一部のベンチャー投資家は、ロボティクスが独自の「ChatGPTモーメント」に近づいているとみている。つまり、機械が個別に訓練されなくても幅広いタスクをこなせるようになる段階だ。最新の兆候が、異なる種類のロボット向けに単一のAIモデルを開発する創業2年のスタートアップ、Generalistである。TechCrunchに語った条件を知る関係者2人によると、同社は8VC主導で約2億ドルを追加調達し、評価額は30億ドルに達した。

このタイミングが重要なのは、基礎となる科学が十分に追いつく前に資金が投入されているためであり、ロボティクス投資の多くが、汎用知能を物理的な行動に変換できるソフトウェアに向けられていることを示している。資金調達を最初に報じたAxiosは、資金が「猛烈な勢いで」“robot brains”を作る企業に流れ込んでいると伝えた。これは、機械が周囲の世界を理解し行動するのを支援するためのソフトウェアを指す。

なぜ今回のラウンドは新規調達ではなく拡張なのか

今回の資金は、別の新規ラウンドではない。6月に発表されたGeneralistの4億ドルのSeries Bの拡張であり、その際にはRadical Venturesが20億ドル評価で参加していた。今回の拡張により、同ラウンドの累計調達額は6億ドルに増えた。

この資金調達は連邦政府へのForm D提出で確認されている。提出書類によると、2億820万ドルが募集され、そのうち1億9,820万ドルが32人の投資家に販売された。発行体はGeneralist AI, Inc.と記載されており、2024年に登録されたサンフランシスコのMarket Streetに拠点を置くデラウェア州法人で、以前はArtificial General Dexterity, Inc.として知られていた。

書類にはPeter Florence、Andrew Barry、Andy Zengといった幹部や、Ellen Chisa、Fraser Keltonといった取締役の名前が記載されている。Axiosは、Generalistがコメントを控えた一方で、書類を通じて資金調達の詳細が開示されたと報じた。

DeepMindとBoston Dynamics出身者によって設立

Generalistは2024年に、Google DeepMindで研究者として働いていたFlorenceとZeng、そしてBoston Dynamicsでエンジニアリングに携わっていたBarryによって設立された。6月、同社は「physical AGI」と呼ぶ目標に向かって進んでおり、すでに5億ドル超を調達していると発表した。

TechCrunchによると、同社の支援者には8VC、Radical Ventures、Nvidia、Union Square Ventures、Bezos Expeditions、AI研究者のFei-Fei Liが含まれる。6月の投資発表で8VCはGeneralistを「robot intelligenceのフロンティア・ラボ」と表現し、FlorenceをCEO、Zengをchief scientist、BarryをCTOと位置づけた。

同社が示すモデルの機能

Generalistはロボットそのものを製造しているわけではなく、ロボットを制御するソフトウェアを開発している。同社は、Gen 1.5モデルが3〜12秒の動画デモから学習でき、小規模な顧客グループの支援を受けて開発を継続しているとTechCrunchに対して説明した。

7月の研究投稿でGeneralistは、以前のGEN-1モデルが約9,000種類のロボットハンドとグリッパーにまたがって動作し、50万時間超の相互作用データで学習されたと述べた。

Generalistは、TechCrunchが挙げた2社の最も高い評価額の競合にはまだ及ばず、Genesis AIも同じ30億ドル評価を求めていたと報じられている。

投資家がなお警戒する科学面の課題

資金流入が急増しても、中核となる技術課題は未解決のままだ。大規模言語モデルとは異なり、ロボットはインターネット全体で単純に訓練することはできず、一部のベンチャー投資家は、真に汎用的なロボットモデルの実現にはまだ数年かかる可能性があるとみている。こうした隔たりは、現在の投資の多くが完成品のロボットメーカーではなく基盤モデル系のスタートアップに向かっている理由の一端を説明している。支援者は、分野としてまだ大規模実証はされていないものの、多くの機械にまたがって能力を標準化できる可能性をソフトウェア層に見いだしている。

この警戒感はシリコンバレーに限られない。北京で開かれた2026 World Robot Conferenceでは、Yicaiによると、専門家らはembodied AIが大規模言語モデル（LLM）に少なくとも5年遅れていると述べた。半導体メーカーMoore Threadsの会長兼CEOであるZhang Jianzhong氏は、多くのvision-language-actionモデルのパラメータ数は約70億にすぎず、ブレークスルー前にLLMが到達した1,000億規模を大きく下回ると指摘した。また、現実世界のデータ不足が大きな制約だとも述べた。

「It is certainly still some way from its ‘GPT moment.'」— Moore Threadsの会長兼CEO Zhang Jianzhong氏、Yicai Global引用

TechCrunchは、投資家が実質的にはロボティクス版の「ChatGPTモーメント」、つまり異なるロボットやタスク間で技能を転移できる汎用モデルに賭けていると指摘した。

資本流入はAIモデル開発企業にとどまらない。Cryptopolitanは以前、XpengがIDG Capital主導のラウンドで、ロボティクス部門向けに6.3億ドル評価で9億ドル超を調達したと報じている。これらの案件は、投資家がロボティクスのブレークスルーに向けていかに積極的にポジションを取っているかを示しているが、彼らが賭けている汎用的な「robot brain」はまだ実証されていない。