ロボット自動化向け基盤ソフトウェアの開発する"Generalist AI"がSeries Bで$400Mを調達し評価額は$2Bに拡大

ロボット自動化向け基盤ソフトウェアの開発を先導するGeneralist AIは、Series Bで$400Mを調達し、ポストマネー評価額は$2Bに到達しました。今回の資金調達により同社の累計調達額は$500M超となりました。このマイルストーンにより、同社は新興分野である「フィジカルAI」において最も急成長している企業の一社としての地位を確立しました。

本ラウンドは、AI分野に特化した著名ベンチャーキャピタルであるRadical Venturesがリードしました。また、新規投資家として8VC、Union Square Ventures、Hanabi Capital、Norwestが参加するなど、強力な機関投資家グループも加わりました。

機関投資家による強い確信を示す形で、初期段階から支援してきた主要投資家も追加出資を行いました。その中には、NVIDIAのNVentures、Spark Capital、Boldstart Ventures、Bezos Expeditions、NFDGが含まれます。また、本ラウンドには著名なエンジェル投資家も参加しており、世界的に著名なコンピューター科学者であるFei-Fei Li、Zoom創業者のEric Yuan、Xiaomi共同創業者のBin Lin、そして起業家のNaval Ravikantなどが名を連ねています。

人工汎用知能(AGI)の構築競争は、正式にデジタル世界から物理世界へと移行しました。数十年にわたり、ロボティクス業界は機械工学に重点を置き、工場の固定された組立ライン向けに高度に特化した機械を設計してきました。Generalist AIはこれとは正反対のアプローチを採用しています。同社はロボットそのものを社内で製造するのではなく、さまざまな機械ボディに搭載できる共通の「頭脳」を開発しています。

同社の目標は、ロボットアーム、ヒューマノイド、モバイルマニピュレーター、自律型産業倉庫機械などを、タスクごとに個別のプログラミングを行うことなく活用できるAIフレームワークを構築することです。これにより、これまで非構造化環境でのロボット導入を妨げてきた、柔軟性に欠ける非効率なボトルネックを克服しようとしています。

今回の大規模なベンチャー投資は、同社の主力基盤モデルであるGEN-1の市場投入から間もないタイミングで実施されました。GEN-1は実験的前身モデルであるGEN-0を発展させたもので、GEN-0はChatGPTのような大規模言語モデルを支える数学的な「スケーリング則」が物理的な動作にも適用できることを実証しました。

GEN-1はロボティクス分野に商用レベルの実用性をもたらします。社内指標によると、このソフトウェアは従来の業界標準と比較して約3倍の速度で複雑なタスクを実行します。さらに重要なのは、これまで約64%の信頼性にとどまっていたシナリオにおいて、平均タスク成功率を驚異的な99%まで向上させたことです。

このモデルはまた、研究者たちが「創発的即興知能」と呼ぶ能力の一端も示しています。例えば、作業現場でコンベヤーベルトやエスカレーターの上に物体が落下したり、予期しない照明変化が発生したりした場合、GEN-1を搭載した機械は停止したり完全に機能不全に陥ったりするのではなく、その場で創造的に障害へ対応します。

テキストベースのモデルはインターネット上から数兆語規模のデータを自由に収集できる一方で、フィジカルAIプラットフォームはデータ収集という大きな課題に直面しています。ロボットは現実世界での試行錯誤を通じて学習する必要があるため、データ収集は本質的に時間がかかり、高コストであり、さらにハードウェアへの依存度も高くなります。

Generalist AIは、今回調達した$400Mを活用し、独自のフィジカルデータエンジンの拡張、大規模なクラウドコンピューティング資源の確保、そして実環境におけるテスト環境の拡充を進める方針です。その目的は、戦略的な「データフライホイール」を最大化することにあります。より高度なモデルを実際のビジネスオペレーションへ導入することで、高品質な運用データが収集され、そのデータが次世代のより高性能な自動化インテリジェンスの開発へと活用されるのです。