Стартап, заснований на платформі ігрових кліпів, отримав один із найбільших раундів фінансування штучного інтелекту цього року. Компанія General Intuition зібрала 320 мільйонів доларів у раунді серії A при оцінці в 2,3 мільярда доларів, зробивши ставку на те, що сотні мільйонів годин ігрового процесу з коментарями гравця можуть навчити агентів ШІ рухатися та діяти в реальному світі.

TechCrunch вперше повідомив про раунд 25 червня. Його очолювали Khosla Ventures, а також брали участь General Catalyst, Джефф Безос, Ерік Шмідт, колишній пілот Формули-1 Ніко Росберг, а також дослідники з Google DeepMind і MIT. Підвищення доводить розкрите фінансування компанії до приблизно 454 мільйонів доларів США після раунду запуску на 134 мільйони доларів у жовтні 2025 року. For more context on this story, see our ongoing artificial intelligence updates.

Теза компанії є нетрадиційною, але стає все більш модною: дані, що містяться в споживчому ігровому продукті, можуть бути одним із найбільш недооцінених джерел навчання для фізичного ШІ.

Від обміну кліпами до робототехнічних даних

General Intuition було створено на основі Medal, платформи для обміну кліпами для геймерів, заснованої Пімом де Вітте. За даними Startup Fortune, наприкінці 2024 року де Вітте відхилив пропозицію щодо придбання OpenAI на суму 500 мільйонів доларів США, дійшовши висновку, що відзнятий матеріал під його платформою коштує більше як основа для нової компанії штучного інтелекту, ніж як елемент виробництва іншої лабораторії.

Medal має приблизно 10 мільйонів активних користувачів щомісяця, які завантажують близько 2 мільярдів відеокліпів на рік. Важливою деталлю є те, що містять ці кліпи, крім відео. Затискач Medal може містити вхідні дані контролера, натискання кнопки та рух миші, які викликають дію на екрані. Це саме ті дані, які робототехнічні лабораторії намагаються охопити в масштабі: не тільки те, що сталося, але й те, що людина зробила, щоб це сталося.

Аргумент компанії полягає в тому, що якщо модель може спостерігати, як гравець переміщується в безладній битві, і передбачити наступний кадр на основі їхніх вхідних даних, вона може дізнатися щось справді корисне про простір, час, наміри та наслідки. Роботу-складу не потрібно вигравати матч. Йому потрібно рухатися через незручне фізичне середовище, не стикаючись із полицею, візком чи людиною.

Чому інвестори звертають увагу

Список інвесторів читається як хто є хто з тих, хто вірить у фізичний ШІ. Раніше Джефф Безос підтримував Physical Intelligence, компанію програмного забезпечення для робототехніки, яка залучила 400 мільйонів доларів у 2024 році за оцінкою понад 2 мільярди доларів. Ерік Шмідт відкрито говорив про робототехніку як про один із наступних великих технологічних ринків. Google DeepMind витратив роки на просування світових моделей і агентів, які міркують про фізичний простір.

Ширший ринок дає де Вітте можливість зробити ставку. Business Insider нещодавно повідомив, що венчурне фінансування робототехніки зросло з 4 мільярдів доларів у 2019 році до 26 мільярдів доларів у 2025 році. Компанії, зокрема Figure AI, Physical Intelligence, Skild AI та Agility Robotics, усі залучили значний капітал, оскільки гроші переміщуються на машини, які можуть діяти у фізичному світі, а не просто відповідати на запитання в текстовому полі. Виконавчий директор Nvidia Дженсен Хуан неодноразово описував втілений штучний інтелект як наступну хвилю.

Compute Bet і те, що буде далі

Більша частина нового капіталу призначена для обчислень. TechCrunch повідомив, що наступну версію моделі General Intuition буде розроблено на основі інфраструктури CoreWeave, а публічний API заплановано на кінець літа 2026 року. API стане першим справжнім тестом на те, чи витримується теза Medal поза межами презентації та демонстрації.

Очевидне заперечення полягає в тому, що ігри не є реальним світом. Ігровий движок забезпечує дотримання чітких правил, яких ніколи не робить завод. Виявлення зіткнень є точним, об’єкти поводяться відповідно до коду, а робота-рука, що працює поблизу людини, має боротися з вагою, тертям, поганим освітленням і затримкою. Фішка General Intuition полягає в тому, що масштаб змінює рівняння. Компанія не стверджує, що відеогра є фабрикою. Можна посперечатися, що сотні мільйонів справжніх людських рішень, пов’язаних із видимими результатами, можуть допомогти моделі створити просторово-часові інстинкти, яких досі бракує робототехніці.

Вужча, цікавіша історія

Корисний пункт вужчий і цікавіший, ніж заголовок. Один із потенційно найбільш цінних наборів даних для фізичного штучного інтелекту, можливо, ховався в споживчому ігровому продукті, поки найбільші лабораторії шукали десь чистіше. Кліпи Medal містять реальні людські вибори, зроблені під тиском, а не траєкторії, згенеровані симулятором, який шукає акуратні шляхи. Для агента, який навчається передбачати, що людина може зробити далі, ця відмінність має значення.

Загальна інтуїція ще має довести складну частину. Великий набір даних може забезпечити фінансування, але сам по собі він не може зробити робота корисним. Якщо літній API показує, що навчені іграм агенти узагальнюють реальні завдання, рішення де Вітте відмовитися від пропозиції OpenAI вартістю 500 мільйонів доларів може здатися пророчим. Якщо цього не станеться, раунд залишиться дорогим нагадуванням про те, що моделювати світ важче, ніж гру.

---

Stay Ahead of AI

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

Read more AI news →