あらゆるロボットをあらゆるタスクで制御できる単一汎用ブレインを構築する"Skild AI"がSeries Cで$1.4Bを調達し評価額が$14Bに拡大

Skild AIは、SoftBankがリードし、NVentures(NVIDIA)、Jeff Bezosに加えて、Lightspeed、Sequoia Capitalなどの既存投資家、LG、Schneider Electric、CommonSpirit、Salesforce Venturesなどの戦略的投資家なども参加したSeries Cで$1.4Bを調達し、評価額は$14Bに到達した。

あらゆるロボットをあらゆるタスクで制御できる単一の汎用ブレインを構築するSkild AIは、2023年の創業以来、「omni-bodied intelligence」という一つの目標に強くこだわってきました。

従来のロボティクススタートアップは、特定のロボットやタスクにのみ対応する、ゼロから設計された専用ソリューションに注力してきましたが、Skild Brainはこれとは異なるアプローチを取ります。タスクやロボットハードウェアを横断して汎化できる、業界初の統合型ロボティクス基盤モデルです。

Skild AIのomni-bodiedモデルは、四足歩行ロボット、ヒューマノイド、卓上アーム、モバイルマニピュレーターなど、身体形状に関する事前知識なしで、あらゆるロボットを制御できます。掃除、食洗機への食器の出し入れ、卵を作るといった日常的な家事から、滑りやすい地形を移動するといった高負荷な課題まで対応可能です。動くことができる機械であれば、omni-bodied Skild Brainがそれを動かします。

Skild Brainがより多くのロボットや環境に展開されるにつれて、その汎用能力は向上していきます。各展開はデータ・フライホイールの拡大に貢献し、全体のパフォーマンス向上や新しいシナリオへの適応を促進します。過去数年にわたり、Skild AIチームはSkild Brainが以下の4つのソースから学習できる独自のデータ基盤を構築してきました。

事前学習(Pretraining):

大規模シミュレーション：近似シミュレーションを用いて、数兆規模の合成体験を生成します。
インターネット動画：数十億本の人間の行動動画を活用し、物体の操作方法をブレインに学習させます。

事後学習(Post-training):

遠隔操作(Teleoperation)：画像と固有感覚を、スマートなインターフェースとスケーラブルなオペレーションを通じてスケーリングされた関節トルクのシーケンスにマッピングする、最もリッチなデータ形式です。
実環境での展開：Skild AIのロボットは、セキュリティ、建設、配送、データセンター、倉庫、工場組立など、さまざまな分野で展開されています。これらの展開は継続的に事後学習用の新たなデータを生成します。その結果、Skild AIは最も急成長しているロボティクス企業の一つとなりました。2025年には、ライブ収益が数か月でゼロから約$30Mに成長し、複数の顧客とともに急速に拡大しています。

今回の新たな資本は、上記すべてのデータソースを大規模に拡張するために活用されます。モデルアーキテクチャ、アルゴリズム、データ収集に関する基盤研究をさらに強化します。そして何よりも、経済的価値を生み出す実環境での展開に注力していきます。