シリコンバレーで注目を集める新興企業、Physical Intelligence（ピジカル・インテリジェンス）は、ロボットに「普遍的な知能」をもたらすことを目指している。同社の本社はサンフランシスコの一角にあり、外観は目立たないが、中に入るとロボットの試行錯誤が繰り広げられている。黒いワイヤーが絡まる作業台に、ロボットアームがパンツを折ったり、シャツを裏返そうとしたり、ズッキーニを剥いたりと、日常の動作を学びつつある。これらの実験は、AIモデルが「データを学び、実世界でテストし、改善する」というサイクルの一環だ。同社の共同創業者であるアソシエイト・プロフェッサーのセルジ・レヴィンは、これを「ロボット版ChatGPT」と表現する。 31歳の共同創業者ラキ・グールムは、ストライプの早期従業員としての経験を持ち、FigmaやNotionなど数々のスタートアップを早期投資してきた。しかし、彼は投資家ではなく、実際の「会社を立ち上げる」ことに本気で取り組んでいた。2021年からロボット分野に再注目し、レヴィンとチェルシー・フィンらの研究に惹かれ、チーム結成に至った。同社は現在、Khosla Ventures、Sequoia Capital、Thrive Capitalらから10億ドル以上を調達し、56億ドルの評価額を獲得。しかし、グールムは投資家に「商業化のスケジュール」を提示しないという異例の姿勢を取っている。その理由は、短期的な収益より「普遍的なロボット知能」の構築に集中するためだ。 同社の戦略は、異なるハードウェアやタスクに柔軟に対応できる「クロスエムボディメント学習」。新しいロボットに知識を転送する際のコストを極限まで下げる。既に物流、小売、チョコレート工場などでの実証実験が進んでおり、一部のタスクでは実用化可能とされる。 競合するSkild AIは、既に商用モデルを展開し、3000万ドルの収益を上げたが、Physical Intelligenceは「真の物理的常識」を重視する。両者の哲学的対立は、AIが「学習データの量」か「物理世界の理解」かを重視するかという根本的な問いにまで及ぶ。 同社は約80人のチームで、ハードウェアの遅延や安全性の課題に直面しながらも、研究を前進させている。グールムは、そのビジョンに確信を持っており、シリコンバレーの伝統的な「長期的挑戦」への信頼を体現している。ロボットがズッキーニを剥き続けているように、彼らの挑戦もまだ始まったばかりだ。