Generalist AI Inc., uma startup com sede em San Mateo que constrói modelos básicos para robôs, levantou aproximadamente US$ 200 milhões em uma nova rodada de financiamento liderada pela empresa de risco 8VC, informou a Axios na segunda-feira, citando uma fonte familiarizada com o negócio e um documento federal divulgando o aumento.
A rodada ocorre apenas dois meses depois que a Generalist fechou um financiamento de US$ 400 milhões em junho, com uma avaliação relatada de US$ 2 bilhões, uma rodada que incluiu a participação da Nvidia e da Bezos Expeditions, de acordo com a SiliconANGLE. Com o novo capital, a empresa já levantou mais de US$ 650 milhões no total, à medida que os investidores continuam a se acumular nas chamadas empresas físicas de IA que constroem sistemas robóticos de uso geral. Para mais contexto sobre esta história, confira nossa tendências de IA.
Cérebros de software, não corpos de metal
A Generalist ocupa uma posição distinta no boom da robótica: em vez de fabricar hardware robótico, a empresa desenvolve “cérebros” de IA – modelos básicos treinados em grandes quantidades de dados – que podem alimentar máquinas construídas por outros fabricantes. A abordagem reflete a estratégia que fez dos grandes modelos de linguagem a infraestrutura subjacente para a indústria de chatbots, aplicada ao mundo físico.
A aposta da startup é que, à medida que os robôs proliferam nas fábricas e armazéns, o valor se concentre na camada de inteligência, e não nos atuadores e chassis. Os investidores parecem partilhar dessa tese. A rodada de junho atraiu a Nvidia – cuja linha de chips Jetson visa especificamente robôs – junto com mais de meia dúzia de outros patrocinadores, e a nova injeção de US$ 200 milhões foi acompanhada por vários investidores existentes não identificados, informou a Axios.
Gen-1.5: Ensinando Robôs por Demonstração
A notícia do financiamento chega cerca de uma semana depois que a Generalist estreou seu mais novo modelo, Gen-1.5, projetado para alimentar braços robóticos em ambientes industriais. O modelo aborda um dos gargalos mais persistentes na automação industrial: o custo e a fragilidade da programação de robôs para cada nova tarefa.
Historicamente, os engenheiros tinham que escrever códigos personalizados para cada tarefa executada por um braço robótico, e mesmo pequenas alterações operacionais – troca de caixas de embalagens maiores, por exemplo – poderiam exigir reescritas. Embora alguns robôs modernos sejam fornecidos com IA que reduz a codificação manual, ensinar-lhes novas tarefas normalmente significa ajustar as redes neurais, um processo que pode consumir um tempo significativo de engenharia.
Gen-1.5 adota uma abordagem diferente. Os usuários podem ensinar uma nova tarefa ao robô simplesmente demonstrando-a com suas próprias mãos, com o movimento capturado pelas câmeras integradas do robô ou por sensores usados nas mãos do demonstrador. O modelo também pode aprender com clipes gravados de robôs simulados executando tarefas.
Os números de desempenho que a empresa publicou são notáveis. Em 10 tarefas de amostra, o Gen-1.5 alcançou uma taxa média de conclusão de tarefas de 59% quando recebeu uma única demonstração de como executá-las. Quando os usuários forneceram alguns exemplos adicionais, a taxa de conclusão subiu para 83%. Generalista diz que o modelo é o primeiro capaz de aprender uma ampla gama de tarefas robóticas a partir de apenas um ou alguns exemplos.
O modelo também mostrou sinais de julgamento autônomo durante os testes: em algumas tarefas, o Gen-1.5 optou por completar uma tarefa usando uma ferramenta diferente daquela que foi instruído a usar.
O custo computacional da inteligência física
Treinar esses modelos não é barato. Generalista diz que o Gen-1.5 levou mais de oito meses para treinar e, embora a empresa não tenha detalhado como irá implantar os novos US$ 200 milhões, espera-se que uma parcela considerável financie a infraestrutura de IA. A participação da Nvidia na rodada de junho sugere que os treinamentos da Generalist dependem fortemente das GPUs de data center da fabricante de chips.
Os rápidos aumentos consecutivos – 400 milhões de dólares em junho, outros 200 milhões de dólares no final de agosto – refletem a intensificação da corrida ao capital na IA incorporada. O financiamento de risco em robótica e startups físicas de IA acelerou nos últimos dois anos, à medida que melhorias nos modelos de visão, manipulação e raciocínio tornaram os robôs de uso geral comercialmente plausíveis.
Os generalistas enfrentam a concorrência de rivais bem financiados que prosseguem estratégias de modelos de base semelhantes, incluindo a Inteligência Física, cujas políticas generalistas de robôs atraíram uma atenção significativa dos investigadores. A aparência dos vencedores do segmento permanece incerta, mas a escala de capital que agora flui para startups com cérebros robóticos sugere que os investidores acreditam que a camada de software da robótica pode se tornar tão importante quanto a camada de modelo do mercado de chatbots.
O ritmo dos aumentos também reflecte a rapidez com que o mercado de software robótico amadureceu. Uma empresa que há dois anos teria sido um projeto de pesquisa está agora comandando avaliações multibilionárias com base em vídeos de demonstração e taxas de conclusão de tarefas de referência – métricas que teriam parecido fantásticas para modelos de manipulação de uso geral apenas algumas gerações atrás de hardware. Só a rodada de junho atraiu a Nvidia, a Bezos Expeditions e mais de meia dúzia de apoiadores adicionais no que a SiliconANGLE descreveu como um sindicato lotado, e o fato de a 8VC ter voltado a liderar novamente apenas oito semanas depois sinaliza que a demanda por alocação na empresa excedeu o que uma única rodada poderia absorver.
Por enquanto, a Generalist está sinalizando confiança com sua carteira. Uma empresa que angariou quase dois terços de mil milhões de dólares num único verão está efetivamente a dizer ao mercado que a era dos robôs que aprendem tarefas observando os humanos está suficientemente próxima da realidade comercial para justificar a maior das apostas.
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