シリコンバレーで注目を集める「Physical Intelligence」
StripeのベテランであるLachy Groom氏が新たに大規模な投資を行い、シリコンバレーで最も注目を集めるロボット脳を構築している企業、それがPhysical Intelligence (PI)です。サンフランシスコに拠点を置く同社のオフィスは、目立った看板もなく、むしろ殺風景なコンクリートの箱のような空間ですが、内部ではロボットアームがせわしなく動き、まるで生命を吹き込まれたかのような活動を見せています。
PIの共同創設者であり、UCバークレーの准教授でもあるSergey Levine氏は、「ロボット版ChatGPTだと考えてください」と説明します。ここでは、データが収集され、汎用ロボット基盤モデルの学習に用いられています。
「ロボット版ChatGPT」の具現化
PIの施設では、様々な「実験」が行われています。あるロボットアームは黒いズボンを折りたたもうとし、別のものはシャツを裏返そうと奮闘しています。また、あるアームはキュウリの皮を素早く剥くことに成功し、その削りカスを別の容器に入れる作業を行っています。
Levine氏によると、これらは継続的な学習ループのテスト段階です。倉庫や一般家庭など、様々な場所でロボットステーションがデータを収集し、そのデータが汎用ロボット基盤モデルを訓練します。新しいモデルが訓練されると、これらのステーションに戻されて評価が行われます。ズボンをたたむロボットやシャツを裏返すロボットは、それぞれ誰かの実験であり、キュウリの皮むきロボットは、モデルが異なる野菜にも対応できる汎用性を獲得できるか、つまり皮を剥くという基本的な動作を、未経験のリンゴやジャガイモにも適用できるかを検証しているのです。
同社は、社内および提携する家庭内にテストキッチンを設けており、市販のハードウェアを使用してロボットを様々な環境や課題に晒しています。オフィス内には高性能なエスプレッソマシンもありますが、これも従業員のためではなく、ロボットが学習するためのデータ源となっているとのことです。「優れた知能は、劣悪なハードウェアを補う」というLevine氏の言葉が、同社の哲学を象徴しています。
Lachy Groomのビジョンと巨額の資金
Stripeの初期従業員として活躍後、Figma、Notion、Ramp、Latticeなどの企業にエンジェル投資家として名を連ねたLachy Groom氏。彼は5年間にわたり、自らが創業または参画するにふさわしい企業を探し求めていました。そして、Levine氏とStanfordのChelsea Finn氏、Google DeepMindのKarol Hausman氏らの学術研究に注目し、彼らが新たな事業を立ち上げるという噂を聞きつけてコンタクトを取りました。Groom氏はその出会いを「これだ、と思った」と振り返っています。
PIはこれまでに10億ドル以上を調達し、評価額は56億ドルに達しています。しかし、Groom氏は投資家に対して商業化の時期を明言していません。これは異例のことですが、投資家たちはそれを容認しています。資金の大半は計算資源（コンピュート）に費やされており、Groom氏は「投入できる資金に限界はない。問題解決のために常に多くのコンピュートを投入できる」と語ります。
共同創業者であるQuan Vuong氏（元Google DeepMind）は、同社の戦略がクロスエンボディメント学習と多様なデータソースに基づいていると説明します。これにより、もし明日、新しいハードウェアプラットフォームが開発されても、データ収集をゼロから始める必要がなく、既存の知識を転移できるといいます。この「あらゆるプラットフォーム、あらゆるタスク」へのアプローチは、物流、食料品、さらにはチョコレート製造といった様々な分野で実証実験が進められており、既に実用的な自動化が可能になっているケースもあるとのことです。
競合Skild AIとの哲学的な相違
汎用ロボット知能の構築競争は激化しており、PIの他にも有力なプレイヤーが存在します。例えば、ピッツバーグを拠点とするSkild AIは、2023年の創業以来、わずか数ヶ月で14億ドルを調達し、評価額は140億ドルに上ると報じられています。Skild AIはPIとは対照的に、既に「omni-bodied」Skild Brainを商用展開し、昨年の後半数ヶ月で3,000万ドルの収益を上げています。
Skild AIは、ブログで競合他社を批判し、「ロボティクス基盤モデル」の多くは「偽装したビジョン・言語モデル」に過ぎず、物理ベースのシミュレーションや実際のロボットデータではなく、インターネット規模の事前学習に過度に依存しているため、「真の物理的常識」を欠いていると主張しています。
ここに両社のシャープな哲学的な隔たりがあります。Skild AIが商用展開を通じてデータフライホイールを構築し、モデルを改善していく戦略であるのに対し、Physical Intelligenceは短期的な商業化の誘惑に抵抗し、優れた汎用知能の生成に焦点を当てることで、長期的な優位性を確立しようとしています。どちらの戦略が「より正しい」かは、今後数年で明らかになるでしょう。
未来への挑戦
PIは創業から18ヶ月で、当初の5年から10年間のロードマップを既に達成したとGroom氏は語ります。従業員数は約80名で、可能な限り緩やかに成長させる計画です。
最大の課題としてGroom氏が挙げるのは「ハードウェア」です。「ハードウェアは本当に難しい。ソフトウェア企業に比べて、我々がやることすべてがはるかに困難だ」と彼は言います。ハードウェアは故障しやすく、到着が遅れてテストを阻害することもあります。安全性の考慮事項も、すべてを複雑にしています。
ロボットがキッチンで野菜の皮をむくことを本当に人々が求めているのか、安全性はどうか、家庭に侵入する機械に犬が狂乱しないか、投じられた莫大な時間と資金が十分な問題を解決しているのか、あるいは新たな問題を生み出しているのではないかといった疑問は残ります。しかし、Groom氏に疑いの色は見えません。彼は、この問題に何十年も取り組んできた専門家たちと共に働き、今こそが好機であると信じています。シリコンバレーは、商業化への明確な道筋やタイムラインがなくても、Groomのような起業家を支援し続けてきました。彼らは、たとえ市場がどうなるか不確実であっても、彼らが「何とかする」ことを期待しているのです。