Модели мира привлекают все больше внимания и капитала в технологической индустрии на фоне ожиданий, что искусственный интеллект готов выйти за пределы экранов в физический мир автомобилей, роботов и других машин. Волна стартапов сейчас создает такие системы, которые обычно обучаются на видеоданных, а не на текстовых больших языковых моделях, лежащих в основе таких продуктов, как GPT от OpenAI и Claude от Anthropic.

Импульс усилился в последние недели. AMD объявила о планах приобрести World Labs — стартап в области пространственного интеллекта, сооснованный исследовательницей ИИ Фей-Фей Ли, — за 8,2 млрд долларов акциями, а видеоИИ-стартап Runway, известный своими генеративными видеоинструментами, представил первую open-weight версию своей модели мира.

Подобно тому как генеративный ИИ породил целую индустрию обучения и запуска больших языковых моделей, рост популярности моделей мира стимулирует появление нового поколения инфраструктурных компаний. В понедельник базирующийся в Сан-Франциско Reactor объявил, что венчурное подразделение Nvidia NVentures и Sapphire Ventures вошли в состав его акционеров, расширив раунд серии A, впервые раскрытый в мае, и увеличив общий объем финансирования до 74 млн долларов.

Reactor, вышедший из стелс-режима в мае, разрабатывает программное обеспечение для более быстрого и дешевого запуска моделей мира и продает облачный сервис, управляющий вычислительными мощностями.

«Когда модель уже создана, как ее фактически запустить?» — рассказал сооснователь и генеральный директор Альберто Тайути в интервью Fortune, описывая вопрос, который побудил его и сооснователя Брайса Шмидтхена создать компанию. Оба ранее работали над Apple Vision Pro, а Тайути также был сооснователем и техническим директором стартапа-генератора ИИ-видео Luma AI.

По данным Reactor, на его платформе сейчас реализуют активные проекты голливудские студии, рекламные платформы и стриминговые сервисы. Однако компания рассматривает робототехнику как ключевой приоритет, и то, расширит ли этот фокус ее клиентскую базу, — вопрос, за которым стоит следить по мере освоения новых инвестиций.

Построение традиционных симуляций для тестирования роботов требует много времени и средств, отметил Тайути: разработчикам приходится вручную создавать трехмерные объекты и настраивать сцены. По его словам, модели мира могут сократить значительную часть этой работы,ерируя среды непосредственно из текстовых запросов. Reactor утверждает, что может запускать модели мира, реагирующие на действия роботов, позволяя разработчикам тестировать свое ПО в этих сгенерированных средах.

Размещение моделей в облаке дает разработчикам доступ к большим вычислительным мощностям без установки оборудования на каждого отдельного робота, сказал Тайути. Это также позволяет операторам обновлять компьютеры, на которых запущены модели, без замены оборудования по всему парку. Он подчеркнул, что компания может адаптировать технологии, разработанные для интерактивных медиа, к робототехнике, поскольку «похожие модели и схожие рабочие нагрузки могут выполняться на том же базовом движке».

Reactor планирует использовать привлеченные средства для обеспечения дополнительных вычислительных мощностей, расширения команды и закупки робототехнического оборудования для тестирования своих систем, сообщил Тайути.

Для Nvidia инвестиции через NVentures означают долю в инфраструктурном уровне запуска интерактивных моделей. Производитель чипов разработал собственные модели мира Cosmos, а также инструменты Isaac для симуляции роботов и компьютеры Jetson для запуска ИИ на роботах — стек, который компания объединяет в рамках более широкой стратегии «физического ИИ». В последние годы Nvidia использовала NVentures для формирования обширного портфеля ИИ-инвестиций, охватывающего облачных провайдеров и разработчиков моделей, что делает Reactor ставкой на формирующийся слой исполняющей среды этой экосистемы.

Этот материал первоначально был опубликован на Fortune.com.