Роботы без железа: стартап Physical Intelligence может подорожать до 20 миллиардов долларов

Американская компания Physical Intelligence, разрабатывающая универсальный искусственный интеллект для роботов, ведёт переговоры о привлечении как минимум миллиарда долларов новых инвестиций. По данным источников Bloomberg, после закрытия раунда оценка стартапа может составить около 20 миллиардов долларов — примерно 1,33 триллиона рублей по текущему курсу. Для компании, основанной всего два года назад и пока не заработавшей ни цента, это почти космическая цифра. Ещё в ноябре прошлого года её оценивали в 5,6 миллиарда, а в начале 2026-го — в 11,5 миллиарда. Таким образом, меньше чем за год стоимость может вырасти в 3,6 раза, а по сравнению с прошлой осенью — почти в четыре.

Интересно, что Physical Intelligence, или сокращённо PI, до сих пор не выпустила ни одного серийного робота и не получила ни доллара коммерческой выручки. Тем не менее в числе её инвесторов уже значатся фонд Джеффа Безоса, структура CapitalG, принадлежащая Alphabet, Thrive Capital, Sequoia Capital, а также Avenir и Lux Capital, которые, по слухам, готовы возглавить новый раунд. Причина такого ажиотажа — не железо, а программный продукт: компания разрабатывает универсальный «мозг» для роботов, который сможет управлять разными машинами и выполнять самые разные задачи. Инвесторы уже окрестили PI «OpenAI в мире телесного интеллекта», а сам стартап называют одним из главных претендентов на роль базовой платформы для физического мира.

Основанная в 2024 году в Сан-Франциско, компания собрала команду, которую в Кремниевой долине называют мечтой. Главный исполнительный директор Карол Хаусман много лет руководил передовыми робототехническими исследованиями в Google и DeepMind и параллельно преподаёт в Стэнфорде. Соучредитель Сергей Левин — профессор Калифорнийского университета в Беркли, признанный авторитет в области обучения с подкреплением и робототехники, его работы изучают едва ли не все, кто занимается телесным интеллектом. Ещё один соучредитель, Челси Финн, — ассистент-профессор Стэнфорда и ведущий специалист по метаобучению, в прошлом ученица Левина. Четвёртый соучредитель, Лаки Грум, начал предпринимательскую карьеру в тринадцать лет, был ранним сотрудником Stripe, а затем стал известным ангельским инвестором, вкладывавшимся в Figma, Notion и Ramp. Костяк команды дополняют бывшие топ-менеджеры Stripe и ключевые инженеры DeepMind.

Сама идея PI строится на отказе от производства железа. По мнению основателей, классическая робототехника десятилетиями варится в закрытых «островах»: для каждой руки пишут собственный код управления, для каждого двуногого робота — свою походку, а при смене аппаратной платформы всю систему приходится переписывать заново. Поэтому PI с первого дня делает ставку на чисто программное решение — универсальную базовую модель, которая подойдёт к любому стороннему оборудованию. Технически путь компании лежит через визуально-языковые модели, к которым добавляется генерация движений: получается модель «видение — язык — действие», способная превращать восприятие окружающей среды в конкретные команды для манипулятора. Робот смотрит на мир через камеру, распознаёт предметы, их форму и положение, понимает задачу, а затем модель генерирует траекторию движения, команды для суставов и захвата.

Соучредитель Левин в одном из интервью описывал цель компании как «ChatGPT для роботов». Правда, перенести интеллект из цифрового мира в физический значительно сложнее, и PI постоянно обновляет свою модель. За время существования она прошла путь от версии π0 и π0.5 до π0.7, представленной этой весной. Именно седьмая версия показала любопытный результат: робота с двумя манипуляторами, которого никогда специально не учили складывать одежду, попросили это сделать, и он справился, используя знания, полученные от других машин. Причём его руки отличались от тех, на которых собирали обучающие данные, по размеру, конструкции и характеру движений. Модель сумела перекомпоновать чужой опыт и выполнить новую задачу, а также под устные команды воспользоваться кухонной техникой, которую ей отдельно не показывали. Ключевой прогресс здесь в так называемой композиционной обобщённости: если раньше для каждой новой задачи приходилось заново собирать данные и дообучать робота, то теперь он в ряде случаев комбинирует уже освоенные навыки.

Этим летом PI начала выводить технологию из лаборатории в реальные сценарии, а в октябре запустила бета-версию программного интерфейса для своей базовой модели, открыв внешним разработчикам доступ к дообучению и выводу модели. Именно этот шаг, по мнению аналитиков, окончательно разогрел инвесторов: одна команда, какой бы сильной она ни была, не сможет в одиночку собрать данные и настроить инженерию для всех физических сценариев сразу, а открытая экосистема превращает закрытые демонстрации в масштабируемую платформу. На фоне конкурентов ставки выглядят особенно высокими: Figure AI оценивают в 39 миллиардов долларов, Skild AI — в 14 миллиардов, причём последняя уже объявила о годовом регулярном доходе в 100 миллионов. В эту же гонку включились Meta, Apple, DeepMind, а также Tesla и OpenAI.

При этом PI честно предупреждает: физический мир куда жёстче цифрового. Если в цифровой среде ошибочный код можно проверить и переписать, то в реальности неверно оценённое расстояние или усилие оборачивается разбитой посудой, сломанным оборудованием или производственной аварией. В компании открыто говорят, что роботизация в строительстве, хирургии или складской логистике требует ресурсов целой отдельной компании на каждое направление. Тем не менее ставка на то, что интеллект можно отделить от конкретного железа и превратить в многоразовый сервис, способна вывести отрасль из эпохи штучной сборки под каждую задачу к массовому применению.