По данным источников, оценка робототехнического стартапа Generalist достигла $3 млрд

Generalist привлекла капитал и достигла оценки $3 млрд

Робототехнический стартап Generalist теперь оценивается в $3 млрд после нового привлечения капитала под руководством 8VC, сообщили два источника, знакомые с финансированием. Дополнительные инвестиции составили почти $200 млн и стали расширением раунда серии B на $400 млн, который Radical Ventures возглавила в июне при оценке компании в $2 млрд. Общий объём раунда достиг $600 млн.

Финансирование и основатели

Сведения о новом капитале указаны в регуляторной заявке. Generalist и 8VC не ответили на запрос TechCrunch о комментарии.

Компания появилась в 2024 году. Её основали бывшие исследователи Google DeepMind Пит Флоренс и Энди Зенг, а также бывший инженер Boston Dynamics Эндрю Барри. На раннем этапе стартап поддержали 8VC, Radical Ventures, Nvidia, Union Square Ventures, Bezos Expeditions и исследовательница ИИ Фэй-Фэй Ли.

До недавнего времени Generalist работала почти без публичности и редко появлялась в информационном поле.

Модель для разных роботов

Generalist разрабатывает базовую модель ИИ, способную работать с разными роботами. По заявлению компании, недавно выпущенная модель Gen 1.5 позволяет роботам осваивать новые задачи по видеодемонстрациям продолжительностью от 3 до 12 секунд.

По словам одного из источников, стартап сотрудничает с несколькими клиентами и использует их отзывы, чтобы адаптировать модель под конкретные сценарии применения.

Конкуренты и рынок

Generalist — не единственная компания, которая пытается создать универсальный «мозг» для широкого спектра роботов. Среди конкурентов — Physical Intelligence, чья оценка, по сообщениям, достигла $11 млрд, и поддерживаемая SoftBank компания Skild ИИ с оценкой $14 млрд. Кроме того, Genesis ИИ по состоянию на прошлый месяц вела переговоры о привлечении капитала при оценке $3 млрд.

Всплеск инвестиций отражает ожидания части инвесторов, что робототехника вскоре переживёт собственный «момент ChatGPT»: роботы смогут выполнять общие задачи без отдельного обучения под каждую из них. При этом некоторые венчурные инвесторы считают, что по-настоящему универсальная модель для робототехники может появиться лишь через несколько лет. В отличие от языковых моделей, роботов нельзя обучать на всём объёме данных интернета.