Physical Intelligence融資10億美元，機器人界的ChatGPT能實現嗎？

在舊金山某棟建築物的門上，只有一個顏色略有不同的π符號。這就是Physical Intelligence總部的唯一標識。沒有華麗的招牌，沒有接待櫃檯，只有一個巨大的混凝土空間，裡面擺滿了長桌和數十台機器手臂。

有的手臂正在努力摺疊黑色褲子，有的在嘗試把襯衫翻面，還有一台正在熟練地削櫛瓜皮。這些看似笨拙的動作，實際上是機器人學習人類日常動作的「練習現場」。

打造機器人界的ChatGPT

「把它想像成機器人版的ChatGPT」，共同創辦人塞爾蓋·列文教授（UC Berkeley）指著眼前的機械「芭蕾」解釋道。

該公司追求的不是針對特定任務的專用機器人，而是能夠學習任何任務的通用「機器人基礎模型」。透過收集數據、訓練模型、在真實世界測試的循環，機器人逐漸理解人類的動作模式。

使用的機器手臂成本約3,500美元，如果自行製造，材料成本甚至可降至1,000美元以下。「幾年前，沒人會相信這麼便宜的硬體能做什麼」，列文教授回憶道。優秀的智慧可以彌補硬體的不足。

拒絕商業化的異常策略

31歲的拉奇·格魯姆是公司的靈魂人物。這位澳洲天才13歲創業，9個月後就賣掉公司。在Stripe擔任早期員工後，他花了5年時間做天使投資人，投資了Figma、Notion、Ramp等明星企業。

「好創意、好時機、好團隊，三者兼具極其罕見」。格魯姆關注列文教授和史丹佛大學的切爾西·芬教授的研究，與他們會面後立即確信「就是這個了」。

成立僅2年就融資超過10億美元，公司估值達56億美元。科斯拉創投、紅杉資本、Thrive Capital等都是投資者。

異常的是，格魯姆從不向投資者提供商業化的具體時間表。「我不會就商業化問題給投資者答案。這很奇怪，但人們接受了這一點」。

純研究vs商業部署的哲學對立

競爭對手Skild AI採取截然不同的策略。這家位於匹茲堡的公司本月以140億美元估值融資14億美元，已開始商業部署，聲稱去年幾個月內就創造了3,000萬美元營收。

Skild AI公開批評競爭對手，聲稱大多數「機器人基礎模型」只是缺乏真正物理常識的「偽裝視覺語言模型」。他們相信商業部署創造的數據飛輪才是模型改進的關鍵。

相對地，Physical Intelligence抗拒短期商業化的誘惑，專注於實現更優秀的通用智慧。「研究人員有需求，我們就去收集數據支援那個需求。這是一家純粹的公司，不受外部驅動」，格魯姆說。

對華人科技圈的啟示

這場競爭對華人科技圈具有多重意義。在中美科技競爭的大背景下，通用機器人AI可能成為新的戰略高地。

台灣的鴻海、廣達等製造業巨頭，以及中國大陸的小米、字節跳動等科技公司，都在機器人領域有所佈局。但Physical Intelligence這種「燒錢做純研究」的模式，在講究快速回報的亞洲市場能否複製？

更重要的是，如果美國公司在通用機器人AI領域建立壟斷地位，亞洲國家可能面臨技術依賴的風險。這對於製造業密集的東亞地區來說，影響將是深遠的。

同時，亞洲在精密製造和成本控制方面的優勢，可能為「用優秀軟體彌補便宜硬體」的理念提供最佳實踐場景。