Zakaj Silicijeva dolina vlaga v »možgane za robote« brez poslovnega načrta

Če danes vstopite v laboratorij podjetja Physical Intelligence v San Franciscu, ne boste videli bleščečih humanoidov, ampak štoraste robotske roke, ki se mučijo s hlačami in z veliko vnemo lupijo bučke. Videti je skoraj smešno – in prav v tem je poanta. Za temi poceni rokami se skriva ena najbolj agresivnih stav Silicijeve doline, da bodo »temeljni modeli« naslednjič osvojili fizični svet. Podjetje je zbralo več kot milijardo dolarjev, da zgradi »ChatGPT za robote«, ne da bi vlagateljem ponudilo jasen poslovni načrt. V nadaljevanju analiziram, zakaj se to dogaja in kaj to pomeni tudi za evropska in slovenska podjetja.

Novica na kratko

Kot poroča TechCrunch, je startup Physical Intelligence iz San Francisca v dveh letih zbral več kot 1 milijardo dolarjev pri vrednotenju približno 5,6 milijarde dolarjev. Podjetje so ustanovili raziskovalci robotike Sergey Levine, Chelsea Finn, Karol Hausman in nekdanji vodilni pri Stripeu Lachy Groom. Gradijo splošnonamenske »temeljne modele za robotiko« – velike modele umetne inteligence, ki lahko upravljajo različne vrste robotov.

Podjetje zbira podatke z razmeroma poceni robotskih rok (okoli 3.500 dolarjev za kos), nameščenih v njihovem laboratoriju, testnih kuhinjah in pri partnerjih, kot so skladišča in domovi. Ti podatki nato trenirajo modele, ki jih ekipa primerja s ChatGPT, le da za fizično manipulacijo. Po navedbah TechCruncha večina stroškov ni v strojni opremi, temveč v računalniški moči. Kljub podpori skladov, kot so Khosla Ventures, Sequoia in Thrive Capital, Groom vlagateljem zavestno ne daje jasnega časovnega okvira komercializacije.

V članku primerjajo ta pristop s podjetjem Skild AI iz Pittsburgha, ki je po poročanju zbralo 1,4 milijarde dolarjev pri vrednotenju 14 milijard in že ustvarja okoli 30 milijonov dolarjev prihodkov z modelom »Skild Brain«, uporabljenim v varovanju, skladiščih in proizvodnji.

Zakaj je to pomembno

Physical Intelligence je pomemben manj zaradi tega, kar njihovi roboti znajo danes, in bolj zaradi stave, ki jo predstavlja: da bo največjo vrednost v robotiki ustvarilo nekaj splošnih »možganov«, ki bodo nad plastjo poceni strojne opreme.

Če se ta stava izkaže za pravilno, so zmagovalci precej jasni. Tisti, ki zgradi prevladujoč temeljni model za robote, lahko postane privzeti operacijski sistem za fizični svet: vsaka roka, dron ali mobilna platforma postane le še ena »stranka« modela. Tak položaj je primerljiv z Windows v času osebnih računalnikov ali z Androidom v svetu pametnih telefonov – morda celo bolj zaprt, saj je zamenjava temeljnega modela bistveno težja kot zamenjava aplikacije.

Dobro se piše tudi vlagateljem. Vrednotenje 5,6 milijarde dolarjev za podjetje brez prihodkov in s približno 80 zaposlenimi kaže, kako agresivno kapital lovi pripoved o »AGI za fizični svet«. Če bo Physical Intelligence res dostavil splošen »robotski možgan«, lahko ta postane osnova za celotne panoge: logistiko, prehrano, e‑trgovino, lahkotno proizvodnjo, morda nekoč tudi oskrbo starejših.

V kratkem pa izgubijo podjetja, ki gradijo ozko usmerjene robotske rešitve po meri. Če lahko en temeljni model ob zadostni količini podatkov obvlada »katerokoli platformo, katerokoli nalogo« – kar je cilj Physical Intelligence – potem je veliko danes specializirane programske opreme za zaznavanje in krmiljenje na poti v komoditizacijo.

Sprememba je tudi v razmerju med strojno in programsko opremo. Desetletja so industrijski igralci tekmovali v precizni mehaniki, robustnosti in integracijskih storitvah. Physical Intelligence to logiko obrne na glavo. Strojna oprema je lahko poceni in nekoliko »zanič«; dobra inteligenca jo nadoknadi. To je neposreden izziv za uveljavljene proizvajalce robotov, ki marže gradijo na lastniških »zaprtih« skladih, tesno vezanih na njihove roke.

Nazadnje podjetje preizkuša, ali se je po streznitvi pri avtonomni vožnji res vrnila pripravljenost Silicijeve doline za dolge, kapitalsko intenzivne »moonshot« projekte. Podpreti ekipo, ki odkrito noče govoriti o poslovnem modelu, je močan signal, da vrhunski skladi verjamejo, da »robotski GPT‑ji« upravičujejo novo večmilijardno R&R rundo.

Širša slika

Zgodba Physical Intelligence leži na presečišču treh večjih trendov: vzpona temeljnih modelov, pocenitve strojne opreme in razhajanja v strategiji razvoja prebojne tehnologije.

Na strani umetne inteligence je to logičen naslednji korak po velikih jezikovnih modelih. V zadnjih letih so OpenAI, Anthropic, Google in drugi pokazali, da kombinacija ogromnih količin podatkov in računske moči odklene presenetljivo splošne zmožnosti v programski opremi. Robotika je zaostajala, ker je zbiranje kakovostnih interakcijskih podatkov počasno in drago v primerjavi s »strganjem« spleta. Physical Intelligence in tekmeci, kot je Skild AI, skušajo ta razkorak zapreti z industrializacijo zbiranja podatkov: poceni roke, poskusi 24/7 in cevovod, ki stalno vrača nove trajektorije nazaj v učenje.

To spominja tudi na znan razkol pri samovozečih vozilih. En tabor (bližje Waymu) je stavil na varnost, temeljite raziskave in omejene pilote, z dolgim pohodom do prihodkov. Drugi (bolj podoben Teslinemu pristopu) je polzrele sisteme hitro postavil na cesto in se zanašal na učenje iz množice. V robotiki igra Physical Intelligence vlogo »Wayma« – raziskave na prvem mestu, minimalen komercialni pritisk – medtem ko je Skild izrazito v taboru »dostavi in iteriraj«, saj trdi, da realna uporaba ustvarja najboljši podatkovni zamašek.

Zgodovina kaže, da noben pristop ni enoznačen zmagovalec. Samovozeča vozila so kljub milijardam vložkov še vedno trd oreh, Teslin pristop zgolj z vidom pa ostaja sporen. Vzorec pa je jasen: čim kompleksnejši in bolj podatkovno požrešni so sistemi, tem večji so pritiski po čimprejšnji komercializaciji – že zato, da se lahko plačajo naslednje račune za GPU‑je.

Drugi makro trend je, da je strojna oprema končno dovolj poceni in »dovolj dobra«. Pred desetletjem bi bila ideja, da lahko robotska roka, ki v materialu stane pod 1.000 dolarjev, uči fino manipulacijo, za večino robotikov težko verjetna. Danes lahko Physical Intelligence upravičeno trdi: ozko grlo ni več kovina, ampak model.

Če malo zamižimo, vidimo, kam to vodi. Tako kot se spletna podjetja niso več ukvarjala s tem, na katerem fizičnem strežniku teče njihova koda, ko je prišel oblak, bodo bodoči razvijalci aplikacij vedno manj razmišljali o tem, katero roko ali prijemalo uporabiti – pomembno bo le, da govori »jezik« prevladujočega robotskega možgana. To je radikalna poenostavitev robotskega sklada in dobro razloži, zakaj so vlagatelji pripravljeni financirati to, kar za zdaj še vedno izgleda kot predrag laboratorijski eksperiment.

Evropski in slovenski vidik

Za Evropo Physical Intelligence in podobna podjetja niso le še ena ameriška zanimivost, temveč potencialni dobavitelji naslednje generacije avtomatizacije v nekaterih naših ključnih panogah.

Evropa ima med najvišjimi gostotami robotov na svetu v avtomobilski in strojni industriji. Tudi slovenska podjetja – od avtomobilske dobaviteljske verige do Gorenja in Yaskawine tovarne v Kočevju – živijo od konkurenčnosti proizvodnih linij. Te so pogosto močno avtomatizirane, a še vedno slabo prilagodljive kratkim serijam in visokim zahtevam po prilagoditvi.

Splošen »robotski možgan« bi tu lahko bil prelomnica, a evropsko regulativno okolje bo odločilno. Po Uredbi EU o umetni inteligenci bodo robotski sistemi, ki delujejo na delovnih mestih ali v javnem prostoru, skoraj zagotovo opredeljeni kot »visoko tvegani«. To pomeni stroge zahteve glede upravljanja podatkov, sledljivosti, človeškega nadzora in nadzora po dajanju na trg.

Za podjetje, kot je Physical Intelligence, je to dvorezen meč. Na eni strani že samo treniranje na videopodatkih iz evropskih domov ali skladišč sproži vprašanja po GDPR: kakšna je pravna podlaga obdelave, kako se ščitijo posamezniki, ko se posnetki uporabijo za učenje modela v ameriškem oblaku? Na drugi strani pa lahko zgodnja investicija v skladnost pomeni konkurenčno prednost – postanejo lahko eden redkih ponudnikov, ki smejo v EU sploh delovati v večjem obsegu.

Slovenski ekosistem ima pri tem dvojno vlogo. Po eni strani smo majhen, a dobro avtomatiziran trg, idealen za pilote v nišnih proizvodnjah in logistiki. Po drugi strani lahko domača podjetja in inštituti (denimo UL, Jožef Stefan, lokalni integratorji) sodelujejo pri razvoju evropsko skladnih robotskih rešitev – bodisi v partnerstvu z ameriškimi »možgani« bodisi v okviru evropskih projektov, ki lovijo lastne alternative.

Pogled naprej

Naslednja dve do tri leti bosta pokazali, ali je strategija Physical Intelligence, da vztraja pri raziskavah in odlaša prihodke, genialna ali naivna.

Najverjetnejši scenarij je postopna, skorajda zadržana komercializacija. Tudi če ekipa noče, da bi jih vodili kratkoročni prihodki, bodo računi za računalniško moč rasli, vlagatelji pa bodo prej ali slej želeli dokaze, da modeli delujejo zunaj laboratorija. To se bo prelilo v več plačanih pilotov v logistiki, prehranski industriji, lahki proizvodnji in morda kdaj tudi pri potrošniških robotih.

Pozorni bodite na tri signale. Prvič, globoka partnerstva z oblačnimi ponudniki ali proizvajalci čipov: tisti, ki nadzirajo GPU‑je, imajo velik vpliv na podjetja z robotskimi možgani, dolgoročne pogodbe pa bodo razkrile, kdo na koga stavi. Drugič, referenčni projekti, v katerih splošen model prehiti ozko inženirsko rešitev pri nalogah, kot so pobiranje artiklov, kompletiranje ali polnjenje polic v trgovinah. In tretjič, prvi resni varnostni ali delovnopravni spori – ko bodo roboti iz varnih kletk prišli v skupne prostore z ljudmi, se bodo vključili sindikati in inšpektorati.

Tveganja so realna. Če bodo pričakovanja prehitela zmožnosti – če bodo video posnetki z vajami veliko lepši od realnosti ali če bodo piloti zahtevali bistveno več človeškega nadzora, kot se obljublja – lahko doživimo mini »robotsko zimo«, podobno ohladitvi pri avtonomni vožnji po letu 2018. To področja ne bo ubilo, bo pa prevesilo moč nazaj k bolj postopni, nalogam prilagojeni avtomatizaciji.

Kljub temu so strukturni vetrovi v hrbet očitni. Staranje prebivalstva, kronično pomanjkanje delavcev v logistiki in oskrbi ter pritisk na marže vsi potiskajo v isto smer: več avtomatizacije, bližje ljudem, pri bolj »neurejenih« nalogah. Nekdo bo moral dobaviti možgane za ta premik. Odprto vprašanje je le, ali bodo ti bolj podobni počasnim, potrpežljivim robotom Physical Intelligence ali bolj agresivnim, prihodkov lačnim rešitvam tipa Skild.

Bistvo

Physical Intelligence je visoka stava na to, da bo najvrednejša plast v robotiki nekaj splošnih »robotskih GPT‑jev« in da se splača zgoreti milijarde, še preden pride prvi resen prihodek. Tvegano, a ne nerazumno, če pogledamo, kako so temeljni modeli preoblikovali programsko opremo. Za slovenske in evropske bralce je ključno vprašanje manj, ali bo ta razred podjetij pomemben, in bolj, kateri pristop bo zmagal: raziskovalna čistost ali komercialni pritisk. Ko bodo roboti enkrat iz proizvodnih kletk prišli v naše kuhinje in skladišča, čigavi možgani bodo v ozadju – in pod kakšnimi pogoji?