中国のロボット頭脳、ワールドモデル台頭で巨額資金を獲得

中国のAI業界の静かな一角が、突如として巨額の資金を集めている。いわゆるワールドモデル——物理空間の振る舞いを学習し、機械が次に何が起こるかを予測できるようにするAIシステム——に取り組む若い企業2社が、数日違いで資金調達ラウンドを完了した。これは投資家が次の大きなAIの機会をチャットボットではなくロボットに見ていることの表れだ。

1社目の格物通智（Gewu Tongzhi）は、エンジェルラウンドで約1億元を調達したと発表した。杭州に拠点を置く同社は2026年8月に設立され、大規模データで訓練された「物理的逆ワールドモデル」と呼ぶものを構築している。これによりロボットは行動する前に物体、動き、結果について推論できる。出資者には地方政府系ファンドや複数の上場企業が含まれ、資金はより大規模な事前学習、ハードウェア、採用、複数シナリオでの実世界テストに充てられる。

創業者は注目すべき経歴を持つ。以前はファーウェイのインテリジェント自動車部門内でワールドモデル基盤チームを率いていた。これは国内で最も注視されるAI事業の一つだ。この背景が、起業後まもなく注目を集めた理由を説明する。中国の競争の激しいAI分野では、大手での実績がビジネスプランよりも価値を持つことが多い。

2社目の無問科技（Wuyuan Technology）は、2022年に清華大学の名誉ある特別奨学金を受賞し、物理世界モデリングの研究プロジェクト「GeoPT」の筆頭著者を務めた清華大学の優秀な学生、呉海旭氏によって設立された。報道によれば、同社はすでに複数の資金調達ラウンドを完了し、数億ドル規模の評価額に達しており、著名な投資家が名を連ねている。

共通するのは、エンジニアがロボット知能について考える方法の変化だ。長年、焦点は視覚-言語-行動モデルにあり、これにより機械はシーンを理解しコマンドを実行できた。ワールドモデルは別のものを加える。すなわち、頭の中でリハーサルする能力だ。薬の箱が並ぶ棚を単に認識する代わりに、ロボットは把持をシミュレートし、滑りを予測し、腕が動く前に調整できる。

この能力は、物体が似て見え照明が変化する、雑然とした実世界の環境——薬局、倉庫、工場——で最も重要だ。上海の薬局で働くあるチームは、混雑した棚から似たようなパッケージを選ぶロボットを描写した。このタスクは知覚と同じくらい予測を必要とする。支持者は、ワールドモデルと視覚-言語-行動システムを組み合わせることで、機械は身体性のある脳に近いものを得ると主張する。一方が何をするかを決め、もう一方がそれがうまくいくかを確認する。

熱意には但し書きが伴う。ワールドモデルの訓練はデータを大量に必要とし高コストであり、大量展開への明確な道筋はまだ誰も示していない。海外で最も話題になったヒューマノイドや手術ロボットのベンチャーのいくつかは苦戦したり完全に失敗したりしており、ハードウェアのタイムラインが容赦ないことを思い出させる。しかし進む方向は明らかだ。中国のAIマネーは画面から物理世界へと移っており、適切な研究資格を持つ創業者には資本が待っている。