10億ドル調達のPhysical Intelligence、ロボット界の「ChatGPT」は実現するか

2年で10億ドルを調達したPhysical Intelligenceが目指す汎用ロボットAI。商用化より研究重視のアプローチが業界に問いかける根本的な疑問とは。

サンフランシスコのとあるビルの扉に、わずかに色の違うπ（パイ）記号があるだけ。Physical Intelligenceの本社は、華やかな看板も受付デスクもない、コンクリートの箱のような空間だ。しかしその中では、数十台のロボットアームが人間の日常動作を必死に学習している。

黒いズボンを畳もうと格闘するアーム、シャツを裏返そうと奮闘するアーム、ズッキーニの皮を器用に剥くアーム。まるで幼児が初めて箸を使うような、ぎこちなくも真剣な「練習風景」がそこにある。

ロボット界のChatGPTを目指す野心

「ChatGPTのロボット版だと考えてください」。共同創設者のセルゲイ・レビン教授（UC Berkeley）は、目の前で繰り広げられる機械の「バレエ」を指差しながら説明する。

同社が追求するのは、特定の作業に特化したロボットではなく、あらゆるタスクを学習できる汎用的な「ロボット基盤モデル」だ。データを収集し、モデルを訓練し、実世界でテストする。この循環を通じて、ロボットは徐々に人間の動作を理解していく。

使用しているロボットアームは約40万円程度の安価な製品。「数年前なら、こんな安いハードウェアで何かできるなんて誰も思わなかった」とレビン教授は振り返る。優れた知能があれば、粗末なハードウェアでも補えるという哲学だ。

同社を率いるラッキー・グルームは31歳。13歳で起業し、9ヶ月で会社を売却したオーストラリア出身の天才起業家だ。Stripeの初期社員を経て、5年間エンジェル投資家としてFigma、Notionなどに投資してきた彼が、なぜロボティクスに賭けるのか。

「良いアイデア、良いタイミング、良いチーム。この3つが揃うことは極めて稀です」。グルームはレビン教授とチェルシー・フィン教授（Stanford）の研究に注目し、彼らとの出会いで「これだ」と確信したという。

設立からわずか2年で10億ドル以上を調達し、企業価値は56億ドルに達した。コスラ・ベンチャーズ、セコイア・キャピタル、スライブ・キャピタルなどが出資している。

異例なのは、グルームが投資家に商用化の具体的なタイムラインを一切示さないことだ。「商用化について投資家に答えを提供しません。奇妙なことですが、人々はそれを受け入れています」。

同じ分野で競合するSkild AIは対照的なアプローチを取る。ピッツバーグを拠点とする同社は今月、140億ドルの企業価値で14億ドルを調達。すでに商用展開を開始し、昨年数ヶ月で3,000万ドルの売上を記録したと発表している。

Skild AIは公然と競合を批判し、多くの「ロボティクス基盤モデル」は真の物理的常識を欠いた「偽装された視覚言語モデル」だと主張。商用展開によるデータの好循環こそが、モデル改善の鍵だと信じている。

一方、Physical Intelligenceは短期的な商用化の誘惑に抵抗し、より優れた汎用知能の実現を目指す。「研究者がニーズを持てば、そのニーズを支援するためのデータ収集や新しいハードウェアを用意する。外部に振り回されない純粋な会社です」とグルームは語る。

日本企業にとって、この動向は複雑な意味を持つ。ソニー、トヨタ、ファナックなど、ロボティクス分野で長年蓄積してきた技術的優位性が、AIによって一夜にして覆される可能性がある。

特に高齢化と労働力不足に直面する日本社会では、汎用ロボットへの需要は切実だ。しかし、Physical Intelligenceのような米国スタートアップが先行すれば、日本は技術的従属の立場に置かれかねない。

同時に、日本の製造業が培ってきた精密性や品質管理の思想は、安価なハードウェアでも高い性能を実現する「良い知能」の開発において、重要な示唆を与える可能性もある。