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Le robot startup généraliste clôt un nouveau tour de table, valorisé à 3 milliards de dollars
La startup de robotique Généraliste a atteint une valorisation de 3 milliards de dollars après avoir clôturé un tour de table de 200 millions de dollars mené par 8VC. Selon les dépôts réglementaires et des sources du secteur, cet investissement récent s’ajoute au tour de table de série B de 400 millions de dollars de l’entreprise, initialement mené par Radical Ventures en juin, qui avait valorisé Generalist à 2 milliards de dollars. Le financement total de la série B s’élève désormais à 600 millions de dollars.
Fondée en 2024 par Pete Florence, Andy Zeng et Andrew Barry – anciens chercheurs chez Google DeepMind et ancien ingénieur chez Boston Dynamics – Generalist a attiré le soutien de 8VC, Radical Ventures, NVIDIA, Union Square Ventures, Bezos Expeditions et de la pionnière de l’IA Fei-Fei Li.
Generalist se spécialise dans la création de modèles fondamentaux d’IA capables de fonctionner sur diverses plateformes robotiques. Son dernier modèle de génération 1.5 permet aux robots d’acquérir rapidement de nouvelles compétences en observant de courtes démonstrations vidéo ne durant que 3 à 12 secondes. L’entreprise collabore actuellement avec des clients sélectionnés, affinant ses modèles sur la base de retours du monde réel afin d’optimiser les performances pour des cas d’utilisation spécifiques.
Le secteur de la robotique connaît une forte croissance dans le développement de modèles polyvalents. Aux côtés de Generalist, des concurrents tels que Physical Intelligence (valorisé à 11 milliards de dollars), Skild AI (valorisé à 14 milliards de dollars) et Genesis AI (valorisé à 3 milliards de dollars) se disputent des parts de marché. Bien que cette afflux de capitaux signe une forte confiance des investisseurs dans un potentiel « moment ChatGPT » pour la robotique, une commercialisation à grande distance reste lointaine. Le secteur fait encore face à des obstacles importants, notamment l’incapacité des robots à exploiter les vastes ensembles de données disponibles sur le web ouvert pour l’entraînement.
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