विश्व मॉडलों के उभार के साथ चीनी रोबोट ब्रेन बड़ा पैसा आकर्षित कर रहे हैं

चीन के एआई परिदृश्य का एक शांत कोना अचानक गंभीर पैसा आकर्षित कर रहा है। तथाकथित विश्व मॉडलों पर काम करने वाली दो युवा कंपनियों — ऐसे एआई सिस्टम जो सीखते हैं कि भौतिक स्थान कैसे व्यवहार करता है ताकि मशीनें अगला क्या होगा इसका अनुमान लगा सकें — ने एक-दूसरे से कुछ दिनों के भीतर फंडिंग राउंड पूरे किए हैं, जो संकेत है कि निवेशक अगला बड़ा एआई अवसर चैटबॉट्स के बजाय रोबोटों में देख रहे हैं।

पहली, गेवू तोंगझी ने कहा कि उसने एंजल राउंड में लगभग 10 करोड़ युआन जुटाए। हांगझोउ स्थित कंपनी अगस्त 2026 में स्थापित हुई और जिसे वह भौतिक व्युत्क्रम विश्व मॉडल कहती है, उसका निर्माण कर रही है, जिसे बड़े पैमाने के डेटा पर प्रशिक्षित किया जाता है ताकि एक रोबोट कदम उठाने से पहले वस्तुओं, गति और परिणामों के बारे में तर्क कर सके। समर्थकों में स्थानीय सरकार से जुड़े फंड और कई सूचीबद्ध कंपनियां शामिल हैं, और यह पैसा बड़े प्रीट्रेनिंग रन, हार्डवेयर, भर्ती और कई परिदृश्यों में वास्तविक दुनिया के परीक्षणों पर खर्च होगा।

इसके संस्थापक की एक उल्लेखनीय पृष्ठभूमि है: उन्होंने पहले हुआवेई की इंटेलिजेंट ऑटोमोटिव इकाई के भीतर विश्व-मॉडल फाउंडेशन टीम का नेतृत्व किया था, जो देश के सबसे नज़दीकी से देखे जाने वाले एआई संचालनों में से एक है। यह पृष्ठभूमि यह समझाने में मदद करती है कि कंपनी ने लॉन्च के इतने जल्द बाद ध्यान क्यों आकर्षित किया — चीन के भीड़ भरे एआई क्षेत्र में, किसी बड़े खिलाड़ी में ट्रैक रिकॉर्ड अक्सर व्यवसाय योजना से अधिक मूल्यवान होता है।

दूसरी स्टार्टअप, वुयुआन टेक्नोलॉजी, की स्थापना वू हैक्सू ने की है, जो त्सिंघुआ विश्वविद्यालय के एक प्रतिभाशाली छात्र थे जिन्होंने 2022 में स्कूल की प्रतिष्ठित विशेष छात्रवृत्ति जीती थी और भौतिक विश्व मॉडलिंग पर एक शोध परियोजना जियोपीटी के प्रमुख लेखक थे। रिपोर्टों के अनुसार, कंपनी पहले ही कई फंडिंग राउंड पूरे कर चुकी है और सैकड़ों मिलियन डॉलर के मूल्यांकन तक पहुंच गई है, जिसमें प्रसिद्ध निवेशकों की एक सूची है।

सामान्य सूत्र इंजीनियरों के रोबोट बुद्धिमत्ता के बारे में सोचने के तरीके में बदलाव है। वर्षों तक ध्यान दृष्टि-भाषा-क्रिया मॉडलों पर था, जो एक मशीन को दृश्य समझने और आदेश निष्पादित करने देते हैं। एक विश्व मॉडल कुछ अलग जोड़ता है: मानसिक रूप से पूर्वाभ्यास करने की क्षमता। दवा के डिब्बों की शेल्फ को केवल पहचानने के बजाय, एक रोबोट पकड़ का अनुकरण कर सकता है, फिसलन का अनुमान लगा सकता है और हाथ हिलने से पहले समायोजित कर सकता है।

यह क्षमता सबसे अधिक अव्यवस्थित वास्तविक दुनिया की सेटिंग्स में मायने रखती है — फार्मेसियां, गोदाम, कारखाने — जहां वस्तुएं एक जैसी दिखती हैं और प्रकाश बदलता है। शंघाई स्थित एक टीम ने एक फार्मेसी में काम करते हुए ऐसे रोबोटों का वर्णन किया जो भीड़ भरी अलमारियों से एक जैसे दिखने वाले पैकेज उठाते हैं, एक ऐसा कार्य जिसके लिए धारणा के साथ-साथ पूर्वानुमान की भी आवश्यकता होती है। समर्थकों का तर्क है कि विश्व मॉडलों को दृष्टि-भाषा-क्रिया प्रणालियों के साथ जोड़ने से मशीनों को साकार मस्तिष्क के करीब कुछ मिलता है: एक हिस्सा तय करता है कि क्या करना है, दूसरा जांचता है कि यह काम करेगा या नहीं।

उत्साह के साथ चेतावनियां भी हैं। विश्व मॉडलों को प्रशिक्षित करना डेटा-भूखा और महंगा है, और किसी ने भी अभी तक बड़े पैमाने पर तैनाती का स्पष्ट मार्ग नहीं दिखाया है। विदेशों में सबसे अधिक प्रचारित मानवाभ और सर्जिकल रोबोटिक्स उद्यमों में से कुछ संघर्ष कर चुके हैं या पूरी तरह विफल हो गए हैं, जो याद दिलाता है कि हार्डवेयर समयसीमाएं कठोर होती हैं। लेकिन दिशा स्पष्ट है: चीन में एआई का पैसा स्क्रीन से भौतिक दुनिया की ओर बढ़ रहा है, और सही शोध प्रमाणपत्रों वाले संस्थापकों को पूंजी प्रतीक्षा करती मिल रही है।