Стартап, созданный на основе платформы игровых клипов, получил один из крупнейших раундов финансирования искусственного интеллекта в году. General Intuition привлекла $320 млн в раунде серии A при оценке в $2,3 млрд, сделав ставку на то, что сотни миллионов часов игрового процесса с аннотациями игроков могут научить ИИ-агентов, как двигаться и действовать в реальном мире.

TechCrunch впервые сообщил об этом раунде 25 июня. Его возглавила компания Khosla Ventures, в нем также приняли участие General Catalyst, Джефф Безос, Эрик Шмидт, бывший гонщик Формулы-1 Нико Росберг, а также исследователи из Google DeepMind и MIT. В результате повышения раскрытое финансирование компании составит примерно 454 миллиона долларов после раунда запуска в размере 134 миллионов долларов в октябре 2025 года. Подробнее об этой истории — в нашем больше статей об ИИ.

Тезис компании нетрадиционен, но становится все более модным: данные, хранящиеся внутри потребительского игрового продукта, могут быть одним из наиболее недооцененных источников обучения физическому ИИ.

От обмена клипами к данным робототехники

General Intuition была создана на основе Medal, платформы для обмена клипами для геймеров, основанной Пимом де Витте. По данным Startup Fortune, в конце 2024 года де Витте отклонил предложение OpenAI о приобретении за 500 миллионов долларов, заключив, что отснятый материал под его платформой стоит больше как основа для новой компании в области искусственного интеллекта, чем как позиция в другой лаборатории.

У Medal около 10 миллионов активных пользователей в месяц, которые загружают около 2 миллиардов видеоклипов в год. Важнейшей деталью является то, что эти клипы содержат помимо видео. Зажим для медали может содержать ввод данных контроллера, нажатие кнопки и движение мыши, вызывающее действие на экране. Именно такие данные лаборатории робототехники пытаются собрать в больших масштабах: не только то, что произошло, но и то, что сделал человек, чтобы это произошло.

Аргумент компании заключается в том, что если модель может наблюдать за тем, как игрок перемещается в суматохе боя, и предсказывать следующий кадр на основе его входных данных, она может узнать что-то действительно полезное о пространстве, времени, намерении и последствиях. Складскому роботу не обязательно выигрывать матч. Ему необходимо перемещаться в неудобной физической среде, не сталкиваясь с полкой, тележкой или человеком.

Почему инвесторы обращают внимание

Список инвесторов представляет собой список сторонников физического ИИ. Джефф Безос ранее поддерживал Physical Intelligence, компанию по разработке программного обеспечения для робототехники, которая в 2024 году привлекла 400 миллионов долларов при оценке выше 2 миллиардов долларов. Эрик Шмидт открыто говорил о робототехнике как об одном из следующих крупных технологических рынков. Google DeepMind потратил годы на развитие моделей мира и агентов, рассуждающих о физическом пространстве.

Более широкий рынок дает де Витту возможность сделать ставку. Business Insider недавно сообщил, что венчурное финансирование робототехники выросло с 4 миллиардов долларов в 2019 году до 26 миллиардов долларов в 2025 году. Такие компании, как Fig AI, Physical Intelligence, Skild AI и Agility Robotics, привлекли значительный капитал, поскольку деньги переходят в сторону машин, которые могут действовать в физическом мире, а не просто отвечать на вопросы в текстовом поле. Исполнительный директор Nvidia Дженсен Хуанг неоднократно называл воплощенный искусственный интеллект следующей волной.

Ставка на вычисления и что будет дальше

Большая часть нового капитала предназначена для вычислений. TechCrunch сообщил, что следующая версия модели General Intuition будет обучена на инфраструктуре CoreWeave, а общедоступный API запланирован на конец лета 2026 года. API станет первым реальным испытанием того, выдерживает ли тезис Медали за пределами презентации и демонстрации.

Очевидным возражением является то, что игры — это не реальный мир. Игровой движок обеспечивает соблюдение чистых правил, чего никогда не соблюдают заводские цеха. Обнаружение столкновений является точным, объекты ведут себя в соответствии с кодом, а рука робота, работающая рядом с человеком-работником, должна бороться с весом, трением, плохим освещением и задержкой. Противодействие «Общей интуиции» состоит в том, что масштаб меняет уравнение. Компания не утверждает, что видеоигра — это фабрика. Делается ставка на то, что сотни миллионов подлинных человеческих решений, связанных с видимыми результатами, могут помочь модели создать пространственно-временные инстинкты, которых до сих пор не хватает робототехнике.

Более узкая и интересная история

Полезная тема уже и интереснее заголовка. Один из наиболее потенциально ценных наборов данных для физического ИИ, возможно, скрывался внутри потребительского игрового продукта, в то время как крупнейшие лаборатории искали где-нибудь почище. Ролики Медала содержат реальный человеческий выбор, сделанный под давлением, а не траектории, созданные симулятором, ищущим аккуратные пути. Для агента, который учится предвидеть, что человек может сделать дальше, это различие имеет значение.

Общей интуиции еще предстоит доказать свою трудность. Большой набор данных может обеспечить финансирование, но сам по себе он не может сделать робота полезным. Если летний API покажет, что обученные в играх агенты адаптируются к реальным задачам, решение де Витте отказаться от предложения OpenAI стоимостью 500 миллионов долларов может выглядеть пророческим. Если этого не произойдет, этот раунд станет дорогостоящим напоминанием о том, что мир сложнее моделировать, чем игру.

---

Будьте в курсе ИИ

Последние новости, аналитика и прорывы в сфере ИИ — всё в одном месте.

Читать больше новостей об ИИ →