Generalist AI Inc., sebuah syarikat permulaan yang berpangkalan di San Mateo yang membina model asas untuk robot, telah mengumpulkan kira-kira $200 juta dalam pusingan pembiayaan baharu yang diketuai oleh firma teroka 8VC, Axios melaporkan pada hari Isnin, memetik sumber yang biasa dengan perjanjian itu dan pemfailan persekutuan mendedahkan kenaikan itu.
Pusingan itu datang hanya dua bulan selepas Generalist menutup pembiayaan $400 juta pada bulan Jun pada penilaian $2 bilion yang dilaporkan, pusingan yang termasuk penyertaan dari Nvidia dan Bezos Expeditions, menurut SiliconANGLE. Dengan modal baharu itu, syarikat itu kini telah mengumpul lebih daripada $650 juta jumlah kerana pelabur terus mengumpul apa yang dipanggil syarikat AI fizikal yang membina sistem robotik tujuan umum. For more context on this story, see our ongoing artificial intelligence updates.
Otak Perisian, Bukan Badan Logam
Generalist menduduki kedudukan tersendiri dalam ledakan robotik: daripada mengeluarkan perkakasan robotik, syarikat membangunkan "otak" AI — model asas yang dilatih menggunakan sejumlah besar data — yang boleh menggerakkan mesin yang dibina oleh pengeluar lain. Pendekatan ini mencerminkan strategi yang menjadikan model bahasa besar sebagai infrastruktur asas untuk industri chatbot, sebaliknya digunakan pada dunia fizikal.
Pertaruhan permulaan ialah apabila robot berkembang biak merentasi kilang dan gudang, nilai akan tertumpu pada lapisan perisikan dan bukannya penggerak dan casis. Pelabur nampaknya berkongsi tesis itu. Pusingan Jun menarik Nvidia - yang barisan cip Jetsonnya menyasarkan robot secara khusus - bersama lebih daripada setengah dozen penyokong lain, dan suntikan baru $200 juta telah disertai oleh beberapa pelabur sedia ada yang tidak dinamakan, Axios melaporkan.
Gen-1.5: Mengajar Robot dengan Demonstrasi
Berita pendanaan itu tiba kira-kira seminggu selepas Generalist memperkenalkan model terbarunya, Gen-1.5, yang direka untuk menggerakkan senjata robot dalam tetapan industri. Model ini menangani salah satu kesesakan yang paling berterusan dalam automasi kilang: kos dan kerapuhan robot pengaturcaraan untuk setiap tugas baharu.
Dari segi sejarah, jurutera perlu menulis kod tersuai untuk setiap tugas yang dilakukan oleh lengan robotik, malah perubahan operasi kecil - menukar dalam kotak pembungkusan yang lebih besar, contohnya - boleh memerlukan penulisan semula. Walaupun sesetengah robot moden dihantar dengan AI yang mengurangkan pengekodan tangan, mengajar mereka tugasan baharu biasanya bermakna menyempurnakan rangkaian saraf, satu proses yang boleh memakan masa kejuruteraan yang ketara.
Gen-1.5 mengambil pendekatan yang berbeza. Pengguna boleh mengajar robot tugas baharu hanya dengan menunjukkannya dengan tangan mereka sendiri, dengan gerakan yang ditangkap oleh kamera terbina dalam robot atau oleh penderia yang dipakai pada tangan penunjuk perasaan. Model ini juga boleh belajar daripada klip rakaman robot simulasi yang menjalankan tugas.
Nombor prestasi yang diterbitkan oleh syarikat adalah ketara. Merentasi 10 sampel tugasan, Gen-1.5 mencapai purata kadar penyelesaian tugasan sebanyak 59 peratus apabila diberi satu demonstrasi tentang cara melaksanakannya. Apabila pengguna membekalkan beberapa contoh tambahan, kadar penyiapan meningkat kepada 83 peratus. Generalist berkata model itu adalah yang pertama yang mampu mempelajari pelbagai tugas robotik daripada hanya satu atau beberapa contoh.
Model ini juga menunjukkan tanda-tanda pertimbangan autonomi semasa ujian: pada beberapa tugasan, Gen-1.5 memilih untuk menyelesaikan tugasan menggunakan alat yang berbeza daripada yang telah diarahkan untuk digunakan.
Pengiraan Kos Kecerdasan Fizikal
Melatih model sedemikian tidak murah. Generalist berkata Gen-1.5 mengambil masa lebih lapan bulan untuk melatih, dan sementara syarikat itu tidak memperincikan cara ia akan menggunakan $200 juta baharu, bahagian yang besar dijangka membiayai infrastruktur AI. Penyertaan Nvidia dalam pusingan Jun membayangkan bahawa latihan Generalist berjalan sangat bergantung pada GPU pusat data pembuat cip itu.
Kenaikan berturut-turut yang pantas - $400 juta pada bulan Jun, $200 juta lagi menjelang akhir Ogos - mencerminkan perlumbaan modal yang semakin sengit dalam AI yang terkandung. Pembiayaan teroka ke dalam robotik dan permulaan AI fizikal telah dipercepatkan sejak dua tahun yang lalu apabila penambahbaikan dalam model penglihatan, manipulasi dan penaakulan telah menjadikan robot tujuan umum boleh dipercayai secara komersial.
Generalist menghadapi persaingan daripada pesaing yang dibiayai dengan baik yang mengejar strategi model asas yang serupa, termasuk Kecerdasan Fizikal, yang polisi robot generalisnya telah menarik perhatian penting daripada penyelidik. Apakah rupa pemenang segmen itu masih tidak pasti, tetapi skala modal yang kini mengalir ke dalam permulaan otak robot mencadangkan pelabur percaya lapisan perisian robotik boleh menjadi sama pentingnya dengan lapisan model pasaran chatbot.
Kadar kenaikan gaji juga mencerminkan betapa cepatnya pasaran perisian robotik telah matang. Sebuah syarikat yang dua tahun lalu akan menjadi projek penyelidikan kini menguasai penilaian berbilion dolar mengenai kekuatan video demonstrasi dan penanda aras kadar penyelesaian tugas - metrik yang kelihatan hebat untuk model manipulasi tujuan umum hanya beberapa generasi perkakasan yang lalu. Pusingan Jun sahaja menarik Nvidia, Bezos Expeditions, dan lebih daripada setengah dozen penyokong tambahan dalam apa yang disifatkan SiliconANGLE sebagai sindiket yang sesak, dan hakikat bahawa 8VC kembali memimpin semula hampir lapan minggu kemudian menandakan bahawa permintaan untuk peruntukan dalam syarikat melebihi apa yang boleh diserap oleh satu pusingan.
Buat masa ini, Generalist menunjukkan keyakinan dengan dompetnya. Sebuah syarikat yang telah mengumpulkan hampir dua pertiga daripada satu bilion dolar dalam satu musim panas dengan berkesan memberitahu pasaran bahawa era robot belajar tugasan dengan menonton manusia cukup hampir dengan realiti komersial untuk mewajarkan pertaruhan terbesar.
---
Stay Ahead of AIGet the latest AI news, analysis, and breakthroughs — all in one place.
Read more AI news →
