Modele świata przyciągają rosnącą uwagę i kapitał w branży technologicznej, napędzane oczekiwaniami, że sztuczna inteligencja wkrótce wykrroczy poza ekrany i wejdzie w fizyczny świat samochodów, robotów i innych maszyn. Fala startupów buduje obecnie takie systemy, które zazwyczaj trenowane są na danych wideo, a nie na dużych modelach językowych opartych na tekście, takich jak GPT od OpenAI czy Claude od Anthropic.

Tempo przyspieszyło w ostatnich tygodniach. AMD zapowiedziało plany przejęcia World Labs – startupu zajmującego się inteligencją przestrzenną, współzałożonego przez badaczkę AI Fei-Fei Li – za 8,2 miliarda dolarów w akcjach, a startup video AI Runway, znany przede wszystkim z generatywnych narzędzi wideo, zaprezentował pierwszą wersję open-weight swojego modelu świata.

Podobnie jak generatywna AI stworzyła całą branżę trenującą i uruchamiającą duże modele językowe, tak wzrost popularności modeli świata katalizuje powstanie nowej generacji firm infrastrukturalnych. W poniedziałek siedzibujący w San Francisco Reactor ogłosił, że do jego cap table dołączyły ramię venture capital Nvidii, NVentures, oraz Sapphire Ventures, rozszerzając rundę Series A ujawnioną po raz pierwszy w maju i zwiększając łączne finansowanie do 74 milionów dolarów.

Reactor, który wyszedł ze stealth w maju, buduje oprogramowanie zaprojektowane do szybszego i tańszego uruchamiania modeli świata oraz sprzedaje usługę chmurową zarządzającą infrastrukturą obliczeniową.

"Skoro model już istnieje, jak go właściwie uruchomić?" – zapytał współzałożyciel CEO Alberto Taiuti w rozmowie z Fortune, opisując pytanie, które skłoniło go i współzałożyciela Bryce'a Schmidtgena do założenia firmy. Obaj wcześniej pracowali nad Apple Vision Pro, a Taiuti był także współzałożycielem i dyrektorem technicznym startupu generatywnego wideo Luma AI.

Według Reactora na jego platformie aktywne projekty prowadzą obecnie hollywoodzkie studia, platformy reklamowe i serwisy streamingowe. Jednak firma postrzega robotykę jako kluczowy obszar zainteresowań, a to, czy pozwoli on poszerzyć bazę klientów, pozostaje kwestią wartą obserwacji w miarę wydawania nowych środków.

Budowanie tradycyjnych symulacji do testowania robotów jest czasochłonne i kosztowne – powiedział Taiuti – ponieważ wymaga od programistów ręcznego tworzenia obiektów trójwymiarowych i konfigurowania scen. Modele świata mogłyby znacznie skrócić tę pracę, generując środowiska bezpośrednio z promptów, stwierdził. Reactor deklaruje, że potrafi uruchamiać modele świata reagujące na działania robotów, co pozwala programistom testować oprogramowanie w wygenerowanych środowiskach.

Uruchamianie modeli w chmurze daje programistom dostęp do większej mocy obliczeniowej bez konieczności dodawania sprzętu do każdego robota, powiedział Taiuti. Pozwala to również operatorom aktualizować komputery uruchamiające modele bez wymiany sprzętu w całej flocie. Uznał, że firma może zaadaptować technologię opracowaną dla mediów interaktywnych do robotyki, ponieważ "podobne modele i podobne workloady mogą być uruchamiane na tym samym silniku bazowym".

Reactor planuje przeznaczyć nowe środki na zapewnienie dodatkowej mocy obliczeniowej, rozbudowę zespołu oraz zakup sprzętu robotycznego do testowania swoich systemów, powiedział Taiuti.

Dla Nvidii inwestycja poprzez NVentures stanowi udział w warstwie infrastruktury do uruchamiania modeli interaktywnych. Producent układów opracował własne modele świata Cosmos, a także narzędzia Isaac do symulacji robotów i komputery Jetson uruchamiające AI na robotach – stos technologii zgrupowany w ramach szerszej inicjatywy "physical AI". W ostatnich latach Nvidia wykorzystywała NVentures do budowy szerokiego portfela inwestycji AI, obejmującego dostawców chmury i twórców modeli, co czyni Reactor zakładem na wyłaniającą się warstwę runtime tego ekosystemu.

Ta historia pierwotnie ukazała się na Fortune.com.