«Мировые модели» становятся реальностью: стартап Odyssey привлёк $310 млн

Оливер Кэмерон и Джефф Хоук начинали с беспилотных автомобилей. Кэмерон основал Voyage — её купила Cruise, где он стал вице-президентом по продукту. Хоук был инженером в Wayve. Их общая задача: научить машину предсказывать, как поведёт себя пешеход, велосипедист, встречный автомобиль — каждую миллисекунду.

Сегодня их стартап Odyssey привлёк $310 млн в раунде Series B при оценке $1,45 млрд. Не на беспилотники. На то, чтобы научить ИИ понимать физический мир в принципе.

За три года существования компания выпустила четыре исследовательские системы: Odyssey-2 Max для физически точной симуляции, Starchild-1 для мультимодального взаимодействия в реальном времени, Agora-1 для координации множества агентов и PROWL — фреймворк активного обучения на основе reinforcement learning (обучения с подкреплением). Теперь у компании есть ресурсы, чтобы перевести эти разработки из лабораторий в продукты.

Чем мировая модель отличается от языковой

Large language model (большая языковая модель) предсказывает следующий токен в последовательности. Она не знает, что яблоко упадёт вниз, а не вверх. World model (мировая модель) — другой класс систем. Она строит внутреннюю симуляцию того, как устроен физический мир: гравитация, трение, причинно-следственные связи, трёхмерное пространство. Уроните стакан на плиточный пол — world model предскажет траекторию осколков. LLM — нет.

«Мы считаем, что мировые модели представляют собой новый класс foundation model (фундаментальная модель) — ИИ, который может понимать и симулировать сам мир, — говорит Оливер Кэмерон, сооснователь и CEO компании. — Последние несколько лет принесли серьёзные прорывы в масштабировании, интерактивности, мультимодальности и физической точности. Этот раунд даёт нам вычислительные ресурсы, инфраструктуру и партнёров, чтобы достичь GPT-3-момента для этой области. Мы находимся там же, где были LLM в 2022 году — перед взрывным ростом».

Почему Amazon и AMD вошли в раунд

Состав синдиката — ключевой сигнал. Четыре месяца назад Nvidia через своё венчурное крыло NVentures участвовала в Series A стартапа. В раунде B Nvidia нет. Вместо неё — Amazon и AMD.

По условиям сделки Amazon Web Services стал предпочтительным облачным провайдером стартапа. Компания будет оптимизировать свои модели под чипы AWS Trainium — специализированные ускорители для тренировки и инференса ИИ. Amazon получает референс-кейс: Trainium способен конкурировать с Nvidia H100/B200 в задачах AI следующего поколения.

Кто ещё строит мировые модели

Стартап — не единственный игрок. В мире формируется несколько подходов к мировым моделям, и конкуренция только начинается.

Где это будет применяться

Потенциальные применения мировых моделей охватывают индустрии, где ИИ должен взаимодействовать с физической реальностью, а не только с текстом.

Робототехника. World model (мировая модель) позволяет роботу проигрывать в симуляции последовательность действий до того, как совершить их в реальном мире. Это снижает стоимость обучения на порядок — физические испытания заменяются виртуальными.

Автономные системы. Беспилотные автомобили, дроны, промышленные манипуляторы — любая система, которая должна предсказывать поведение окружения. Стартап строит то же самое, что Кэмерон и Хоук делали в Cruise и Wayve, но без привязки к конкретной платформе.

Гейминг. Генерация игровых миров, где каждый элемент подчиняется физике. Genie 2 от DeepMind показала возможность генерировать играбельные уровни по одной картинке. Odyssey-2 Max продвинулась дальше в точности физической симуляции.

Наука. Моделирование климата, биологических процессов, материаловедение — симулятор физического мира может стать универсальным инструментом исследования. «Это всё одна и та же задача, — говорит Кэмерон. — Научиться предсказывать, что будет дальше».

Что дальше: станут ли мировые модели базовым слоем ИИ

Сценарии развития

Источники