Компании, работающие над «мировыми моделями» ИИ, хранят множество секретов

На этой неделе я модерировал панельную дискуссию о «мировых моделях» (world models) на конференции All In (не имеющей отношения к одноимённому подкасту), и это дало мне возможность заглянуть в один из самых загадочных уголков мира ИИ. Крупнейшие игроки в этой сфере — AMI Labs Янна ЛеКуна и World Labs Фэй-Фэй Ли. Обе компании собрали немало шума и финансирования, но при этом занимают довольно низкие позиции по шкале «пытаемся заработать деньги».

По своей сути мировые модели — это об автоматизации пространственного интеллекта, так что эта область может развиваться во множестве захватывающих и прибыльных направлений: от робототехники до интерактивного видео и более сложных систем автономного вождения.

Но когда я начал допытываться, где же мы реально увидим коммерциализацию этой технологии, всё стало туманно. Ближайшим к «авторитету» человеком оказался Майкл Раббат, соучредитель AMI Labs и вице-президент компании по мировым моделям, который присоединился ко мне на панели. Но когда я надавил на него с вопросом, над чем именно работает компания, он был уклончив: «Мы поговорим об этом, когда будем готовы говорить». В переписке по электронной почте он уточнил: «Мы всё ещё находимся в фазе исследований и разработки, поэтому публично не обсуждаем никаких планов по продуктам или срокам».

Справедливости ради, AMI существует меньше года, так что молчание вполне объяснимо. Но подобная скрытность распространяется на всю сферу мировых моделей. Marble от World Labs — вероятно, самый проработанный продукт в этой области, а его демонстрации варьируются от простого создания медиаконтента до построения исследуемых окружений для видеоигр или CGI-эффектов. Есть и сценарии применения в робототехнике, но вся платформа, похоже, больше предназначена для демонстрации возможностей.

Эта секретность распространяется даже на поставщиков этих компаний. На полях той же конференции я поговорил с Алексеем де Виганом, генеральным директором Physicl — поставщика данных для зарождающегося бизнеса мировых моделей. Он говорит, что знает: данные Physicl оказались полезны для того, что бы они ни строили, но он всё ещё не в курсе, что это конкретно. «Хотел бы я, чтобы они рассказывали нам больше. Мы могли бы создавать более полезные данные, если бы знали, над чем они работают», — сказал мне де Виган.

Часть загадки проистекает из того, насколько универсальна сама идея мировых моделей. Простейшая версия — это навигируемая карта мира, похожая на ИИ-модели, которые управляют беспилотными автомобилями. Но тот же подход к моделированию, который помогает Waymo лавировать в потоке, может также помочь гуманоидному роботу носить коробки или превратить несколько минут видеозаписи в исследуемое окружение. AMI уже попробовала силы в производстве, биомедицине, робототехнике и даже в ИИ-ПО для врачей через партнёрство Nabia. Наверняка она не будет заниматься всем этим сразу — но, может быть, одно-два направления выделяются?

Никто не сомневается, что на технологии мировых моделей можно построить множество жизнеспособных бизнесов — и пока легко привлекать финансирование, особого давления фокусироваться на чём-то одном нет. Более того, есть веские причины этого не делать. Если бы AMI завтра объявила, что построила гуманоидного OpenClaw или систему рендеринга нового поколения для Голливуда, множество других лабораторий внезапно заинтересовались бы этой сферой. Вскоре лаборатория столкнулась бы с потенциальной конкуренцией со стороны других компаний, работающих над мировыми моделями, неолабораторий и даже OpenAI и Anthropic.

В каком-то смысле это обратная сторона лёгкого привлечения финансирования. Ваши конкуренты тоже могут привлекать деньги — и те же средства, что позволяют вам строить в тени, финансируют множество потенциальных соперников, как только путь к рынку становится ясен. Но даже если конкуренция неизбежна, лучше отложить её как можно дольше, а значит — молчать о том, что именно вы строите.

Поклонники Лю Цысиня узнают в этом сценарий тёмного леса: если ты не знаешь, кто ещё находится в лесу, лучше не привлекать к себе внимание.