З появою штучного інтелекту, який все глибше проникає у фізичний світ, активно розвиваються нові типи дослідницьких лабораторій. Їхня мета — побудова “світових моделей” (world models), здатних керувати фізичною робототехнікою або моделювати об’єкти у реальному просторі. На відміну від великих мовних моделей (LLM), для яких існують легкодоступні джерела даних, тут виникає дефіцит, що змушує багато команд гарячково шукати необхідні навчальні набори.
Неочікуване джерело даних для ШІ
І тут на сцену виходить стартап з доволі незвичним джерелом даних: індустрія відеоігор.
Саме на цій передумові базується Origin Lab, яка нещодавно анонсувала залучення 8 мільйонів доларів США посівного фінансування. Раунд очолив фонд Lightspeed Ventures, до якого також долучилися SV Angel, Eniac, Seven Stars та FPV, а також ангельські інвестиції від співзасновника Twitch Кевіна Ліна та засновника Cruise Кайла Вогта.
Міст між світом ігор та ШІ
«Сучасні системи ШІ повинні розуміти, як влаштований фізичний світ і як відбувається рух об’єктів», — розповіла TechCrunch співкерівниця та співзасновниця Origin Lab Анн-Марго Родде. «Ці дані, по суті, містяться у відеоіграх». Іншими співзасновниками компанії (зображені на фото) є Антуан Гарго та Колін Каррієр.
Простими словами, Origin Lab створює платформу, де лабораторії, що спеціалізуються на створенні світових моделей (наприклад, AMI Labs Яна ЛеКуна чи World Labs Фей-Фей Лі), можуть придбати високоякісні ліцензовані дані. З іншого боку, відеоігрові компанії отримують можливість генерувати додатковий дохід від вже створених цифрових активів. Origin Lab виступає посередником, конвертуючи ігрові асети у формат, придатний для використання як навчальні дані. Цей процес може варіюватися від простого рендерингу до автоматизації годинних записів проходження ігор.
«Стало зрозуміло, що індустрія відеоігор володіє надзвичайно цінними даними, але не існувало ефективного способу або інфраструктури для з’єднання лабораторій штучного інтелекту з ігровою індустрією», — зазначає Родде. «Тому ми, по суті, побудували цей міст».
Вирішення проблеми ліцензування та якості даних
Лабораторії давно виявляли інтерес до відеоігрових матеріалів як джерела даних, але питання ліцензування та якості часто ставали на заваді. У грудні 2024 року OpenAI спричинила невеликий скандал, коли перша версія її моделі генерації відео Sora, ймовірно, через навчання на стрімах Twitch, почала відтворювати кадри з популярних відеоігор та стрімів. Amazon відкрито заявляла про свій інтерес до використання контенту Twitch для навчання своїх моделей.
Успіх Origin Lab у залученні фінансування свідчить про зростання ринку не лише навчальних даних, але й стартапів, які можуть стати ключовими постачальниками для великих ШІ-лабораторій. Фараз Фатемі, партнер Lightspeed, який очолив інвестиції в Origin, вважає, що успіх компаній на кшталт Scale AI робить цю можливість надзвичайно привабливою.
«Ми бачили, наскільки стрімким може бути масштабування доходів для постачальників даних, що обслуговують провідні лабораторії», — сказав Фатемі TechCrunch. «Це надзвичайно капіталізовані бізнеси, і головним вузьким місцем для всіх них є дані».
Думка ІТ-Блогу: Інноваційний підхід Origin Lab до використання відеоігрових асетів як джерела даних для ШІ може докорінно змінити ландшафт розробки робототехніки та фізичного моделювання. Це також відкриває нові можливості монетизації для ігрових студій, що може стимулювати подальші інвестиції в цифрові активи.
Дізнатися більше на: techcrunch.com