Компании, создающие модели мира, хранят немало секретов

На этой неделе я модерировал панель о моделях мира на конференции All In — она не связана с одноимённым подкастом. Это дало возможность подробнее обсудить одну из самых закрытых областей мира ИИ. Главные компании здесь — AMI Labs Яна ЛеКуна и World Labs Фэй-Фэй Ли. Обе уже получили заметное внимание и крупное финансирование, но пока почти не стремятся превращать разработки в источник дохода.

В основе моделей мира лежит автоматизация пространственного интеллекта. Поэтому у этой области много потенциальных направлений — от робототехники и интерактивного видео до более сложных систем беспилотного вождения.

Когда разговор зашёл о том, где именно технологии появятся в коммерческих продуктах, ясности стало меньше. Ближе всего к официальному ответу оказался Майкл Раббат, сооснователь AMI Labs и вице-президент компании по моделям мира, участвовавший в панели. На вопрос о конкретных разработках он ответил уклончиво: компания расскажет о них, когда будет готова. Позже в переписке Раббат уточнил, что AMI Labs всё ещё находится на исследовательском этапе и занимается созданием технологий, поэтому публично не раскрывает планы по продуктам и сроки.

AMI Labs существует меньше года, так что её осторожность вполне объяснима. Но такая закрытость характерна для всей области моделей мира. Наиболее развитым продуктом здесь, вероятно, остаётся Marble от World Labs. Его демки охватывают создание медиа, построение исследуемых пространств для видеоигр и эффекты компьютерной графики. Есть и сценарии для робототехники, однако вся платформа пока больше похожа на способ показать возможности технологии.

Закрытость распространяется даже на поставщиков этих компаний. На полях той же конференции я поговорил с Алексом де Виганом, генеральным директором Physicl — поставщика данных для развивающейся области моделей мира. Он знает, что данные Physicl пригодились для разработки каких-то продуктов, но не понимает, для каких именно. По словам де Вигана, если бы компаниям было известно больше об их задачах, Physicl могла бы создавать более полезные наборы данных.

Много вариантов применения

Часть загадки связана с тем, насколько универсальна сама идея моделей мира. Самый простой вариант — карта окружающего мира, по которой можно перемещаться, похожая на модели ИИ, используемые в беспилотных автомобилях. Но тот же подход, который помогает Waymo маневрировать в потоке машин, может пригодиться и в других задачах:

Очевидно, что AMI Labs не станет развивать все эти направления одновременно. Но пока непонятно, какое из них компания считает приоритетным — или, возможно, какие-то два направления выделяются среди остальных.

Мало кто сомневается, что на технологиях моделей мира можно построить жизнеспособный бизнес. Пока финансирование легко привлекать, у компаний нет особого давления, заставляющего выбрать одно направление. Более того, у такой осторожности есть практическая причина.

Если бы AMI Labs завтра объявила, что создала человекоподобного робота OpenClaw или систему рендеринга нового поколения для Голливуда, разработкой сразу заинтересовались бы многие другие лаборатории. Вскоре компания столкнулась бы с потенциальной конкуренцией со стороны других создателей моделей мира, неолабораторий, а также OpenAI и Anthropic.

В некотором смысле это обратная сторона лёгкого привлечения средств. Конкуренты тоже могут быстро получить финансирование. Те же деньги, которые позволяют компании работать незаметно, одновременно поддерживают множество потенциальных соперников — особенно после того, как становится понятен путь к рынку. Конкуренция всё равно, вероятно, неизбежна, но лучше отложить её как можно дольше. Для этого приходится молчать о том, что именно создаётся.

Поклонники Лю Цысина узнают в этом сценарий тёмного леса: если вы не знаете, кто ещё скрывается в чаще, лучше не привлекать к себе внимания.