Generalist AI Inc. ซึ่งเป็นบริษัทสตาร์ทอัพในซานมาเทโอที่สร้างโมเดลพื้นฐานสำหรับหุ่นยนต์ ได้ระดมทุนประมาณ 200 ล้านดอลลาร์ในการระดมทุนรอบใหม่ที่นำโดยบริษัทร่วมทุน 8VC Axios รายงานเมื่อวันจันทร์ โดยอ้างถึงแหล่งข่าวที่คุ้นเคยกับข้อตกลงและการยื่นฟ้องของรัฐบาลกลางที่เปิดเผยการเพิ่มขึ้น

รอบนี้เกิดขึ้นเพียงสองเดือนหลังจากที่ Generalist ปิดการจัดหาเงินทุน 400 ล้านดอลลาร์ในเดือนมิถุนายนด้วยการประเมินมูลค่า 2 พันล้านดอลลาร์ ซึ่งเป็นรอบที่รวมการมีส่วนร่วมจาก Nvidia และ Bezos Expeditions ตามข้อมูลของ SiliconANGLE ด้วยเงินทุนใหม่ บริษัทสามารถระดมทุนได้มากกว่า 650 ล้านดอลลาร์ ในขณะที่นักลงทุนยังคงลงทุนในบริษัทที่เรียกว่า AI ทางกายภาพที่สร้างระบบหุ่นยนต์เอนกประสงค์ For more context on this story, see our ongoing latest AI developments.

สมองของซอฟต์แวร์ ไม่ใช่ตัวโลหะ

Generalist ครองตำแหน่งที่โดดเด่นในช่วงบูมของวิทยาการหุ่นยนต์ แทนที่จะผลิตฮาร์ดแวร์สำหรับหุ่นยนต์ บริษัทได้พัฒนา "สมอง" ของ AI ซึ่งเป็นแบบจำลองพื้นฐานที่ได้รับการฝึกอบรมเกี่ยวกับข้อมูลจำนวนมหาศาล ซึ่งสามารถขับเคลื่อนเครื่องจักรที่สร้างโดยผู้ผลิตรายอื่นได้ แนวทางนี้สะท้อนถึงกลยุทธ์ที่สร้างแบบจำลองภาษาขนาดใหญ่เป็นโครงสร้างพื้นฐานที่สำคัญสำหรับอุตสาหกรรมแชทบอท และนำไปใช้กับโลกทางกายภาพแทน

เดิมพันของสตาร์ทอัพก็คือเมื่อหุ่นยนต์แพร่กระจายไปทั่วโรงงานและโกดัง มูลค่าจะเน้นไปที่ชั้นข้อมูลอัจฉริยะมากกว่าตัวกระตุ้นและแชสซี นักลงทุนดูเหมือนจะแบ่งปันวิทยานิพนธ์ดังกล่าว รอบเดือนมิถุนายนดึง Nvidia ซึ่งกลุ่มผลิตภัณฑ์ชิป Jetson มุ่งเป้าไปที่หุ่นยนต์โดยเฉพาะ พร้อมด้วยผู้สนับสนุนอื่น ๆ อีกกว่าครึ่งโหล และการอัดฉีดเงินใหม่มูลค่า 200 ล้านดอลลาร์ได้รับการเข้าร่วมโดยนักลงทุนที่มีอยู่หลายรายที่ไม่เปิดเผยชื่อ Axios รายงาน

Gen-1.5: การสอนหุ่นยนต์ด้วยการสาธิต

ข่าวการระดมทุนเกิดขึ้นประมาณหนึ่งสัปดาห์หลังจากที่ Generalist เปิดตัวโมเดลใหม่ล่าสุด Gen-1.5 ซึ่งได้รับการออกแบบมาเพื่อขับเคลื่อนแขนหุ่นยนต์ในสภาพแวดล้อมทางอุตสาหกรรม แบบจำลองนี้จัดการกับปัญหาคอขวดที่เกิดขึ้นบ่อยที่สุดในระบบอัตโนมัติของโรงงาน: ต้นทุนและความเปราะบางของการเขียนโปรแกรมหุ่นยนต์สำหรับงานใหม่แต่ละงาน

ในอดีต วิศวกรต้องเขียนโค้ดแบบกำหนดเองสำหรับทุกงานที่แขนหุ่นยนต์ทำ และแม้แต่การเปลี่ยนแปลงการปฏิบัติงานเล็กน้อย เช่น การสลับในกล่องบรรจุภัณฑ์ขนาดใหญ่ อาจจำเป็นต้องเขียนใหม่ แม้ว่าหุ่นยนต์สมัยใหม่บางตัวจะมาพร้อมกับ AI ที่ช่วยลดการเขียนโค้ดด้วยมือ แต่โดยทั่วไปแล้ว การสอนให้พวกเขาทำงานใหม่ๆ มักจะหมายถึงการปรับแต่งโครงข่ายประสาทเทียมอย่างละเอียด ซึ่งเป็นกระบวนการที่อาจกินเวลาทางวิศวกรรมอย่างมาก

Gen-1.5 ใช้แนวทางที่แตกต่างออกไป ผู้ใช้สามารถสอนหุ่นยนต์ให้ทำงานใหม่ได้ง่ายๆ ด้วยการสาธิตด้วยมือของตนเอง โดยบันทึกการเคลื่อนไหวด้วยกล้องในตัวของหุ่นยนต์หรือโดยเซ็นเซอร์ที่สวมใส่บนมือของผู้สาธิต โมเดลยังสามารถเรียนรู้จากคลิปที่บันทึกไว้ของหุ่นยนต์จำลองที่ปฏิบัติงาน

ตัวเลขผลการดำเนินงานที่บริษัทเผยแพร่นั้นมีความโดดเด่น จากงานตัวอย่าง 10 งาน Gen-1.5 มีอัตราการสำเร็จงานโดยเฉลี่ย 59 เปอร์เซ็นต์ เมื่อได้รับการสาธิตวิธีปฏิบัติงานเพียงครั้งเดียว เมื่อผู้ใช้ให้ตัวอย่างเพิ่มเติม อัตราความสำเร็จก็เพิ่มขึ้นเป็น 83 เปอร์เซ็นต์ Generalist กล่าวว่าโมเดลนี้เป็นโมเดลแรกที่สามารถเรียนรู้งานด้านหุ่นยนต์ได้หลากหลายจากตัวอย่างเพียงตัวอย่างเดียวหรือสองสามตัวอย่าง

โมเดลยังแสดงสัญญาณของการตัดสินโดยอัตโนมัติในระหว่างการทดสอบ ในบางงาน Gen-1.5 เลือกที่จะทำงานที่ได้รับมอบหมายให้เสร็จสิ้นโดยใช้เครื่องมือที่แตกต่างจากที่ได้รับคำสั่งให้ใช้

ต้นทุนการประมวลผลของความฉลาดทางกายภาพ

การฝึกอบรมโมเดลดังกล่าวไม่ถูก Generalist กล่าวว่า Gen-1.5 ใช้เวลามากกว่าแปดเดือนในการฝึกอบรม และในขณะที่บริษัทยังไม่ได้ให้รายละเอียดว่าจะปรับใช้เงินจำนวน 200 ล้านดอลลาร์ใหม่อย่างไร แต่คาดว่าจะมีส่วนแบ่งขนาดใหญ่เพื่อสนับสนุนโครงสร้างพื้นฐาน AI การมีส่วนร่วมของ Nvidia ในรอบเดือนมิถุนายนบอกเป็นนัยว่าการฝึกอบรมของ Generalist นั้นอาศัย GPU ศูนย์ข้อมูลของผู้ผลิตชิปเป็นอย่างมาก

การระดมทุนแบบ back-to-back อย่างรวดเร็ว — 400 ล้านดอลลาร์ในเดือนมิถุนายน และอีก 200 ล้านดอลลาร์ในช่วงปลายเดือนสิงหาคม สะท้อนให้เห็นถึงการแข่งขันด้านทุนที่เข้มข้นขึ้นใน AI ที่เป็นตัวเป็นตน การลงทุนร่วมลงทุนกับสตาร์ทอัพด้านหุ่นยนต์และ AI ทางกายภาพได้เร่งตัวขึ้นในช่วงสองปีที่ผ่านมา เนื่องจากการปรับปรุงโมเดลการมองเห็น การจัดการ และการให้เหตุผลทำให้หุ่นยนต์เอนกประสงค์มีความน่าเชื่อถือในเชิงพาณิชย์

Generalist เผชิญกับการแข่งขันจากคู่แข่งที่ได้รับทุนสนับสนุนดีซึ่งดำเนินกลยุทธ์แบบจำลองพื้นฐานที่คล้ายคลึงกัน ซึ่งรวมถึง Physical Intelligence ซึ่งนโยบายหุ่นยนต์ทั่วไปได้รับความสนใจอย่างมากจากนักวิจัย ลักษณะของผู้ชนะในกลุ่มนี้ยังคงไม่แน่นอน แต่ขนาดของเงินทุนที่ไหลเข้าสู่การเริ่มต้นหุ่นยนต์และสมอง นักลงทุนเชื่อว่าชั้นซอฟต์แวร์ของหุ่นยนต์อาจกลายเป็นผลสืบเนื่องเช่นเดียวกับชั้นแบบจำลองของตลาดแชทบอท

การก้าวกระโดดยังสะท้อนถึงความรวดเร็วของตลาดซอฟต์แวร์หุ่นยนต์ที่เติบโตเต็มที่ บริษัทที่เคยเป็นโครงการวิจัยเมื่อสองปีที่แล้ว กำลังประเมินมูลค่าหลายพันล้านดอลลาร์ในด้านความแข็งแกร่งของวิดีโอสาธิตและเกณฑ์มาตรฐานอัตราความสำเร็จของงาน ซึ่งเป็นตัวชี้วัดที่ดูเหมือนจะน่าอัศจรรย์สำหรับโมเดลการจัดการทั่วไปเพียงไม่กี่รุ่นของฮาร์ดแวร์ที่ผ่านมา รอบเดือนมิถุนายนเพียงอย่างเดียวดึงดูด Nvidia, Bezos Expeditions และผู้สนับสนุนเพิ่มเติมอีกกว่าครึ่งโหลในสิ่งที่ SiliconANGLE อธิบายว่าเป็นองค์กรที่มีผู้คนหนาแน่น และความจริงที่ว่า 8VC กลับมาเป็นผู้นำอีกครั้งเพียงแปดสัปดาห์ต่อมา ส่งสัญญาณว่าความต้องการการจัดสรรในบริษัท เกินกว่าที่รอบเดียวสามารถดูดซับได้

สำหรับตอนนี้ Generalist กำลังส่งสัญญาณความมั่นใจด้วยกระเป๋าเงินของตน บริษัทที่ระดมทุนได้เกือบสองในสามพันล้านดอลลาร์ในช่วงซัมเมอร์เดียวกำลังบอกกับตลาดอย่างมีประสิทธิภาพว่ายุคของหุ่นยนต์ที่เรียนรู้งานโดยการเฝ้าดูมนุษย์นั้นใกล้พอที่จะความเป็นจริงในเชิงพาณิชย์เพื่อพิสูจน์การเดิมพันที่ใหญ่ที่สุด

---

Stay Ahead of AI

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

Read more AI news →