Generalist AI Inc., un startup din San Mateo care construiește modele de bază pentru roboți, a strâns aproximativ 200 de milioane de dolari într-o nouă rundă de finanțare condusă de firma de risc 8VC, a raportat luni Axios, citând o sursă familiară cu înțelegerea și un dosar federal care dezvăluie mărirea.

Runda are loc la doar două luni după ce Generalist a încheiat o finanțare de 400 de milioane de dolari în iunie, la o evaluare raportată la 2 miliarde de dolari, o rundă care a inclus participarea Nvidia și Bezos Expeditions, potrivit SiliconANGLE. Cu noul capital, compania a strâns acum peste 650 de milioane de dolari în total, pe măsură ce investitorii continuă să se acumuleze în așa-numitele companii AI fizice care construiesc sisteme robotizate de uz general. For more context on this story, see our ongoing more AI stories.

Creiere software, nu corpuri metalice

Generalist ocupă o poziție distinctivă în boom-ul roboticii: mai degrabă decât să producă hardware robotic, compania dezvoltă „creierele” AI – modele de bază antrenate pe cantități mari de date – care pot alimenta mașinile construite de alți producători. Abordarea reflectă strategia care a făcut ca modelele mari de limbaj să fie infrastructura de bază pentru industria chatbot, aplicată în schimb lumii fizice.

Pariul startup-ului este că, pe măsură ce roboții proliferează în fabrici și depozite, valoarea se va concentra mai degrabă în stratul de inteligență decât în ​​actuatoare și șasiu. Investitorii par să împărtășească această teză. Runda din iunie a atras Nvidia – a cărei linie de cipuri Jetson vizează în mod special roboții – împreună cu mai mult de o jumătate de duzină de alți susținători, iar noii injecții de 200 de milioane de dolari i s-au alăturat câțiva investitori existenți nenumiți, a raportat Axios.

Gen-1.5: Predarea roboților prin demonstrație

Știrile de finanțare ajung la aproximativ o săptămână după ce Generalist a debutat cel mai nou model, Gen-1.5, care este proiectat să alimenteze brațele robotizate în medii industriale. Modelul abordează unul dintre cele mai persistente blocaje din automatizarea fabricilor: costul și fragilitatea programării roboților pentru fiecare sarcină nouă.

Din punct de vedere istoric, inginerii au trebuit să scrie cod personalizat pentru fiecare sarcină pe care o îndeplinește un braț robot, și chiar și modificări operaționale minore - schimbarea în cutii de ambalare mai mari, de exemplu - ar putea necesita rescrieri. În timp ce unii roboți moderni sunt livrați cu inteligență artificială care reduce codificarea manuală, a le preda sarcini noi înseamnă de obicei reglarea fină a rețelelor neuronale, un proces care poate consuma timp semnificativ de inginerie.

Gen-1.5 adoptă o abordare diferită. Utilizatorii pot învăța robotul o nouă sarcină pur și simplu demonstrând-o cu propriile mâini, cu mișcarea capturată de camerele încorporate ale robotului sau de senzorii purtați pe mâinile demonstratorului. Modelul poate învăța și din clipuri înregistrate ale roboților simulați care efectuează sarcini.

Cifrele de performanță publicate de compania sunt notabile. Pe parcursul a 10 sarcini eșantion, Gen-1.5 a atins o rată medie de finalizare a sarcinilor de 59 la sută atunci când i s-a oferit o singură demonstrație a modului de îndeplinire a acestora. Când utilizatorii au furnizat câteva exemple suplimentare, rata de finalizare a urcat la 83 la sută. Generalist spune că modelul este primul capabil să învețe o gamă largă de sarcini robotice din doar unul sau câteva exemple.

Modelul a arătat, de asemenea, semne de judecată autonomă în timpul testării: pentru unele sarcini, Gen-1.5 a ales să finalizeze o sarcină folosind un instrument diferit de cel pe care a fost instruit să îl folosească.

Costul de calcul al inteligenței fizice

Antrenarea unor astfel de modele nu este ieftină. Generalist spune că Gen-1.5 a avut nevoie de mai mult de opt luni pentru a se antrena și, deși compania nu a detaliat cum va implementa noile 200 de milioane de dolari, se așteaptă ca o parte considerabilă să finanțeze infrastructura AI. Participarea Nvidia la runda din iunie sugerează că instruirea Generalist se bazează foarte mult pe GPU-urile centrelor de date ale producătorului de cipuri.

Strângerile rapide consecutive – 400 de milioane de dolari în iunie, alte 200 de milioane de dolari până la sfârșitul lunii august – reflectă cursa de capital în creștere în IA încorporată. Finanțarea de risc în robotică și startup-uri fizice AI s-a accelerat în ultimii doi ani, deoarece îmbunătățirile aduse modelelor de viziune, manipulare și raționament au făcut roboții de uz general să fie plauzibili din punct de vedere comercial.

Generalist se confruntă cu concurența din partea rivalilor bine finanțați care urmăresc strategii similare de model de fundație, inclusiv Inteligența fizică, ale cărei politici generaliste de roboți au atras atenția semnificativă din partea cercetătorilor. Cum vor arăta câștigătorii segmentului rămâne incert, dar amploarea capitalului care acum curge în startup-urile robot-creier sugerează că investitorii cred că stratul software al roboticii ar putea deveni la fel de important ca stratul model al pieței chatbot.

Ritmul majorărilor reflectă, de asemenea, cât de repede s-a maturizat piața software pentru robotică. O companie care în urmă cu doi ani ar fi fost un proiect de cercetare deține acum evaluări de mai multe miliarde de dolari pe baza videoclipurilor demonstrative și a ratelor de realizare a sarcinilor de referință - valori care ar fi părut fantastice pentru modelele de manipulare cu uz general doar cu câteva generații de hardware în urmă. Numai runda din iunie a atras Nvidia, Bezos Expeditions și mai mult de o jumătate de duzină de susținători suplimentari în ceea ce SiliconANGLE a descris drept un sindicat aglomerat, iar faptul că 8VC a revenit să conducă din nou abia opt săptămâni mai târziu semnalează că cererea de alocare în companie a depășit ceea ce ar putea absorbi o singură rundă.

Deocamdată, Generalist semnalează încredere cu portofelul său. O companie care a strâns aproape două treimi de miliard de dolari într-o singură vară spune efectiv pieței că epoca roboților care învață sarcini prin urmărirea oamenilor este suficient de aproape de realitatea comercială pentru a justifica cel mai mare pariu.

---

Stay Ahead of AI

Get the latest AI news, analysis, and breakthroughs — all in one place.

Read more AI news →