Dünya modelleri yükselirken Çinli robot beyinleri büyük yatırım çekiyor

Çin’in yapay zeka sahnesinin sessiz bir köşesi aniden ciddi para çekmeye başladı. Sözde dünya modelleri üzerinde çalışan iki genç şirket — makinelerin bundan sonra ne olacağını tahmin edebilmesi için fiziksel uzayın nasıl davrandığını öğrenen yapay zeka sistemleri — birkaç gün arayla fon turlarını kapattı. Bu, yatırımcıların bir sonraki büyük yapay zeka fırsatını sohbet botlarında değil robotlarda gördüğünün işareti.

İlki Gewu Tongzhi, bir melek turunda yaklaşık 100 milyon yuan topladığını açıkladı. Hangzhou merkezli şirket Ağustos 2026’da kuruldu ve fiziksel ters dünya modeli adını verdiği, büyük ölçekli verilerle eğitilen bir sistem geliştiriyor; böylece bir robot hareket etmeden önce nesneler, hareket ve sonuçlar hakkında akıl yürütebiliyor. Destekçiler arasında yerel hükümetle bağlantılı fonlar ve birkaç halka açık şirket var. Para, daha büyük ön eğitim çalışmalarına, donanıma, işe alımlara ve çeşitli senaryolarda gerçek dünya testlerine gidecek.

Kurucusunun dikkat çekici bir geçmişi var: Daha önce Huawei’nin akıllı otomotiv birimi içindeki dünya modeli temel ekibine liderlik etmişti; bu birim ülkenin en yakından izlenen yapay zeka operasyonlarından biri. Bu geçmiş, şirketin lansmandan bu kadar kısa süre sonra neden ilgi çektiğini açıklamaya yardımcı oluyor — Çin’in kalabalık yapay zeka alanında, büyük bir oyuncudaki bir geçmiş sicil genellikle bir iş planından daha değerlidir.

İkinci girişim Wuyuan Technology, 2022’de okulun prestijli özel bursunu kazanan ve fiziksel dünya modellemesi üzerine bir araştırma projesi olan GeoPT’nin baş yazarı olan Tsinghua Üniversitesi’nin parlak öğrencisi Wu Haixu tarafından kuruldu. Şirket halihazırda birkaç fon turunu tamamladı ve raporlara göre yüz milyonlarca dolar değerlemeye ulaştı; arkasında tanınmış yatırımcılardan oluşan bir liste var.

Ortak nokta, mühendislerin robot zekasına bakışındaki bir değişim. Yıllarca odak, bir makinenin bir sahneyi anlamasını ve bir komutu yerine getirmesini sağlayan görsel-dil-eylem modelleriydi. Bir dünya modeli farklı bir şey ekliyor: zihinsel olarak prova yapma yeteneği. Bir robot, ilaç kutularından oluşan bir rafı basitçe tanımak yerine, kavramayı simüle edebilir, kaymayı tahmin edebilir ve kol hareket etmeden önce ayarlama yapabilir.

Bu yetenek en çok dağınık gerçek dünya ortamlarında — eczaneler, depolar, fabrikalar — önem taşır; burada nesneler birbirine benzer ve ışık değişir. Şanghay merkezli bir ekip, bir eczanede benzer görünen paketleri kalabalık raflardan alan robotları anlattı; bu görev, algılama kadar tahmin de gerektiriyor. Savunucular, dünya modellerini görsel-dil-eylem sistemleriyle birleştirmenin makinelere somutlaşmış bir beyne daha yakın bir şey verdiğini savunuyor: bir kısım ne yapılacağına karar veriyor, diğeri işe yarayıp yaramayacağını kontrol ediyor.

Coşku bazı çekincelerle birlikte geliyor. Dünya modellerini eğitmek veri açlığı çekiyor ve pahalı; kimse henüz kitlesel kullanıma giden net bir yol göstermedi. Yurtdışındaki en çok hype edilen insansı ve cerrahi robotik girişimlerinden bazıları zorlandı ya da tamamen başarısız oldu; bu da donanım takvimlerinin affetmediğini hatırlatıyor. Ancak gidişat net: Çin’deki yapay zeka parası ekranlardan fiziksel dünyaya kayıyor ve doğru araştırma kimlik bilgilerine sahip kurucular kendilerini bekleyen sermaye buluyor.