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滑走路が将来の収益成長のためにロボット工業に注目している理由

Runwayは、過去7年間、クリエイティブ業界向けの視覚的なツールを構築してきました。今、それはそのテクノロジーの新しい機会であるRoboticsを見ています。 ニューヨークに本拠を置く滑走路は、ビデオと写真の世代AI世界モデル、または現実世界のシミュレートされたバージョンを作成する大規模な言語モデルで知られています。ごく最近、同社はリリースしました Gen-4、そのビデオ生成モデル、 3月と 滑走路アレフ、そのビデオ編集モデル、7月に。 RunwayのWorld Modelsが改善し始め、より現実的になると、同社はTechの使用を検討しているロボット工学と自動運転の自動車会社からインバウンドの関心を受け始めました。 「エンターテインメントは私たちにとって増え続けた大きな領域であるにもかかわらず、この世界をシミュレートするこの能力はエンターテイメントを超えて非常に有用であると考えています」とジャーマンディスは言いました。 「訓練するのがはるかにスケーラブルで費用対効果が高くなります [robotic] それがロボット工学であろうと自己運転であろうと、現実の世界と相互作用するポリシー。」 Germanidisは、ロボット工学や自動運転の自動車会社との協力は、2018年に立ち上げたときに滑走路が最初に想定されていたものではないと述べました。それは、ロボット工学や他の業界の他の企業が元気になったよりもはるかに広いユースケースを持っていることに気付いたのは、それがロボット工学や他の企業が手を差し伸べるまでではありませんでした。 Robotics企業は、シミュレーションをトレーニングするためにRunwayの技術を使用している、とGermanidisは述べた。彼は、現実世界のシナリオでロボットと自動運転車をトレーニングするだけで、企業にとっては費用がかかり、長い時間がかかり、拡大するのが難しいと付け加えました。 Runwayは、実際のトレーニングをいかなる手段でも置き換えることはないことを知っていますが、Germanidisは、非常に具体的になる能力があるため、Runwayのモデルで多くの価値のあるシミュレーションを取得できると述べました。 TechCrunchイベント サンフランシスコ | 2025年10月27〜29日 実際のトレーニングとは異なり、これらのモデルを使用すると、シナリオの他のものを変更せずに特定の変数や状況をテストしやすくなります。 「一歩後退してから、さまざまなアクションの効果をシミュレートできます」と彼は言いました。 「このターンをこのターンを引き継いだり、このアクションを実行した場合、その結果はどうなりますか？同じ文脈からそれらのロールアウトを作成することは、基本的に環境の他のすべての側面を同じように保ち、あなたが取ったい特定のアクションの効果をテストするために、物理的な世界で行うのが本当に難しいことです。」 これに取り組むことを検討している会社だけではありません。たとえば、Nvidiaはその最新バージョンをリリースしました コスモスワールドモデル、他のロボットトレーニングインフラストラクチャに加えて、今月初め。 同社は、ロボット工学と自動運転の自動車顧客のために「完全に独立したモデルのライン」をリリースすることを予想していない、とGermanidisは述べた。代わりに、滑走路は既存のモデルを微調整して、これらの産業によりよくサービスを提供します。同社はまた、専用のロボットチームを構築しています。 Germanidisは、これらの業界は会社の投資家への最初の売り込みではなかったが、この拡大に搭載されていると付け加えた。滑走路にはあります 5億ドル以上を調達しました Nvidia、Google、General Atlanticなどの投資家から30億ドルの評価。 「私たちが会社について考える方法は、市場に出回るのではなく、本当に原則に基づいて構築されています」とGermanidisは言いました。 「その原則は、このシミュレーション、世界のより良いより良い表現を構築できるというこの考えです。それらの非常に強力なモデルを手に入れると、さまざまな市場、さまざまな産業にそれらを使用できます。 [The] 私たちが期待する産業はすでにそこにあり、生成モデルの力の結果としてさらに変化するでしょう。」 #滑走路が将来の収益成長のためにロボット工業に注目している理由