Skild AI залучила $300 млн раунду серії A для універсального фізичного ШІ

Компанія Skild AI закрила раунд фінансування Серії А на суму 300 мільйонів доларів США (https://www.bloomberg.com/news/articles/2024-07-01/jeff-bezos-backed-robotics-startup-skild-ai-raises-300-million) з оцінкою 1,5 мільярда доларів США (https://www.bloomberg.com/news/articles/2024-07-01/jeff-bezos-backed-robotics-startup-skild-ai-raises-300-million), що свідчить про значний поворот у бік сектора «Фізичного ШІ». Раунд, очолюваний Lightspeed Venture Partners, Coatue та SoftBank Group, за участю Bezos Expeditions Джеффа Безоса, підкреслює зростаюче усвідомлення того, що наступний рубіж монетизації ШІ лежить не в цифровому тексті, а в масивних наборах даних, необхідних для роботи загального призначення роботів у фізичному світі.

Стіна фізичних даних

У той час як великі мовні моделі (LLM) процвітали завдяки надлишку даних, зібраних з Інтернету, фізичний ШІ стикається з унікальною «стіною даних». Основна теза Skild AI полягає в тому, що фундаментальні моделі для робототехніки повинні навчатися на значно більш різноманітних даних, ніж ті, що доступні від одноцільових роботизованих рук або спеціалізованих дронів. Компанія стверджує, що її модель навчається на даних, у 1000 разів більших, ніж у конкурентів (https://www.bloomberg.com/news/articles/2024-07-01/jeff-bezos-backed-robotics-startup-skild-ai-raises-300-million), використовуючи власний конвеєр даних, який фіксує взаємодії між різними конфігураціями обладнання. Цей підхід до робототехніки, орієнтований на дані, розроблений для створення «мозку», який можна переносити в будь-яку фізичну форму, від чотириногих до гуманоїдних, вирішуючи проблеми масштабованості, які історично переслідували сектор.

Інвестиції надходять на тлі того, як венчурні фонди переорієнтовують свою увагу на стартапи, які контролюють повний стек фізичного збору даних. Наприклад, Coatue Management наразі прагне залучити приблизно 1 мільярд доларів США (https://www.reuters.com/technology/coatue-management-seeks-1-billion-new-ai-fund-sources-say-2024-07-02/) для нового фонду, присвяченого виключно ШІ, з великим акцентом на подолання розриву між цифровим інтелектом та фізичним виконанням. Ця тенденція додатково підтверджується раундом фінансування Серії B на суму 200 мільйонів доларів США, залученим Waabi (https://techcrunch.com/2024/06/18/waabi-raises-200m-from-uber-nvidia-to-launch-fully-driverless-trucks-in-2025/), яка зосереджується на генеративному ШІ для автономних вантажівок — ще однієї сфери з високими ставками, де дані фізичного світу є основним бар'єром для входу.

Монетизація біологічного та фізичного рівня

Гонка за даними фізичного світу виходить за межі робототехніки і поширюється на біологічні науки. EvolutionaryScale нещодавно залучила 142 мільйони доларів США початкового фінансування (https://www.reuters.com/technology/ai-startup-evolutionaryscale-raises-142-mln-seed-funding-2024-06-25/) для розробки біологічних фундаментальних моделей. Подібно до Skild AI, EvolutionaryScale розглядає біологічні послідовності як величезний, невикористаний набір даних для генеративного ШІ, прагнучи «програмувати» нові білки. Це злиття робототехніки, біології та інженерії даних свідчить про те, що найцінніші активи даних 2026 року знаходяться вже не в бібліотеках, а в лабораторіях та мережах датчиків.

У сфері охорони здоров'я Healwell AI оголосила про придбання BioPharma Services (https://www.healwell.ai/news/healwell-ai-announces-acquisition-of-biopharma-services/), що було спеціально розроблено для інтеграції високоякісних даних клінічних випробувань у свої платформи ШІ. Це придбання підкреслює премію, що надається даним «істинності» — інформації, отриманої з фізичних експериментів та реальних результатів пацієнтів, — яка є важливою для навчання моделей, що повинні працювати з високою точністю в середовищах з високими ставками.

Регуляторні перешкоди та суверенітет даних

Оскільки вартість фізичних та персональних даних стрімко зростає, регулятори посилюють свій контроль. Національний орган Бразилії із захисту даних нещодавно заборонив Meta (https://www.reuters.com/technology/brazil-watchdog-bans-meta-using-data-train-ai-models-2024-07-02/) використовувати дані місцевих користувачів для навчання своїх моделей ШІ, посилаючись на ризики конфіденційності. Це відповідає ширшій глобальній тенденції, коли дані все частіше розглядаються як суверенний актив. Водночас французькі антимонопольні регулятори, як повідомляється, готуються висунути звинувачення Nvidia (https://www.reuters.com/technology/french-antitrust-regulators-set-charge-nvidia-anticompetitive-practices-sources-2024-07-01/) за нібито антиконкурентні практики, що відображає занепокоєння щодо того, що кілька домінуючих гравців можуть монополізувати інфраструктуру, необхідну для обробки цих масивних нових наборів даних.

Чому це важливо для власників даних

Для власників даних угода Skild AI та ширше зростання Фізичного ШІ означають фундаментальний зсув у оцінці активів. Ми виходимо з епохи «збираних» даних. Нова премія надається пропрієтарним, високоточним сенсорним даним з робототехніки, логістики та біологічних досліджень. Організації, які володіють «фізичною істинністю» — будь то журнали переміщень на складах, результати клінічних випробувань або телеметрія спеціалізованого виробництва — тепер володіють найціннішими навчальними активами на ринку. Оскільки «цифровий колодязь» висихає, монетизація фізичного світу є наступною багатотрильйонною можливістю для інвесторів у дані.