Стартап Generalist, который разрабатывает ИИ для роботов, получил оценку в $3 млрд после привлечения дополнительного капитала под руководством 8VC. Об этом сообщили два источника, знакомые с параметрами сделки.
Согласно регуляторной заявке, новый транш составил почти $200 млн. По словам источников, это расширение раунда Series B на $400 млн, о котором компания объявила в июне. Тогда раунд возглавила Radical Ventures, а оценка Generalist составляла $2 млрд. С учётом нового транша общий объём раунда вырос до $600 млн.
Generalist и 8VC не ответили на запросы о комментарии.
Компания была основана в 2024 году бывшими исследователями Google DeepMind Питом Флоренсом и Энди Цзэном, а также экс-инженером Boston Dynamics Эндрю Барри. На раннем этапе стартап поддержали 8VC, Radical Ventures, Nvidia, Union Square Ventures, Bezos Expeditions и исследователь ИИ Фэй-Фэй Ли.
До недавнего времени Generalist работал без широкой публичности.
Стартап создаёт фундаментальную ИИ-модель, которая может работать с разными роботами. По заявлению компании, новая модель Gen 1.5 позволяет роботам осваивать новые задачи по видеодемонстрациям длиной от 3 до 12 секунд.
По словам одного из источников, Generalist уже работает с несколькими клиентами и использует их обратную связь, чтобы настраивать модель под конкретные сценарии применения.
Generalist развивает это направление не в одиночку. В числе конкурентов называют Physical Intelligence, которую, по данным источников, оценивают в $11 млрд, а также Skild AI при поддержке SoftBank с оценкой $14 млрд. Кроме того, Genesis AI ещё в прошлом месяце вела переговоры о привлечении капитала при оценке $3 млрд.
Рост инвестиций в такие компании отражает ставку части фондов на то, что робототехника может получить свой «момент ChatGPT». Речь идёт о сценарии, при котором роботы смогут выполнять общие задачи без отдельного обучения под каждую из них.
При этом часть венчурных инвесторов предупреждает, что до появления по-настоящему универсальной модели для робототехники могут пройти годы. В отличие от больших языковых моделей, роботов нельзя обучать на всём массиве данных из интернета.
Источник: The Information.
