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2025-10-17 12:28:00
一般的な直感、ニューヨークとジュネーブに拠点を置く AI スタートアップ企業は、シード資金調達ラウンドで約 1 億 1,400 万ユーロを調達し、2025 年の AI への初期段階で最大の投資の 1 つとなりました。
このラウンドはKhosla VenturesとGeneral Catalystが主導し、Raineも参加した。
「AI のこの次のフロンティアには大規模なインタラクション データが必要ですが、データには厳しい制約があります。一方、毎年 10 億本近くのビデオが Medal に投稿されます。それらはそれぞれ、何万もの環境にわたってプレイヤーがユニークだと感じる一連のアクションやイベントの結末を表しています。同等のアップロード規模を持つ他のプラットフォームは YouTube だけです。」 言った ピム・デ・ウィッテ、CEO兼共同創設者。
これと比較すると、身体化型 AI、エージェント システム、ロボット工学に取り組むヨーロッパのスタートアップ企業のほとんどは、調達額が大幅に少なくなっています。
例えば、 エネルギーロボティクス （ドイツ）は、自律型ロボットとドローンの検査ソフトウェアを進化させるため、シリーズAラウンドで1,150万ユーロを確保した。同様に、 アンチェイン・ロボティクス (ドイツ) は、産業オートメーションをよりアクセスしやすくするために、拡張シリーズ A で 850 万ユーロを調達しました。
南ヨーロッパでは、 サイバーウェーブ (イタリア) は、AI エージェントと現実世界のマシンおよびセンサーをリンクする接続オペレーティング層を構築するための 700 万ユーロの初期段階ラウンドを完了しました。その間、 オムニア (スペイン) は、ブランドと AI システムの相互作用を支援することを目的としたエージェント AI プラットフォームのプレシード資金で 350 万ユーロを調達しました。
このような背景から、ゼネラル・インテュイションのシード資金調達は、隣接するセクターにおける典型的な欧州の取引規模をはるかに上回っている。
EU-Startupsが報告した2025年のAIおよびロボット工学ラウンドのほとんどは300万ユーロから1,200万ユーロの範囲である一方、General Intuitionの資金調達は規模と野心の両方において顕著な対照を浮き彫りにしており、初期段階であり、ニューヨークとジュネーブにまたがる大陸横断的な構造を考えると特に注目に値する。
「ビデオ ゲームをプレイすると、基本的に、通常はカメラの一人称視点を通じて、自分の知覚をさまざまな環境に移すことになります。」 追加した デ・ヴィッテ。 「実際にトレーニング作業に使用したい種類のデータに、まさにこの選択バイアスがかかります。」
オランダのビデオ プラットフォーム Medal からのスピンオフとして 2025 年に設立された General Intuition は、Medal の広範なユーザー ベースと、月間 1,000 万人のアクティブ ユーザーからの年間 20 億を超えるゲームプレイ クリップを含むコンテンツ プールから誕生しました。厳選されたトレーニング データに依存する一般的な AI スタートアップとは異なり、同社は、劇的な成功と失敗を特徴とする有機的にアップロードされたコンテンツを活用しています。これは、空間的および時間的認識を備えたトレーニング システムにとって理想的なエッジ ケースです。
これは純粋に視覚的な入力を通じて行うことができます。エージェントは人間のプレイヤーが見ているものだけを見て、コントローラーの入力に従って空間を移動します。同社によれば、このアプローチは、人間がビデオゲームコントローラーを使用して操作することが多いロボットアーム、ドローン、自動運転車などの物理システムに自然に移行できるという。
スタートアップはこの資金を利用して研究チームを拡大し、仮想環境と現実世界の両方の環境で動作するように設計された AI エージェントの開発を進めます。
同社の研究対象には、非構造化ビデオから学習できるエージェント システム、トレーニング用の動的な環境をシミュレートするワールド モデル、ゲーム以外にも適用できるビデオ理解などが含まれます。
同社は公益法人として組織されており、ゲーム業界におけるクリエイティブな役割を置き換えるのではなく、強化することを目指しています。
商業的には、2026 年前半までに AI を活用したノンプレイヤー キャラクター (NPC) とシミュレーション ツールを発売する予定です。これらの NPC は、決定論的なルールベースのボットの能力を超えるレベルの対話性と適応性を提供すると期待されています。
General Intuition が身体化 AI に重点を置いていることで、GPS に依存せずに不慣れな地形を解釈してナビゲートできる捜索救助用ドローンなど、現実世界への応用も可能になっています。
この多用途性は、物理的および空間的ダイナミクスの理解が不足しているため、LLM だけでは汎用人工知能 (AGI) を実現するには不十分であるというスタートアップの信念に由来しています。
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