Физический искусственный интеллект: следующий технологический рубеж

Недавно мы представили Prometheus — новый проект Джеффа Безоса и одну из самых амбициозных инвестиционных идей в нашем портфеле. Сегодня мы рассмотрим, почему многие считают физический искусственный интеллект следующим крупным рынком и что отличает Prometheus от других игроков в этой категории.

Что такое физический искусственный интеллект

Когда в 2022 году был запущен ChatGPT, мир впервые массово познакомился с генеративным искусственным интеллектом — технологией, которая пишет тексты, генерирует изображения, пишет код и ведёт содержательные беседы. С тех пор в этот рынок были вложены триллионы долларов, а такие компании, как OpenAI, Anthropic и Google, стали символами новой технологической эпохи. Но пока весь мир следил за развитием генеративного ИИ, следующий рубеж формировался незаметно.

Физический искусственный интеллект — это системы, которые взаимодействуют с реальным миром. Не с текстом или пикселями, а с машинами, датчиками и промышленными процессами. Если генеративный ИИ научил компьютеры думать, то физический ИИ учит их действовать.

Иллюстрация: Генеративный ИИ против физического ИИ

Клиенты таких систем — не офисные работники, а промышленные гиганты: автопроизводители, такие как BMW, Foxconn и Stellantis. Это принципиально иной рынок, с другой экономикой и другой логикой.

Почему физический ИИ сложнее генеративного

Ключевое различие заключается в данных. Когда OpenAI обучала свои модели, значительная часть необходимых данных была в открытом доступе: интернет, книги, статьи и другие открытые источники.

С физическим ИИ всё иначе. Чтобы обучить систему управлять производственным объектом, нужны данные реальных предприятий: показания датчиков, видеозаписи, параметры оборудования и другая информация о производственных процессах. Эти сведения являются коммерчески чувствительными и в основном недоступны для внешних разработчиков. Заводы не делятся своими данными: нет единых стандартов сбора, нет стимулов раскрывать процессы, а установка дополнительного оборудования часто нарушает производственные циклы.

Иллюстрация: Откуда берутся данные

В результате физический ИИ обучается почти исключительно на симуляциях — виртуальных моделях реальных процессов. Симуляции никогда не могут полностью заменить реальность: они не учитывают все непредвиденные события, которые происходят на реальном производстве. От физического ИИ изначально ожидают гораздо большей надёжности и точности, при этом у него гораздо меньше данных для совершенствования по сравнению с генеративным ИИ.

Иллюстрация: Доля реальных и синтетических данных

Цена ошибки

Различие между двумя типами ИИ становится особенно заметным, когда что-то идёт не так. Если генеративный ИИ создаёт неудачное изображение, пользователь просто пробует снова. Если физический ИИ ошибается в управлении производственной линией, это может привести к травме работника, остановке линии и многомиллионным убыткам. Поэтому требования к надёжности и безопасности таких систем принципиально выше, а циклы разработки и внедрения занимают годы, а не месяцы.

Иллюстрация: Сравнение входных данных и рисков

Почему сейчас

Несмотря на высокие барьеры входа, интерес к физическому ИИ быстро растёт. Компании в этой категории оцениваются в разы ниже, чем устоявшиеся игроки генеративного ИИ. Figure оценивается в 39 млрд долларов, а Physical Intelligence — в 11 млрд долларов. Для сравнения, OpenAI оценивается в 850 млрд долларов, а Anthropic — примерно в 950 млрд долларов.

Те, кто войдёт на рынок физического ИИ сейчас, окажутся в положении ранних инвесторов OpenAI в 2020 году.

Иллюстрация: Сравнение оценок компаний

Почему Prometheus

Каждая компания в категории физического ИИ сталкивается с одной и той же проблемой: данные с реальных производственных объектов недоступны, поэтому системы обучаются на симуляциях и работают ниже своего потенциала. Пока все конкуренты ограничены этим фактором, Prometheus строит принципиально иную модель.

Компания планирует потратить до 100 млрд долларов на приобретение заводов и производственных объектов, чтобы собирать данные непосредственно изнутри. Ни один конкурент не сможет быстро повторить эту стратегию — для этого нужны годы и сотни миллиардов долларов. И к моменту, когда модели Prometheus будут готовы к коммерческому внедрению, у компании уже будет десятки объектов с подтверждёнными результатами — это самое убедительное доказательство для промышленных клиентов.

Raison предлагает квалифицированным инвесторам возможность войти в Prometheus на этапе раунда B, до того как стратегия приобретений будет реализована в полном объёме. Для получения подробностей и условий участия, пожалуйста, свяжитесь с нашим экспертом.