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El robot generalista Startup cierra una nueva ronda de financiación, con una valoración de 3.000 millones de dólares
La startup de robótica Generalist ha alcanzado una valoración de 3.000 millones de dólares tras cerrar una ronda de financiación de 200 millones de dólares liderada por 8VC. Según los documentos regulatorios y fuentes del sector, esta última inversión amplía la ronda Serie B de 400 millones de dólares de la empresa, originalmente liderada por Radical Ventures en junio, que había valorado a Generalist en 2.000 millones de dólares. La financiación total de la Serie B asciende ahora a 600 millones de dólares.
Fundada en 2024 por Pete Florence, Andy Zeng y Andrew Barry, antiguos investigadores de Google DeepMind y un antiguo ingeniero de Boston Dynamics, Generalist ha atraído el respaldo de 8VC, Radical Ventures, NVIDIA, Union Square Ventures, Bezos Expeditions y la pionera de la IA Fei-Fei Li.
Generalist se especializa en la creación de modelos fundamentales de IA capaces de operar en diversas plataformas robóticas. Su último modelo de generación 1.5 permite a los robots adquirir rápidamente nuevas habilidades mediante la observación de demostraciones en vídeo breves de solo 3 a 12 segundos. La empresa está colaborando actualmente con clientes seleccionados, refinando sus modelos basándose en comentarios del mundo real para optimizar el rendimiento para casos de uso específicos.
El sector de la robótica está experimentando un aumento en el desarrollo de modelos de propósito general. Junto con Generalist, competidores como Physical Intelligence (valorada en 11.000 millones de dólares), Skild AI (valorada en 14.000 millones de dólares) y Genesis AI (valorada en 3.000 millones de dólares) compiten por la cuota de mercado. Aunque esta afluencia de capital señala una fuerte confianza de los inversores en un posible «momento ChatGPT» para la robótica, la comercialización generalizada sigue estando lejos. La industria aún enfrenta obstáculos significativos, especialmente la incapacidad de los robots para aprovechar los vastos conjuntos de datos disponibles en la web abierta para su entrenamiento.
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