Skild AI 获得 3 亿美元 A 轮融资，用于通用物理 AI

Skild AI 已完成一项披露的 3 亿美元 A 轮融资（https://www.bloomberg.com/news/articles/2024-07-01/jeff-bezos-backed-robotics-startup-skild-ai-raises-300-million），公司估值为 15 亿美元（https://www.bloomberg.com/news/articles/2024-07-01/jeff-bezos-backed-robotics-startup-skild-ai-raises-300-million），这标志着资本正大规模转向“物理人工智能”领域。本轮融资由 Lightspeed Venture Partners、Coatue 和 SoftBank Group 领投，Jeff Bezos 的 Bezos Expeditions 参投，这凸显了业界日益认识到，人工智能货币化的下一个前沿不在于数字文本，而在于驱动通用型物理世界机器人所需的庞大数据集。

物理数据壁垒

尽管大型语言模型（LLM）受益于互联网抓取数据的丰富性，但物理人工智能面临着独特的“数据壁垒”。Skild AI 的核心论点是，机器人基础模型的训练需要比目前单功能机械臂或专用无人机所能提供的数据更加多样化。该公司声称，其模型训练数据量是竞争对手的 1,000 倍（https://www.bloomberg.com/news/articles/2024-07-01/jeff-bezos-backed-robotics-startup-skild-ai-raises-300-million），它利用专有的数据管道捕获跨各种硬件配置的交互数据。这种面向机器人的“数据优先”方法旨在创建一个可以植入任何物理形态（从四足机器人到人形机器人）的“大脑”，从而解决该领域长期存在的规模化问题。

此次投资正值风险投资公司将焦点转向那些能够控制整个物理数据采集流程的初创公司之际。例如，Coatue Management 目前正寻求为其专门针对人工智能的新基金筹集约 10 亿美元（https://www.reuters.com/technology/coatue-management-seeks-1-billion-new-ai-fund-sources-say-2024-07-02/），重点是弥合数字智能与物理执行之间的差距。Waabi 公司筹集到的 2 亿美元 B 轮融资（https://techcrunch.com/2024/06/18/waabi-raises-200m-from-uber-nvidia-to-launch-fully-driverless-trucks-in-2025/）进一步证明了这一趋势，该公司专注于为自动驾驶卡车生成人工智能，这是另一个物理世界数据是主要进入壁垒的高风险领域。

货币化生物和物理层

对物理世界数据的争夺正从机器人领域扩展到生物科学领域。EvolutionaryScale 最近获得了 1.42 亿美元的种子轮融资（https://www.reuters.com/technology/ai-startup-evolutionaryscale-raises-142-mln-seed-funding-2024-06-25/），用于开发生物基础模型。与 Skild AI 类似，EvolutionaryScale 将生物序列视为生成式人工智能的巨大、未被充分利用的数据集，旨在“编程”新的蛋白质。机器人技术、生物学和数据工程的融合表明，2026 年最有价值的数据资产将不再存在于图书馆，而是存在于实验室和传感器网络中。

在医疗保健领域，Healwell AI 宣布收购 BioPharma Services（https://www.healwell.ai/news/healwell-ai-announces-acquisition-of-biopharma-services/），此举旨在将高质量的临床试验数据整合到其人工智能平台中。此次收购凸显了对“真实世界数据”（源自物理实验和真实患者结果的信息）的重视，这些数据对于训练必须在高风险环境中高精度运行的模型至关重要。

监管阻力和数据主权

随着物理和个人数据的价值飙升，监管机构正在收紧控制。巴西国家数据保护局最近禁止 Meta（https://www.reuters.com/technology/brazil-watchdog-bans-meta-using-data-train-ai-models-2024-07-02/）使用本地用户数据来训练其人工智能模型，理由是存在隐私风险。这延续了全球范围内将数据日益视为主权资产的趋势。与此同时，据报道，法国反垄断监管机构正准备就涉嫌反竞争行为对 Nvidia（https://www.reuters.com/technology/french-antitrust-regulators-set-charge-nvidia-anticompetitive-practices-sources-2024-07-01/）提起诉讼，这反映出人们担心少数主导者可能会垄断处理这些海量新数据集所需的基础设施。

对数据所有者的意义

对于数据所有者而言，Skild AI 的交易以及物理人工智能的广泛兴起代表着资产估值的一次根本性转变。我们正在告别“可抓取”数据的时代。新的溢价在于机器人、物流和生物研究领域专有的、高保真的传感器数据。拥有“物理真实世界数据”的组织——无论是仓库移动日志、临床试验结果还是专业制造遥测数据——现在拥有市场上最有价值的训练资产。随着“数字之井”日渐枯竭，物理世界的货币化将是数据资产投资者下一个万亿美元级别的机遇。