賭けている。
より狭く、より興味深いストーリー
役に立つポイントは見出しよりも狭くて興味深いものです。物理 AI にとって最も潜在的に価値のあるデータセットの 1 つは、最大規模の研究所がよりクリーンな場所を探していた間に、消費者向けゲーム製品の中に隠されていた可能性があります。 Medal のクリップには、整然とした道を探すシミュレーターによって生成された軌跡ではなく、プレッシャーの下で行われた実際の人間の選択が含まれています。人が次に何をするかを予測することを学習しているエージェントにとって、その区別は重要です。
一般的な直感では、まだ難しい部分を証明する必要があります。大規模なデータセットは資金を確保できますが、それだけではロボットを有用にすることはできません。夏の API で、ゲームで訓練を受けたエージェントが現実世界のタスクに一般化していることが示されれば、5 億ドルの OpenAI オファーから手を引くというデ・ウィッテ氏の決断は先見の明があるように見えるかもしれない。そうでなければ、このラウンドは世界をモデル化するのがゲームよりも難しいということを思い出させる高価なものになるだろう。
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