Physical Intelligence собирает данные о реальных манипуляциях роботов — от складывания брюк до очистки цуккини — чтобы обучать универсальные фундаментальные модели, похожие на LLM в текстовой сфере. Компания покупает доступное оборудование (примерно $3 500 за руку с наценкой) и делает ставку на программный интеллект, который компенсирует аппаратные ограничения.
Что произошло
Стартап, основанный академиками Сергей Левин и Челси Финн, получил инвестиции от Khosla Ventures, Sequoia Capital и Thrive Capital на сумму более $1 млрд, оценив компанию в $5,6 млрд. За два года команда построила тестовые станции, где роботы учатся складывать одежду, нарезать овощи и выполнять другие бытовые задачи, генерируя данные для обучения «фондовых» моделей.
Почему это важно
Подход компании позволяет быстро переносить полученные знания на новые аппаратные платформы без повторного сбора данных, что снижает маржинальные издержки внедрения автономии. В отличие от конкурента Skild AI, который уже продаёт свои модели, Physical Intelligence пока работает в исследовательском режиме и сосредоточилась на создании более «чистого» интеллекта.
Что дальше
Компания уже тестирует технологию в логистике, розничных магазинах и пищевой промышленности и планирует начать лицензирование своих моделей в ближайшие 12–18 месяцев. При сохранении текущего темпа финансирования и росте вычислительных мощностей фирма может стать ведущим поставщиком «универсального» программного ядра для любой робототехники, задав новый стандарт отрасли.