Generalist AI Inc., стартап из Сан-Матео, который занимается созданием базовых моделей для роботов, привлек около $200 млн в рамках нового раунда финансирования под руководством венчурной фирмы 8VC, сообщила в понедельник Axios со ссылкой на источник, знакомый с сделкой и федеральным документом, раскрывающим информацию о повышении.

По данным SiliconANGLE, раунд состоялся всего через два месяца после того, как в июне Generalist закрыла финансирование на сумму 400 миллионов долларов при заявленной оценке в 2 миллиарда долларов. По данным SiliconANGLE, в этом раунде участвовали Nvidia и Bezos Expeditions. Благодаря новому капиталу компания теперь привлекла в общей сложности более 650 миллионов долларов, поскольку инвесторы продолжают вкладывать средства в так называемые компании, занимающиеся физическим искусственным интеллектом, создающие роботизированные системы общего назначения. Подробнее об этой истории — в нашем больше статей об ИИ.

Программный мозг, а не металлические тела

Generalist занимает особую позицию в буме робототехники: вместо производства роботизированного оборудования компания разрабатывает «мозги» искусственного интеллекта — базовые модели, обученные на огромных объемах данных, — которые могут привести в действие машины, созданные другими производителями. Этот подход отражает стратегию, которая превратила большие языковые модели в базовую инфраструктуру индустрии чат-ботов, а не применила их к физическому миру.

Ставка стартапа заключается в том, что по мере распространения роботов на заводах и складах ценность будет концентрироваться на интеллектуальном уровне, а не на приводах и шасси. Инвесторы, похоже, разделяют этот тезис. Июньский раунд привлек Nvidia, чья линия чипов Jetson специально ориентирована на роботов, вместе с более чем полдюжиной других спонсоров, а к новому вливанию в 200 миллионов долларов присоединились несколько неназванных существующих инвесторов, сообщает Axios.

Gen-1.5: Обучение роботов посредством демонстрации

Новости о финансировании появились примерно через неделю после того, как Generalist представила свою новейшую модель Gen-1.5, которая предназначена для питания роботизированных рук в промышленных условиях. Модель устраняет одно из самых узких мест в автоматизации производства: стоимость и хрупкость программирования роботов для каждой новой задачи.

Исторически сложилось так, что инженерам приходилось писать собственный код для каждой задачи, которую выполняет роботизированная рука, и даже незначительные эксплуатационные изменения — например, замена более крупных упаковочных коробок — могли потребовать переписывания. Хотя некоторые современные роботы поставляются с искусственным интеллектом, который сокращает необходимость ручного кодирования, обучение их новым задачам обычно означает тонкую настройку нейронных сетей, а этот процесс может потребовать значительного времени на разработку.

Gen-1.5 использует другой подход. Пользователи могут научить робота новой задаче, просто продемонстрировав ее своими руками, фиксируя движение встроенными камерами робота или датчиками, надетыми на руки демонстратора. Модель также может учиться на записанных видеороликах, в которых моделируемые роботы выполняют задачи.

Показатели производительности, опубликованные компанией, заслуживают внимания. В 10 примерах задач поколение 1.5 достигло среднего показателя выполнения задач в 59 процентов, когда им была предоставлена ​​единственная демонстрация того, как их выполнять. Когда пользователи предоставили несколько дополнительных примеров, процент завершения поднялся до 83 процентов. Дженералист говорит, что эта модель является первой, способной изучать широкий спектр задач робототехники на одном или нескольких примерах.

Модель также продемонстрировала признаки автономного суждения во время тестирования: для некоторых задач поколение 1.5 решило выполнить задание, используя другой инструмент, чем тот, который ему было поручено использовать.

Вычислительная стоимость физического интеллекта

Обучение таких моделей стоит недешево. Generalist говорит, что на обучение Gen-1.5 ушло более восьми месяцев, и хотя компания не уточнила, как она будет использовать новые 200 миллионов долларов, ожидается, что значительная их часть пойдет на финансирование инфраструктуры искусственного интеллекта. Участие Nvidia в июньском раунде намекает на то, что тренинги Generalist в значительной степени опираются на графические процессоры центров обработки данных производителя чипов.

Быстрые последовательные повышения — 400 миллионов долларов в июне и еще 200 миллионов долларов к концу августа — отражают усиливающуюся гонку капитала в сфере искусственного интеллекта. За последние два года ускорилось венчурное финансирование стартапов в области робототехники и физического искусственного интеллекта, поскольку улучшения в моделях видения, манипулирования и рассуждения сделали роботов общего назначения коммерчески привлекательными.

Компания Generalist сталкивается с конкуренцией со стороны хорошо финансируемых конкурентов, реализующих схожие стратегии базовой модели, включая Physical Intelligence, чья универсальная политика роботов привлекла значительное внимание исследователей. Как будут выглядеть победители в этом сегменте, остается неясным, но масштабы капитала, которые сейчас перетекают в стартапы с роботизированным мозгом, позволяют предположить, что инвесторы полагают, что программный уровень робототехники может стать таким же важным, как и модельный уровень рынка чат-ботов.

Темпы повышения также отражают то, насколько быстро созрел рынок программного обеспечения для робототехники. Компания, которая два года назад была бы исследовательским проектом, теперь оценивается в несколько миллиардов долларов благодаря демонстрационным видеороликам и эталонным показателям скорости выполнения задач — показателей, которые всего несколько поколений оборудования назад казались бы фантастическими для моделей манипулирования общего назначения. Только июньский раунд привлек Nvidia, Bezos Expeditions и более полдюжины дополнительных спонсоров в то, что SiliconANGLE назвал переполненным синдикатом, а тот факт, что 8VC снова вернулся к лидерству всего через восемь недель, сигнализирует о том, что спрос на распределение в компании превысил то, что мог поглотить один раунд.

На данный момент Generalist демонстрирует уверенность своим кошельком. Компания, которая за одно лето собрала почти две трети миллиарда долларов, фактически сообщает рынку, что эпоха, когда роботы обучаются задачам, наблюдая за людьми, достаточно близка к коммерческой реальности, чтобы оправдать самые большие ставки.

---

Будьте в курсе ИИ

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

Читать больше новостей об ИИ →