ロボットラボは現実世界のデータを生成して物理AIを訓練するために数十億ドルを投資し、訓練材料の不足を克服している。Webからスクレイピングされたテキストモデルと異なり、ロボットは多様で複雑なデータセットが必要である。Generalist、Physical Intelligence、Neura、Skildなどの企業は、物理タスクを emulationする bimanual manipulators を備えた "ロボットジム" を構築している。スタートアップは、世界中で記録機器を展開し、一人称映像をキャプチャして、数百万時間の "egocentric" データを収集している。"私たちにはダウンロードできる internet がない"と、Scale AIのJoe Fox Jrは言った。"最高のデータを得るための軍備競争だ"。
PitchBookによると、ロボット企業は今年迄今为止で約480億ドルを調達し、AI投資のホットセクターになっている。スタートアップMeckaはNvidiaとSequoiaから6000万ドルを調達した。6億ドルを調達后的に56億ドルの評価を受けたPhysical Intelligenceは、サンフランシスコのAirbnbでモデルをテストした。ヒューマノイドロボット企業のFigureは、家庭のタスクを記録するユーザーに支払いを約束するschemeをoutlinedし、約44,000のアクティブユーザーを獲得し、タスクごとに約94セントを支払った。Silicon Valleyの企業は、コンピューティングとサービスに10億ドル以上の支出を計画している。Encord、Scale AI、OpenAIとAnthropicにサービスを提供する他のデータ企業は、世界中にロボットジムを開設している。ロボットは大言語模型より多様なデータを必要とし、深度感知硬件と正確な力計算を要求する。シミュレーションと "世界模型" はデータ差異を埋めるために aim している。
出典: Financial Times Companies · 要約：HeadlinesBriefing