Fundamenty, które zmieniają reguły gry w robotyce właśnie kosztują miliardy. Spółka Skild AI, która zajmuje się tworzeniem modeli bazowych dla robotów, odnotowała spektakularny wzrost wyceny, podbijając stawkę w globalnym wyścigu automatyzacji. Czy to zapowiedź rewolucji, w której maszyny nauczą się wszystkiego, po prostu patrząc na nas?
Czy SoftBank i Nvidia naprawdę podbijają kurs Skild AI o ponad 300% w osiem miesięcy?
Rynek sztucznej inteligencji dla robotyki znów huczy, a tym razem w centrum uwagi znajduje się Skild AI. W ciągu zaledwie siedmiu miesięcy, wycena tego innowacyjnego startupu wystrzeliła w kosmos, osiągając poziom, który dla wielu może wydawać się absurdalny. Mowa o rundzie finansowania Serii C, która wywindowała wycenę spółki do ponad 14 miliardów dolarów. To monumentalny skok, biorąc pod uwagę, że latem ubiegłego roku wyceniano ją na „zaledwie” 4,5 miliarda dolarów. To nie jest zwykły wzrost; to niemal trzykrotne (ponad trzykrotne!) powiększenie wartości w rekordowo krótkim czasie. Kto stoi za tym finansowym fajerwerkiem? Liderem rundy, wartej 1,4 miliarda dolarów, jest gigant SoftBank, wspierany przez potężnego gracza w dziedzinie chipów – Nvidię, a także Macquarie Group i 1789 Capital.
Skild AI, założona w 2023 roku, nie zajmuje się budową kolejnego robota przemysłowego. Ich ambicja jest o wiele szersza: tworzą ogólnego przeznaczenia oprogramowanie bazowe (tzw. foundation models) dla robotów. Kluczową obietnicą jest to, że te modele mogą być łatwo adaptowane do różnorodnych zadań i maszyn bez konieczności przeprowadzania czasochłonnych i kosztownych sesji treningowych dla każdej nowej czynności. CEO, Deepak Pathak, potwierdził Bloombergowi, że firma zebrała łącznie ponad 2 miliardy dolarów kapitału do tej pory. To pokazuje, jak bardzo inwestorzy wierzą w ideę maszyn, które uczą się poprzez obserwację – tak jak my.
Problem z adaptacją: Dlaczego „uczenie się przez patrzenie” jest warte miliardy?
W adopcji robotów, zarówno w domach, jak i w fabrykach, od lat tkwi jeden fundamentalny problem: bariera szkoleniowa. Kiedyś, aby robot zmienił zadanie, inżynierowie musieli spędzać tygodnie na kalibracji i uczeniu go nowych sekwencji ruchów. To jest horrendalnie drogie i zabija elastyczność. Skild AI, podobnie jak rosnąca grupa startupów, wierzy, że rozwiązaniem są modele, które potrafią przyswajać wiedzę na bieżąco.
Patrzymy na wzmożony ruch w przestrzeni learn-as-you-go robotic software, zbiegający się naturalnie z szumem wokół humanoidów. Idea polegająca na tym, że robot może nauczyć się, jak podać filiżankę kawy, po prostu obserwując, jak robi to człowiek (a następnie samodzielnie implementując te wzorce), to Święty Graal automatyzacji. To właśnie ten potencjał, ta wizja, którą można nazwać uniwersalnym mózgiem dla maszyn, jest wyceniana na 14 miliardów dolarów.
Rynek nie czeka, aż technologia będzie idealna; inwestuje w obietnicę jej przełamania. Inne firmy, takie jak Field AI, które również skupiają się na łatwo adaptowalnym oprogramowaniu dla robotów, czy 1X (twórca humanoida Neo), który niedawno wypuścił własny model świata mający pomóc botom rozumieć otoczenie, to dowód na to, że wszyscy gracze w tej ekosystemie gonią za tą samą złotą nagrodą: uniwersalną inteligencją dla metalowych ciał. Jeśli Skild AI faktycznie uprości proces adaptacji do tego stopnia, co zapowiada, bariera wdrożenia robotyki w niemal każdym sektorze gospodarki po prostu przestanie istnieć. A to, moi drodzy, jest warte każdej zainwestowanej miliardowej kwoty.
