Большие языковые модели и роботы: новая волна альянсов

Китайский рынок искусственного интеллекта на этой неделе обсуждает союз DeepSeek и Unitree. 6 августа Unitree раскрыла имена стратегических инвесторов перед своим листингом на технологической бирже. DeepSeek получила 933,4 тысячи акций за 141 миллион юаней, взяв на себя обязательство не продавать их 36 месяцев. Уже на следующий день глава Unitree Ван Синсин подтвердил: стороны подписали меморандум о стратегическом партнёрстве. DeepSeek становится «мозгом», Unitree — «телом». Они обязуются при прочих равных выбирать друг друга и в закупках, и в совместных разработках.

Эта сделка — лишь вершина глобальной волны. OpenAI начинала с партнёрства с Figure AI, но через год союз распался: Figure решила делать собственную модель, OpenAI — строить своих роботов. NVIDIA выбрала путь «продажи лопат»: через платформу Isaac GR00T она зарабатывает на чипах и инструментах. В Китае Tencent вложилась в Unitree и подключает к ним свою модель Tairos; iFlytek и Zhiyuan, Seres и ByteDance, Huawei с десятками модельных компаний выстраивают похожие связки.

Внутри отрасли не утихает спор: производителям роботов нужна собственная модель или достаточно арендовать чужую. Сторонники «заимствования» напоминают, что обучение большой модели стоит миллиарды, а у робототехников хватает задач с механикой. Противники считают, что без собственного «мозга» невозможно создать по-настоящему универсального робота. Показательно, что некоторые компании называют свои модели собственными, но на деле пользуются внешними: это удобно для привлечения инвестиций, хотя и не даёт технологического превосходства.

Союз DeepSeek и Unitree запускает несколько процессов. Рынок перестаёт оценивать Unitree как производителя железа и всё больше смотрит на неё как на ИИ-платформу — это меняет ориентиры для всех игроков сектора. Ожидается волна новых альянсов: конкуренция смещается с отдельных компаний на связки «модель плюс робот». И наконец, главным становится замкнутый цикл данных: роботы собирают данные из реального мира, на них обучается модель, а затем улучшенная модель снова управляет роботами. Кто первым запустит этот цикл, тот и получит решающее преимущество в гонке за физический ИИ.