Компании, разрабатывающие модели мира, охраняют свои секреты

На прошлой неделе я модерировал обсуждение мировых моделей на конференции All In (не связанной с подкастом), предоставив глубокий анализ одного из самых загадочных секторов искусственного интеллекта. Ведущие отраслевые лидеры, такие как лаборатории AMI Яна Лекюна и World Labs Фэй-Фэй Ли, вызвали значительный резонанс и обеспечили существенное финансирование, однако их прогресс в направлении монетизации остается заметно медленным.
В своей основе мировые модели направлены на автоматизацию пространственного интеллекта, открывая двери для разнообразных и потенциально прибыльных приложений, от робототехники и интерактивного видео до продвинутых систем автономного вождения.
Однако, когда я запросил конкретные сроки коммерциализации, ответы стали размытыми. Наиболее авторитетным голосом на панели был Майкл Раббат, сооснователь и вице-президент по мировым моделям в AMI Labs. Когда его спросили о конкретных проектах, он оставался уклончивым, заявив: «Мы поговорим об этом, когда будем готовы говорить об этом». В последующем электронном письме он уточнил: «Мы все еще находимся на этапе исследований и разработки, поэтому мы не обсуждаем публично какие-либо планы по продуктам или графики».
Учитывая, что AMI существует менее года, такая дискреция понятна. Тем не менее, эта непрозрачность пронизывает весь более широкий сектор моделирования мира. Marble от World Labs, по-видимому, является самым зрелым доступным продуктом, с демонстрациями, показывающими простое создание медиа, исследуемые среды видеоигр и эффекты компьютерной графики. Хотя существуют приложения для робототехники, платформа, кажется, в первую очередь предназначена для демонстрации технических возможностей, а не для предоставления немедленной коммерческой ценности.
Эта секретность даже распространяется на поставщиков верхнего уровня. На той же конференции я беседовал с Алексом де Виганом, генеральным директором Physicl, поставщика данных для развивающейся индустрии мировых моделей. Он подтвердил, что данные Physicl используются эффективно, но признался, что он все еще не знает конкретных применений. «Я хотел бы, чтобы они рассказали нам больше. Мы могли бы создавать более полезные данные, если бы знали, над чем они работают», — объяснил де Виган.
Часть неоднозначности проистекает из присущей мировым моделям универсальности. В самом простом случае они функционируют как проходимые карты физического мира, аналогично системам искусственного интеллекта, управляющим автомобилями с автопилотом. Однако те же методы моделирования, которые позволяют автомобилю Waymo ориентироваться в трафике, могут также помочь гуманоидным роботам в обработке грузов или превратить короткие видеоклипы в интерактивные среды. AMI уже исследовала сектора, включая производство, биомедицину, робототехнику и медицинский искусственный интеллект, через свое партнерство с Nabia. Хотя маловероятно, что они будут преследовать каждый путь, один или два основных приложения могут в конечном итоге стать приоритетными.
Нет сомнений в том, что на технологии мировых моделей можно построить жизнеспособный бизнес. Пока сбор средств остается простым, нет большого стимула сужать фокус. На самом деле, сохранение широкого подхода имеет стратегический смысл. Если бы AMI объявила завтра о разработке гуманоидного робота или системы рендеринга для Голливуда следующего поколения, многие другие лаборатории немедленно переключились бы на конкуренцию. Вскоре лаборатория столкнулась бы с потенциальной конкуренцией со стороны конкурирующих компаний по мировым моделям, emerging стартапов и технологических гигантов, таких как OpenAI и Anthropic.
Эта динамика является по сути обратной стороной легкого сбора средств. Конкуренты также могут привлекать капитал — та же финансовая гибкость, которая позволяет вам действовать под радаром, финансирует потенциальных соперников, как только путь на рынок станет ясным. Даже если конкуренция неизбежна, отсрочка ее как можно дольше выгодна, что означает сохранение конкретных деталей продукта в секрете.
Для поклонников Лю Цысиня это отражает теорию Темного леса: если вы не можете определить других игроков в лесу, безопаснее всего избегать привлечения внимания.
Связанная статья
Лаборатория Origin привлекла $8 млн, чтобы помочь игровым компаниям продавать данные создателям мировых моделей
По мере того как искусственный интеллект переходит в физическую сферу, специализированные лаборатории разрабатывают мировые модели, предназначенные для управления робототехникой или симуляции физических объектов. Не имея доступа к обширным наборам да
Компания General Intuition привлекла 2,3 млрд долларов, сделав ставку на то, что технологии в сфере видеоигр могут обучить ИИ для применения в реальных условиях
Войдя в отдел исследований и разработок компании General Intuition в Нью-Йорке, соучредитель и генеральный директор Пим де Витте сразу же указал на монитор, установленный на столе для работы стоя. Каз
General Intuition планирует привлечь 300 млн долларов при оценке компании в 2 млрд долларов
Как сообщили TechCrunch источники, знакомые с ситуацией, нью-йоркский стартап General Intuition, разрабатывающий базовую модель, которая обучает ИИ-агентов ориентироваться в пространстве и времени, ве
Рекомендации по связанным специальным темам
Комментарии (0)

На прошлой неделе я модерировал обсуждение мировых моделей на конференции All In (не связанной с подкастом), предоставив глубокий анализ одного из самых загадочных секторов искусственного интеллекта. Ведущие отраслевые лидеры, такие как лаборатории AMI Яна Лекюна и World Labs Фэй-Фэй Ли, вызвали значительный резонанс и обеспечили существенное финансирование, однако их прогресс в направлении монетизации остается заметно медленным.
В своей основе мировые модели направлены на автоматизацию пространственного интеллекта, открывая двери для разнообразных и потенциально прибыльных приложений, от робототехники и интерактивного видео до продвинутых систем автономного вождения.
Однако, когда я запросил конкретные сроки коммерциализации, ответы стали размытыми. Наиболее авторитетным голосом на панели был Майкл Раббат, сооснователь и вице-президент по мировым моделям в AMI Labs. Когда его спросили о конкретных проектах, он оставался уклончивым, заявив: «Мы поговорим об этом, когда будем готовы говорить об этом». В последующем электронном письме он уточнил: «Мы все еще находимся на этапе исследований и разработки, поэтому мы не обсуждаем публично какие-либо планы по продуктам или графики».
Учитывая, что AMI существует менее года, такая дискреция понятна. Тем не менее, эта непрозрачность пронизывает весь более широкий сектор моделирования мира. Marble от World Labs, по-видимому, является самым зрелым доступным продуктом, с демонстрациями, показывающими простое создание медиа, исследуемые среды видеоигр и эффекты компьютерной графики. Хотя существуют приложения для робототехники, платформа, кажется, в первую очередь предназначена для демонстрации технических возможностей, а не для предоставления немедленной коммерческой ценности.
Эта секретность даже распространяется на поставщиков верхнего уровня. На той же конференции я беседовал с Алексом де Виганом, генеральным директором Physicl, поставщика данных для развивающейся индустрии мировых моделей. Он подтвердил, что данные Physicl используются эффективно, но признался, что он все еще не знает конкретных применений. «Я хотел бы, чтобы они рассказали нам больше. Мы могли бы создавать более полезные данные, если бы знали, над чем они работают», — объяснил де Виган.
Часть неоднозначности проистекает из присущей мировым моделям универсальности. В самом простом случае они функционируют как проходимые карты физического мира, аналогично системам искусственного интеллекта, управляющим автомобилями с автопилотом. Однако те же методы моделирования, которые позволяют автомобилю Waymo ориентироваться в трафике, могут также помочь гуманоидным роботам в обработке грузов или превратить короткие видеоклипы в интерактивные среды. AMI уже исследовала сектора, включая производство, биомедицину, робототехнику и медицинский искусственный интеллект, через свое партнерство с Nabia. Хотя маловероятно, что они будут преследовать каждый путь, один или два основных приложения могут в конечном итоге стать приоритетными.
Нет сомнений в том, что на технологии мировых моделей можно построить жизнеспособный бизнес. Пока сбор средств остается простым, нет большого стимула сужать фокус. На самом деле, сохранение широкого подхода имеет стратегический смысл. Если бы AMI объявила завтра о разработке гуманоидного робота или системы рендеринга для Голливуда следующего поколения, многие другие лаборатории немедленно переключились бы на конкуренцию. Вскоре лаборатория столкнулась бы с потенциальной конкуренцией со стороны конкурирующих компаний по мировым моделям, emerging стартапов и технологических гигантов, таких как OpenAI и Anthropic.
Эта динамика является по сути обратной стороной легкого сбора средств. Конкуренты также могут привлекать капитал — та же финансовая гибкость, которая позволяет вам действовать под радаром, финансирует потенциальных соперников, как только путь на рынок станет ясным. Даже если конкуренция неизбежна, отсрочка ее как можно дольше выгодна, что означает сохранение конкретных деталей продукта в секрете.
Для поклонников Лю Цысиня это отражает теорию Темного леса: если вы не можете определить других игроков в лесу, безопаснее всего избегать привлечения внимания.
Лаборатория Origin привлекла $8 млн, чтобы помочь игровым компаниям продавать данные создателям мировых моделей
По мере того как искусственный интеллект переходит в физическую сферу, специализированные лаборатории разрабатывают мировые модели, предназначенные для управления робототехникой или симуляции физических объектов. Не имея доступа к обширным наборам да
Компания General Intuition привлекла 2,3 млрд долларов, сделав ставку на то, что технологии в сфере видеоигр могут обучить ИИ для применения в реальных условиях
Войдя в отдел исследований и разработок компании General Intuition в Нью-Йорке, соучредитель и генеральный директор Пим де Витте сразу же указал на монитор, установленный на столе для работы стоя. Каз
General Intuition планирует привлечь 300 млн долларов при оценке компании в 2 млрд долларов
Как сообщили TechCrunch источники, знакомые с ситуацией, нью-йоркский стартап General Intuition, разрабатывающий базовую модель, которая обучает ИИ-агентов ориентироваться в пространстве и времени, ве





Дом






