Skild AI تؤمن جولة تمويل بقيمة 300 مليون دولار من الفئة A لذكاء اصطناعي مادي للأغراض العامة

أغلقت شركة Skild AI جولة تمويل من الفئة A بقيمة 300 مليون دولار (https://www.bloomberg.com/news/articles/2024-07-01/jeff-bezos-backed-robotics-startup-skild-ai-raises-300-million) بتقييم معلن قدره 1.5 مليار دولار (https://www.bloomberg.com/news/articles/2024-07-01/jeff-bezos-backed-robotics-startup-skild-ai-raises-300-million)، مما يشير إلى تحول هائل في رأس المال نحو قطاع "الذكاء الاصطناعي المادي". الجولة، بقيادة Lightspeed Venture Partners و Coatue و SoftBank Group، بمشاركة من Bezos Expeditions التابعة لجيف بيزوس، تؤكد الإدراك المتزايد بأن الحدود التالية لتحقيق الدخل من الذكاء الاصطناعي لا تكمن في النصوص الرقمية، بل في مجموعات البيانات الضخمة المطلوبة لتشغيل الروبوتات للأغراض العامة في العالم المادي.

جدار البيانات المادي

بينما ازدهرت نماذج اللغات الكبيرة (LLMs) على وفرة البيانات التي تم جمعها من الإنترنت، يواجه الذكاء الاصطناعي المادي "جدار بيانات" فريدًا. تتمثل الأطروحة المركزية لشركة Skild AI في أن نماذج الأساس للروبوتات يجب أن يتم تدريبها على بيانات أكثر تنوعًا بكثير مما هو متاح حاليًا من أذرع روبوتية أحادية الغرض أو طائرات بدون طيار متخصصة. تدعي الشركة أن نموذجها تم تدريبه على بيانات أكثر بـ 1000 مرة من منافسيها (https://www.bloomberg.com/news/articles/2024-07-01/jeff-bezos-backed-robotics-startup-skild-ai-raises-300-million)، مستفيدة من خط أنابيب بيانات مملوك يلتقط التفاعلات عبر تكوينات أجهزة مختلفة. تم تصميم هذا النهج "المعتمد على البيانات" للروبوتات لإنشاء "عقل" يمكن نقله إلى أي شكل مادي، من الرباعيات إلى الروبوتات الشبيهة بالبشر، مما يحل مشاكل قابلية التوسع التي ابتليت بها القطاع تاريخيًا.

يأتي الاستثمار في الوقت الذي تعيد فيه شركات رأس المال الاستثماري تركيزها على الشركات الناشئة التي تتحكم في المكدس الكامل لاكتساب البيانات المادية. على سبيل المثال، تسعى Coatue Management حاليًا إلى جمع ما يقدر بمليار دولار (https://www.reuters.com/technology/coatue-management-seeks-1-billion-new-ai-fund-sources-say-2024-07-02/) لصندوق جديد مخصص خصيصًا للذكاء الاصطناعي، مع التركيز بشكل كبير على سد الفجوة بين الذكاء الرقمي والتنفيذ المادي. يتضح هذا الاتجاه بشكل أكبر من خلال جولة التمويل من الفئة B بقيمة 200 مليون دولار التي جمعتها Waabi (https://techcrunch.com/2024/06/18/waabi-raises-200m-from-uber-nvidia-to-launch-fully-driverless-trucks-in-2025/)، والتي تركز على الذكاء الاصطناعي التوليدي للشاحنات ذاتية القيادة - وهو مجال آخر عالي المخاطر حيث تعد بيانات العالم المادي هي الحاجز الرئيسي للدخول.

تحقيق الدخل من الطبقة البيولوجية والمادية

يتوسع السباق على بيانات العالم المادي إلى ما وراء الروبوتات ليشمل العلوم البيولوجية. حصلت EvolutionaryScale مؤخرًا على تمويل أولي معلن قدره 142 مليون دولار (https://www.reuters.com/technology/ai-startup-evolutionaryscale-raises-142-mln-seed-funding-2024-06-25/) لتطوير نماذج أساس بيولوجية. على غرار Skild AI، تعامل EvolutionaryScale التسلسلات البيولوجية كمجموعة بيانات واسعة وغير مستغلة للذكاء الاصطناعي التوليدي، بهدف "برمجة" بروتينات جديدة. يشير هذا التقارب بين الروبوتات والبيولوجيا وهندسة البيانات إلى أن الأصول الأكثر قيمة للبيانات في عام 2026 لم تعد موجودة في المكتبات، بل في المختبرات وشبكات الاستشعار.

في قطاع الرعاية الصحية، أعلنت Healwell AI عن استحواذها على BioPharma Services (https://www.healwell.ai/news/healwell-ai-announces-acquisition-of-biopharma-services/)، وهي خطوة مصممة خصيصًا لدمج بيانات التجارب السريرية عالية الجودة في منصات الذكاء الاصطناعي الخاصة بها. يسلط هذا الاستحواذ الضوء على الأولوية التي تُمنح لبيانات "الحقيقة الأرضية" - المعلومات المشتقة من التجارب المادية ونتائج المرضى في العالم الحقيقي - وهي ضرورية لتدريب النماذج التي يجب أن تعمل بدقة عالية في البيئات عالية المخاطر.

الرياح التنظيمية السيئة وذات السيادة على البيانات

مع ارتفاع قيمة البيانات المادية والشخصية بشكل كبير، تقوم الجهات التنظيمية بتشديد قبضتها. حظرت الهيئة الوطنية لحماية البيانات في البرازيل مؤخرًا شركة Meta (https://www.reuters.com/technology/brazil-watchdog-bans-meta-using-data-train-ai-models-2024-07-02/) من استخدام بيانات المستخدمين المحليين لتدريب نماذج الذكاء الاصطناعي الخاصة بها، مشيرة إلى مخاطر الخصوصية. يأتي هذا في أعقاب اتجاه عالمي أوسع حيث يُنظر إلى البيانات بشكل متزايد على أنها أصل ذو سيادة. في الوقت نفسه، يُقال إن منظمي مكافحة الاحتكار الفرنسيين يستعدون لتوجيه اتهامات إلى Nvidia (https://www.reuters.com/technology/french-antitrust-regulators-set-charge-nvidia-anticompetitive-practices-sources-2024-07-01/) لممارسات مزعومة مناهضة للمنافسة، مما يعكس المخاوف من أن عددًا قليلاً من اللاعبين المهيمنين يمكن أن يحتكروا البنية التحتية المطلوبة لمعالجة مجموعات البيانات الجديدة الضخمة هذه.

لماذا يهم أصحاب البيانات

بالنسبة لأصحاب البيانات، تمثل صفقة Skild AI والصعود الأوسع للذكاء الاصطناعي المادي تحولًا أساسيًا في تقييم الأصول. نحن نتجاوز عصر البيانات "القابلة للكشط". الأولوية الجديدة هي للبيانات الحسية الخاصة وعالية الدقة من الروبوتات والخدمات اللوجستية والأبحاث البيولوجية. المنظمات التي تمتلك "الحقيقة الأرضية المادية" - سواء كانت سجلات حركة المستودعات، أو نتائج التجارب السريرية، أو بيانات القياس عن بعد للتصنيع المتخصص - تمتلك الآن أصول التدريب الأكثر قيمة في السوق. مع جفاف "البئر الرقمي"، يعد تحقيق الدخل من العالم المادي فرصة بمليارات الدولارات التالية لمستثمري الأصول الرقمية.