Skild AI ottiene 300 milioni di dollari in Serie A per i modelli fondamentali di Physical AI

Skild AI ha chiuso un round di finanziamento di Serie A da 300 milioni di dollari (https://techcrunch.com/2024/07/01/skild-ai-robotics-funding-softbank-bezos/), valutando la startup di robotica circa 1,5 miliardi di dollari (https://www.bloomberg.com/news/articles/2024-07-01/jeff-bezos-softbank-back-robotics-startup-skild-ai-at-1-5-billion-value). L'azienda con sede a Pittsburgh, fondata da ex professori della Carnegie Mellon University, rappresenta un significativo pivot nel panorama del venture capital verso la "Physical AI"—lo sviluppo di modelli fondamentali in grado di alimentare hardware diversi, dai robot umanoidi ai manipolatori industriali. Il round è stato guidato da Lightspeed Venture Partners, Coatue e SoftBank Group, con la partecipazione di Bezos Expeditions di Jeff Bezos, segnando uno dei maggiori investimenti in fase iniziale nel settore dell'intelligenza artificiale incarnata fino ad oggi.

Lo spostamento verso i dati di intelligenza incarnata

A differenza dei tradizionali Large Language Models (LLM) che si basano su testo su scala internet, Skild AI sta costruendo quello che descrive come un "cervello general-purpose" per il mondo fisico. Ciò richiede una classe di asset di dati fondamentalmente diversa: dataset sensorimotori multimodali che catturano come le macchine interagiscono con gli ambienti fisici. Addestrando su un volume dichiarato di diversi dati di robotica (https://www.forbes.com/sites/kenrickcai/2024/07/01/skild-ai-300-million-funding-bezos-softbank/), Skild AI mira a superare il problema della "scarsità di dati" che ha a lungo afflitto la robotica. Il loro modello è progettato per generalizzare su diverse configurazioni di robot, disaccoppiando efficacemente l'"intelligenza" dell'IA dall'hardware specifico in cui risiede.

Questo approccio rispecchia il recente successo di altri pionieri della Physical AI. Ad esempio, la startup di guida autonoma Wayve ha recentemente ottenuto 1,05 miliardi di dollari (https://www.reuters.com/technology/softbank-leads-1-billion-funding-uk-self-driving-startup-wayve-2024-05-07/) in finanziamenti di Serie C per far progredire la sua "intelligenza artificiale incarnata" per i veicoli. Entrambe le aziende scommettono che la prossima frontiera del valore dell'IA non risiede nei contenuti digitali, ma nella capacità di navigare e manipolare il mondo tridimensionale. Il round Skild AI convalida ulteriormente la tesi secondo cui i dati di interazione fisica ad alta fedeltà stanno diventando la classe di asset proprietari più preziosa al mondo.

Intensità di capitale e corsa agli armamenti della Physical AI

La scala del round Skild AI riflette l'immensa intensità di capitale richiesta per acquisire, simulare ed elaborare dati del mondo fisico. L'azienda compete in un campo in rapida crescita che include Figure AI, che ha raccolto 675 milioni di dollari (https://www.bloomberg.com/news/articles/2024-02-29/bezos-nvidia-join-openai-in-funding-humanoid-robot-startup-figure) all'inizio di quest'anno, e Tesla, che continua a sfruttare la sua flotta di milioni di veicoli come un enorme motore di raccolta dati per il suo programma di robot umanoidi Optimus. Il collo di bottiglia principale per queste aziende non è più solo la potenza di calcolo, ma la disponibilità di "dati di azione" di alta qualità e etichettati—sequenze che mostrano un robot completare con successo un compito nel mondo reale.

Oltre alla pura robotica, la tendenza della Physical AI si sta espandendo in domini specializzati. EvolutionaryScale ha recentemente raccolto 142 milioni di dollari (https://www.reuters.com/technology/biotech-startup-evolutionaryscale-raises-142-mln-led-by-nat-friedman-daniel-gross-2024-06-25/) per applicare modelli fondamentali ai dati biologici, trattando le strutture fisiche delle proteine come un linguaggio da decodificare. Allo stesso modo, la società di difesa Helsing ha recentemente ottenuto 450 milioni di euro (https://www.reuters.com/technology/european-defense-tech-startup-helsing-raises-487-million-2024-07-02/) per implementare l'IA su piattaforme di difesa fisiche. Questi accordi segnalano collettivamente che il mercato "Dati per l'IA" si sta muovendo verso asset che colmano il divario tra bit digitali e atomi fisici.

La frontiera della licenza dei dati

Poiché la domanda di dati di addestramento di alta qualità supera la disponibilità pubblica, gli accordi di licenza stanno diventando lo standard per gli sviluppatori di modelli. OpenAI ha recentemente firmato un accordo di licenza pluriennale con Time (https://openai.com/index/time-and-openai-partnership/) per accedere a oltre 100 anni di archivi, mentre YouTube sarebbe in trattative con le principali etichette discografiche per concedere in licenza musica per dati di addestramento AI (https://www.ft.com/content/13812821-2e5f-4a6c-95b7-7e6144e54a9d). Per le aziende di Physical AI come Skild, la frontiera della licenza comporterà probabilmente partnership con giganti della logistica, produttori e fornitori di sensori che dispongono di vasti repository di dati di telemetria non sfruttati.

Perché è importante per i proprietari di dati

Per i proprietari di dati industriali, logistici o biologici, il round Skild AI è un chiaro segnale di apprezzamento del mercato. Man mano che i modelli fondamentali si spostano nel regno fisico, il premio sui dati di telemetria "del mondo reale" sta salendo alle stelle. I proprietari di dati che possono fornire dati di serie temporali ad alta fedeltà di processi fisici—che si tratti di movimenti di magazzino, reazioni chimiche o guasti meccanici—non stanno più solo gestendo registri operativi; sono seduti sul carburante essenziale per la prossima generazione di piattaforme AI multimiliardarie. La transizione dagli LLM alla Physical AI suggerisce che gli accordi di licenza dati più redditizi dei prossimi 24 mesi si verificheranno probabilmente nei settori fisico e AI generale, dove la simulazione e i dati dei sensori del mondo reale sono i principali fossati.