Ant Group（HK: 6688）——中国最大のモバイル決済プラットフォームAlipayを展開するフィンテック大手——のロボット子会社Lingbo Technologiesは、15億元（約2億600万ドル）の調達を目標とする初の外部資金調達ラウンドを開始した。同社は2026年末までに第2ラウンドの実施も計画しており、これが実現すれば中国のロボット頭脳セクターにおいて最速の資金調達ペースとなる。

ロボット「頭脳」に焦点を当てた戦略

設立以来、Lingboは親会社であるAnt Groupの全額出資で運営されてきた。今回外部資金の調達を決断した背景には、Ant Groupが計算リソースに関する予算圧力に直面しつつ、同時に他の事業部門のAIイニシアチブにも投資を行っている状況がある。アナリストは、Ant GroupがLingboに投入した資金は、典型的なトップクラスのスタートアップが初期ラウンドで調達する額をすでに上回っていると指摘している。

Lingboの中核的な焦点は、ロボットの「頭脳」として機能するソフトウェアおよびAIモデルの開発である。これは、機械が周囲の環境を認識し、意思決定を行い、行動を実行するためのシステムを意味する。同社が「一つの頭脳、多数の機械」と呼ぶこの戦略は、幅広いロボット本体と互換性のある単一の強力な認知システムの構築を中心としている。このアプローチは、自社ではほとんどロボットを製造していないにもかかわらず110億ドル以上の企業価値評価を受けている米国のPhysical Intelligenceの戦略と類似している。この類似性は注目に値する。両社とも、ロボティクスにおける最も価値の高いレイヤーがハードウェアではなく汎用知能ソフトウェアになるという見方に賭けており、これはスマートフォン時代においてデバイス製造よりもオペレーティングシステムやアプリの方が重要な位置を占めたのと同様である。

Lingboは、Ant Groupのモバイル決済プラットフォームAlipayのために開発された技術を応用している。高速取引処理と不確実性下でのリアルタイム意思決定のために設計されたこれらのシステムは、ロボットが物理世界を解釈し相互作用するために再利用されている。

LingBotモデルスタックと業界での牽引力

Lingboのモデルスタック「LingBot」は、視覚、深度知覚、マッピング、動画理解を網羅している。旗艦モデルであるLingBot-VLA 2.0——VLAはVision-Language-Action（視覚・言語・行動）を意味し、視覚知覚と言語理解を融合して物理的コマンドを生成するアーキテクチャである——は、約60,000時間の実世界ロボットタスクデータで訓練された。このモデルは現在、UnitreeやAgiBotを含む17ブランド、20種類以上の異なるロボット構成と互換性がある。

GitHubでは、Lingboのモデルが約30,000スターを獲得しており、これは国内で2位のチームの約2.7倍に相当する。

投資家からの関心は堅調である。報道によると、資金調達ラウンドが公式に開始される前に一部の投資会社からアプローチがあった。上海で開催された世界人工知能会議（WAIC）では、投資家がLingboのブースを直接訪れ、技術を評価して関心を示した。

現在、具身知能（embodied intelligence）に流入する資本の約半数が、物理ハードウェアではなく、知覚・意思決定モデル、すなわち「頭脳」を構築する企業に向けられており、その割合は引き続き上昇している。この資金配分の傾向は、ハードウェアの商品化が進む一方で、適応力のあるAIモデルが引き続き希少で防御可能な資産であるという業界全体の確信を反映している。

中国政府は、ロボティクスと「具身知能」を第15次五カ年計画の最優先課題に位置づけており、数十億ドル規模の補助金と産業支援を提供している。

Ant Group自身も、2025年初頭以降、少なくとも12社のロボティクス企業の資金調達ラウンドを主導しており、ヒューマノイドスタートアップZerothの7,358万ドルラウンドも含まれている。

評価額はスケーラビリティの実証次第

急成長と高まる投資家の関心にもかかわらず、Lingboの最高科学者であるShen Yujunは今後の課題について率直に認めている。彼は、ロボティクスは真のブレイクスルーに必要な数百万時間のデータが依然として不足しているため、まだ「GPT-1の瞬間」を迎えていないと述べた。参考までに、最大規模の言語モデルの訓練では数兆トークンのテキストデータが使用されており、これは現在存在するどの単一ロボティクスAIのデータよりも桁違いに多い。

資金調達後も、LingboはAnt Groupの具身知能および物理AI分野における主要事業として位置づけられ、親会社はインフラ、データ、デプロイメントの面で引き続き支援を提供する。

内部情報筋によると、同社の最終的な評価額は複数の要因に依存する。LingBotモデルが多様なロボットタイプやタスクにおいて明確なクロスプラットフォーム能力を実証できるかどうかもその一つである。また、大規模デプロイメントへの準備ができていることを証明し、「データフライホイール」——使用量の増加がより多くのデータを生み出し、モデルの性能を向上させ、さらなる普及を促すという好循環——を確立する必要がある。最後に、LingboはAnt Groupの内部プロジェクトから、物理AIにおける世界的に認知されたプラットフォームへと発展させる必要がある。