За даними джерел, робототехнічний стартап Generalist досяг оцінки в $3 млрд

Generalist, стартап у сфері робототехніки, тепер оцінюється в $3 мільярди після залучення додаткового капіталу під керівництвом 8VC, повідомили двоє людей, обізнаних із фінансуванням.

Згідно з регуляторною документацією, обсяг свіжого капіталу становить майже $200 мільйонів. За словами співрозмовників, цей додатковий капітал є продовженням раунду серії B на $400 мільйонів під керівництвом Radical Ventures, про який компанія оголосила в червні, коли її оцінка становила $2 мільярди. Нове фінансування збільшує загальний обсяг раунду до $600 мільйонів.

Generalist і 8VC не відповіли на запит про коментар.

Компанію Generalist заснували у 2024 році колишні дослідники Google DeepMind Піт Флоренс та Енді Зенг, а також колишній інженер Boston Dynamics Ендрю Баррі. На ранніх етапах її підтримали 8VC і Radical Ventures, а також Nvidia, Union Square Ventures, Bezos Expeditions і дослідниця штучного інтелекту Фей-Фей Лі.

До недавнього часу стартап працював непублічно й майже не привертав уваги.

Generalist розробляє базову модель штучного інтелекту, здатну працювати з різними роботами. Компанія стверджує, що її нещодавно випущена модель Gen 1.5 дає змогу роботам опановувати нові завдання за відеодемонстраціями тривалістю від 3 до 12 секунд.

За словами одного з джерел, стартап працює з кількома клієнтами, використовуючи їхні відгуки для адаптації моделі під конкретні сценарії застосування.

Generalist не єдина компанія, яка прагне створити мозок для широкого спектра роботів. До інших конкурентів належать Physical Intelligence, оцінка якої, як повідомляється, становить $11 мільярдів, і Skild AI, підтримувана SoftBank, з оцінкою в $14 мільярдів, а також Genesis AI, яка станом на минулий місяць вела переговори про залучення капіталу за оцінки в $3 мільярди.

Стрімке зростання фінансування відображає ставку деяких інвесторів на те, що робототехніка невдовзі може пережити власний «момент ChatGPT», тобто роботи зможуть виконувати загальні завдання без спеціального навчання для кожного з них. Однак, оскільки роботів неможливо навчати на всьому масиві даних з інтернету так, як це роблять великі мовні моделі, деякі венчурні інвестори попереджають, що поява справді універсальної моделі для робототехніки може бути ще за кілька років.