Робототехнический стартап Generalist, основанный в 2024 году выходцами из Google DeepMind и Boston Dynamics, достиг оценки $3 млрд после привлечения почти $200 млн в рамках продления раунда серии B. Лидером дополнительного финансирования выступил фонд 8VC, а общий объём раунда вырос до $600 млн. В июне компания уже объявляла о привлечении $400 млн при оценке $2 млрд, а также заявляла о движении к созданию так называемого физического AGI.
По данным федеральной отчётности Form D, в рамках продления было предложено $208,2 млн, из которых $198,2 млн уже предоставили 32 инвестора. Эмитентом указана Generalist AI, Inc., зарегистрированная в Делавэре, — ранее она называлась Artificial General Dexterity, Inc. Среди руководителей названы Питер Флоренс, Эндрю Барри и Энди Цзэн; в совет директоров входят Эллен Чиса и Фрейзер Келтон. В июне 8VC назвала Generalist «передовой лабораторией роботизированного интеллекта»: Флоренс занимает пост CEO, Цзэн — главный научный сотрудник, Барри — технический директор.
Generalist не производит самих роботов, а разрабатывает универсальную ИИ-модель, управляющую разными машинами. Новая версия Gen 1.5 способна обучаться новым задачам по видеодемонстрациям продолжительностью от 3 до 12 секунд. Более ранняя модель GEN-1, согласно июльской публикации компании, работала примерно с 9 000 вариаций роботизированных кистей и схватов и обучалась на более чем 500 тыс. часов данных взаимодействия. Сейчас стартап дорабатывает модель с несколькими клиентами, адаптируя её под конкретные сценарии.
Пул инвесторов включает Nvidia, Union Square Ventures, Bezos Expeditions, Radical Ventures и исследователя ИИ Фэй-Фэй Ли. Рост оценки отражает более широкую ставку части венчурного рынка на то, что робототехника приближается к собственному «моменту ChatGPT» — появлению универсальных моделей, способных переносить навыки между разными роботами и задачами. Однако конкуренция высока: Physical Intelligence оценивается примерно в $11 млрд, Skild AI — в $14 млрд, а Genesis AI, по сообщениям, ведёт переговоры о привлечении средств при оценке $3 млрд.
При этом остаются серьёзные технологические ограничения. В отличие от больших языковых моделей, роботы не могут обучаться на всём объёме интернет-данных, а часть инвесторов предупреждает, что по-настоящему универсальная робототехническая модель может появиться лишь через годы. На Всемирной конференции роботов в Пекине эксперты оценивали отставание «воплощённого ИИ» от LLM как минимум в пять лет. Глава Moore Threads Чжан Цзяньчжун отметил, что большинство моделей vision-language-action имеют около 7 млрд параметров — существенно меньше, чем сотни миллиардов у LLM на этапе прорыва, а дефицит реальных данных остаётся ключевым барьером. Он заявил, что до «GPT-момента» в робототехнике «определённо ещё далеко».
Тем не менее капитал продолжает поступать в смежные проекты: Xpeng привлекла более $900 млн на развитие робототехнического подразделения при оценке $6,3 млрд в раунде под руководством IDG Capital. Это подтверждает агрессивное позиционирование инвесторов в расчёте на будущий прорыв, хотя универсальный «робот-мозг» пока не доказал свою состоятельность. Для криптовалютного рынка новость в целом нейтральна: конкретные токены напрямую не затрагиваются, хотя позитивный фон в ИИ-секторе может поддерживать отдельные ИИ-проекты.
