General Intuition、ビデオゲーム技術を用いて実世界での応用に向けたAIのトレーニングが可能だとし、23億ドルの資金調達に成功

ニューヨークにあるGeneral Intuition社の研究開発フロアに足を踏み入れると、共同創業者兼CEOのピム・デ・ウィッテ氏はすぐにスタンディングデスクの上のモニターを指さした。誰かが『フォートナイト』をプレイしているように見えたが、それは人間ではなかった。

「当社のエージェントが100時間連続でプレイし続けているんです」と、同社の最高製品責任者（CPO）であるケント・ロリンズは笑顔で語った。

AIが仮想ゲームの世界を駆け巡る光景を私が完全に理解する間もなく、大きな四足歩行ロボットの電子音が近づいてきた。

「『フォートナイト』のエージェントを動かしているのと同じAIが、このロボットも制御しているんです」とデ・ウィッテは説明した。ロボットのライブ映像を配信していたデータアナリストのジョシュ・デュプランティスは、そのロボットが「探索」モードにあると付け加えた。

唯一の「目」であるカメラを頼りに、虫のような大きなロボットが私のところまで歩いてきて、周りを一周し、オフィスの中へと進んでいった。時折、椅子の脚に引っかかったり、ゴミ箱にぶつかったりしながら、まるで周囲の環境を学びつつある幼児のように動き回っていた。 デュプランティス氏によると、この四足歩行ロボットのAIモデルを微調整するのに要した実世界でのロボットデータは、わずか8分分だったという。驚くべきことに、そのデータはロボットが現在稼働しているオフィスではなく、路上で収集されたものだった。

ジェネラル・インチュイションの核心的な使命は、ゲームプレイからシミュレーション、さらには物理的な実体化に至るまで、汎化が可能なエージェントモデルを構築することにある。世界における自身の位置づけを理解するこの能力が、多額の投資を呼び込んでいる。

木曜日、ジェネラル・インチュイションは、企業価値23億ドルで3億2000万ドルの資金調達を発表した。これは、TechCrunchによる以前の報道を裏付けるものだ。これにより、昨年10月の1億3400万ドルのローンチラウンドに続き、同スタートアップの公表済み資金調達総額は4億5400万ドルとなった。

同社は、デ・ウィッテ氏が以前手がけていたベンチャー企業「Medal」（ビデオゲームクリップのアップロード・共有プラットフォーム）からスピンアウトした。数億時間にも及ぶゲームプレイ映像が、General Intuitionのモデルを時空間推論——空間と時間の中をどのように移動するかを理解すること——で訓練するための初期データセットとなった。

しかし、重要な要素は動画そのものではなく、そこに埋め込まれた「アクションラベル」、つまりプレイヤーがいつどのボタンを押したかを正確に記録したデータだった。デ・ウィッテ氏は、動画のみからアクションを推測しようとする競合他社のほとんどが、この重要な要素を見落としていると主張する。

「我々はこれを、事前学習の次の段階と捉えています」とデ・ウィッテ氏は語った。「我々の単一のモデルは、『フォートナイト』の映像に反応してアクションを実行できるだけでなく、LLM（大規模言語モデル）では決して不可能な方法で現実世界のダイナミクスにも対応できます。」

その後、デ・ウィッテ氏は私に、ノートパソコン上でジェネラル・インチュイション社のワールドモデルを試させるようにした。このシミュレーション環境は、従来のゲームエンジンによってレンダリングされるのではなく、フレームごとに生成されるものだ。私がこうしたモデルをテストする際によくあることだが、私は壁にまっすぐ突っ込んでしまった。 他のデモではエージェントが壁を通り抜けることもあるが、このモデルはそうしなかった。何百万時間にも及ぶゲームプレイを通じて、壁は固体であり、はしごは登るためのものであり、太陽の動きに合わせて影が長くなることを学習していたのだ。

General Intuitionにとって、この世界モデルは最終製品ではなく、トレーニング環境（社内では「ジム」と呼ばれている）である。 同社は、このエージェントモデルそのものを販売することを目指している。デ・ウィッテ氏は、ゲームプレイからの行動データが、モデルが「自己」と「環境」を区別するのに役立ち、因果関係に対するより深い理解をもたらすと主張している。

General Intuitionの技術はデモでは印象的ですが、この分野のプレイヤーは同社だけではありません。さらに、このようなモデルを実世界において確実に機能するようにスケールアップできるかどうかは、まだ実証されていません。 類似のアプローチの多くは膨大な量の実世界データを必要とするが、その収集には時間がかかり、コストもかかる。General Intuitionの戦略は、ゲームプレイがスケーラブルな近道となるというものである。

投資家たちもこれに賛同しているようだ。今回の資金調達ラウンドはKhosla Venturesが主導し、General Catalyst、ジェフ・ベゾス、エリック・シュミット、ニコ・ロズベルグ、そしてGoogle DeepMindやMITの研究者らが参加した。

調達資金の大部分は、計算能力の拡張に充てられる。General IntuitionはCoreWeaveと提携しており、モデルの次期バージョンの事前学習に注力する計画だ。また、夏終わりまでにAPIの利用範囲を拡大するためにも、資金の一部が割り当てられている。

今回のラウンドを主導したヴィノッド・コスラ氏は、デ・ウィッテ氏のビジョンと同社の独自のデータ基盤を主要な要因として挙げた。

「LLM（大規模言語モデル）の登場により、推論能力は飛躍的な進歩を遂げました」と、コスラ氏はインタビューで語った。「ワールドモデルにおいては、その飛躍とは『直感』――人間のような能力――の出現にあると私は考えています。ゲームから得られる行動と反応のデータは、その直感を育む上で鍵となります。」

そのビジョンは、世代を超えた企業づくり

ジェネラル・インチュイションは、メダルのビデオゲームクリップからのデータを活用している。画像提供：Medal.TV

ダイナミックなワールドモデルや汎用エージェントの構築において、メダルの「人間の行動データ」が不可欠であることを認識しているのは、ジェネラル・インチュイションだけではない。同社のチーフ・オブ・スタッフであるブリアナ・マーティン氏は、メダルが大手研究所からの買収提案を断ったことが、同社設立の一因となったと指摘した。それ以来、他の企業からも買収提案が相次いでいる。

デ・ウィッテ氏と共同創業者のエロイ・アロンソ氏、アダム・ジェリー氏、ヴィンセント・ミケリ氏は、買収されることに全く関心がなく、投資家たちも早期のイグジットを求めてはいない。 General IntuitionがMedalを通じてアクセスする独自データの量と質こそが、コスラ氏がこれをM&Aの対象ではなく「世代を超えた賭け」と見なす理由だ。同社は、シミュレーションと現実の両方において、汎用エージェントと世界モデルの基盤となることを目指している。

「現段階では、単なるデータ買収に過ぎず、興味をそそられるものではない」とコスラ氏は述べた。

この賭けには、デ・ウィッテ氏の個人的な価値観への信頼も含まれている。

国境なき医師団などでの人道支援活動に7年間従事してきたデ・ウィッテ氏は、明確な倫理的境界線を引いている。すなわち、人間に危害を加えるためにエージェントを使用することは決してない、ということだ。

「我々は軍拡競争に拍車をかけたくない」とデ・ウィッテ氏は語った。「もし私が『致死的な自律システムを開発している』と発表したら、他国では何が起こると思うか？」

軍事用途に対するこの制限は、シリコンバレーが防衛分野にますます注力する中で打ち出されたものだ。デ・ウィッテ氏は、自身のモデルが捜索・救助に利用されることには抵抗がないが、シリコンバレーの最近の防衛への執着が「エコシステムを蝕んでいる」と感じている。

デ・ウィッテ氏はオランダ人であり、チームの多くはヨーロッパ出身者で、それが同社の企業文化を形成している。彼がマーティン氏を採用した理由の一つは、彼女が米国移民・関税執行局（ICE）との提携を理由にパランティアを公に辞任したことにあった。

「なぜシリコンバレーがあのようにはたらいているのか、私には理解できない」と彼は語った。「私がそこにいないのには理由があるんだ」

デ・ウィッテの倫理観は、モデルが「行ってはならないこと」を制限するだけにとどまらない。10代の頃に『RuneScape』のプライベートサーバーを構築・運営して150万ドルを稼いだゲーマーとして、彼はAIの進歩に取り残される人々についても懸念を抱いている。

ジェネラル・インチュイション社は最近、ゲーマーが既存のハードウェアを活用して収入を得られる仕事マーケットプレイス「Nerve」を立ち上げた。登録者はデータラベリングから始め、ロボットの遠隔操作やその他のタスクへとステップアップできる。デ・ウィッテ氏は、メダルのユーザー層こそが、AIによる職の置き換えの影響を最も受けやすい世代であると指摘し、彼らに未来への参画の機会を持たせたいと考えている。

データのフライホイール

デ・ウィッテ氏は、ジェネラル・インチュイションを、AnthropicやOpenAIと同様に、他者が自社の技術に基づいて開発を進められるようにするモデルプロバイダーとして、エコシステムの基盤となる存在と位置づけている。現在、このスタートアップはゲーム、シミュレーション、ロボット工学の分野で数社の顧客にサービスを提供している。

「私たちは自動運転車メーカーを作っているわけではありません」とデ・ウィッテ氏は語った。「私たちは、次の誰かが自動運転車を開発するのを10倍容易にするための基盤を作っているのです」。

同社によれば、APIがより多くの顧客に普及すれば、工場のデジタルツインでロボットをテストしたり、ゲームスタジオで人間のようなボットを動かしたり、危険な環境を移動させるために四足歩行ロボットを派遣したりするなど、様々なユースケースを検証できるようになるという。

四足歩行ロボットは、General Intuitionが実世界でテストした最初の物理的な実体ですが、同社はドローンやその他のデバイスについても実験を行っており、ドライビングゲーム内でのモデルテストも実施しています。

「ゲームコントローラーやキーボード、マウスで操作できるものなら何でも動作します」とデ・ウィッテ氏は述べた。

データ・フライホイールの構築は、主要な目標の一つだ。

「この汎用基盤モデルを中核として、その応用形態を多様化できる顧客を選定していきます」とデ・ウィッテ氏は述べた。「研究を前進させる実世界のデータを提供でき、かつ深いパートナーシップと相互学習を実現するための機動性の高い社内チームを持つ顧客を優先します。」

コスラ氏は、General Intuitionがここまで成長できたのは同社の独自データのおかげであり、今後も独自のデータを収集し続ける能力が不可欠であると強調した。印象的なデモが披露されているものの、シミュレーションから実世界への転移がスケーラブルに実現できるかどうかは、まだ誰も完全には答えを出せていない未解決の課題である。