По данным источников, робототехнический стартап Generalist достиг оценки в $3 млрд

Generalist, стартап в сфере робототехники, теперь оценивается в $3 млрд после привлечения дополнительного капитала во главе с 8VC, сообщили два источника, знакомые с условиями финансирования.

Согласно регуляторной отчетности, объем привлеченного свежего капитала составляет почти $200 млн. По словам источников, этот дополнительный капитал представляет собой продолжение раунда Series B на $400 млн во главе с Radical Ventures, о котором компания объявила в июне при оценке в $2 млрд. Новый капитал довел общий объем финансирования в рамках раунда до $600 млн.

Generalist и 8VC не ответили на запрос о комментарии.

Компания Generalist была основана в 2024 году бывшими исследователями Google DeepMind Питом Флоренсом и Энди Зенгом, а также бывшим инженером Boston Dynamics Эндрю Барри. На раннем этапе ее поддержали 8VC и Radical Ventures, а также Nvidia, Union Square Ventures, Bezos Expeditions и исследовательница в области ИИ Фэй-Фэй Ли.

До недавнего времени стартап работал в тишине и практически не привлекал внимания СМИ.

Generalist разрабатывает базовую модель ИИ, способную работать с различными роботами. Компания утверждает, что ее недавно выпущенная модель Gen 1.5 позволяет роботам осваивать новые задачи по видеодемонстрациям продолжительностью всего от 3 до 12 секунд.

По словам одного из источников, стартап работает с несколькими клиентами, используя их отзывы для адаптации модели под конкретные варианты применения.

Generalist не единственная компания, пытающаяся создать «мозг» для широкого спектра роботов. Среди других конкурентов — Physical Intelligence, оценка которой, как сообщается, составляет $11 млрд, и поддерживаемая SoftBank компания Skild AI, оцениваемая в $14 млрд, а также Genesis AI, которая по состоянию на прошлый месяц вела переговоры о привлечении капитала при оценке в $3 млрд.

Всплеск финансирования отражает ставку некоторых инвесторов на то, что робототехника вскоре может пережить собственный «момент ChatGPT» — то есть роботы смогут выполнять общие задачи без специального обучения каждой из них. Однако, поскольку роботов нельзя обучать на всем объеме данных из интернета так же, как это делают с большими языковыми моделями, некоторые венчурные инвесторы предупреждают, что до появления действительно универсальной модели для робототехники может пройти еще несколько лет.