Los laboratorios de robótica están gastando miles de millones en generar datos del mundo real para entrenar IA física, superando una escasez crítica de materiales de entrenamiento. A diferencia de los modelos de texto extraídos de la web, la robótica requiere conjuntos de datos complejos y diversificados. Empresas como Generalist, Physical Intelligence, Neura y Skild están construyendo "gimnasios de robots" con manipuladores bimanuales para emulatear tareas físicas. Las start-ups están desplegando equipos de grabación globalmente para capturar footage de primera persona, recolectando millones de horas de datos "egocéntricos". "No hay internet del que descargar", dijo Joe Fox Jr de Scale AI. "Es una carrera armamentista para obtener los mejores datos".
Las empresas de robótica recaudaron casi 48 mil millones de dólares hasta la fecha según PitchBook, convirtiéndolo en un sector de venture AI caliente. La start-up Mecka recaudó 60 millones de dólares de Nvidia y Sequoia. Physical Intelligence, valorada en 5.600 millones de dólares después de recaudar 600 millones, probó modelos en Airbnb de San Francisco. Figure, una empresa de robótica humanoid, esquematizó un plan pagando a usuarios para grabar tareas domésticas, acumulando aproximadamente 44.000 usuarios activos pagando unos 94 centavos por tarea. La empresa de Silicon Valley planea más de 1.000 millones de dólares en gastos de computación y servicios. Encord, Scale AI y otras empresas de datos que sirven a OpenAI y Anthropic están abriendo gimnasios de robots en todo el mundo. La robótica exige datos más diversificados que los modelos de lenguaje grande, requiriendo hardware que perciba profundidad y cálculo de fuerza precisa. La simulación y los "modelos mundiales" buscan cerrar la brecha de datos.
Fuente: Financial Times Companies · Resumido por HeadlinesBriefing