商傳媒｜責任編輯／綜合外電報導
人工智慧（AI）領域新創公司 Generalist AI 近期宣布完成 4 億美元的新一輪融資，使其累計總募資額已超過 5 億美元。這筆資金將用於加速開發「實體通用人工智慧」（physical AGI），也就是能像人類一樣理解並操作實體世界的人工智慧。
Generalist AI 本輪融資由 Radical Ventures 領投，新加入的投資者包括 8VC、合廣投資（Union Square Ventures）、Hanabi Capital 和 Norwest。既有投資人輝達（Nvidia）旗下的 Nvidia Ventures、Boldstart Ventures、星火資本（Spark Capital）、貝索斯遠徵（Bezos Expeditions）以及 NFDG Ventures 也都參與其中。此外，個人天使投資者陣容堅強，包括 Zoom 創辦人袁徵、小米共同創辦人林斌、知名 AI 研究員李飛飛，以及企業家納瓦爾·拉維坎（Naval Ravikant）。
Generalist AI 計劃運用這筆資金擴展其 AI 模型、強化實體世界的資料收集、提升運算基礎設施，並支援商業部署。該公司致力於開發基礎模型（foundation models），這種大型人工智慧模型經過大量資料訓練後，能適應多種任務和應用，並且適用於各種機器人系統，包含人形機器人、倉儲機器人、工業機械手臂以及其他自主平台。
去年，Generalist AI 推出了 GEN-0 模型，並宣稱驗證了機器人領域的「規模法則」（scaling laws），意指模型規模越大、訓練資料越多，機器人系統的能力也會隨之提升。今年 4 月，公司進一步推出 GEN-1 模型，據稱已顯著改善機器人在多項任務中的可靠性、執行速度和靈活操作能力。Generalist AI 表示，透過從實體世界的部署中收集資料，可以持續改進未來幾代的模型，形成一個機器人性能與 AI 訓練之間的正向回饋循環，最終實現能透過實際行動學習、從經驗中進步、並與人類協同工作的實體通用人工智慧。
在追求通用人工智慧（AGI）的道路上，各家 AI 公司採取了不同的技術路徑。例如，專注於神經科學的 AI 新創公司 Chai AI（Flourish）也獲得了貝佐斯個人投資的 5 億美元，公司估值達到 25 億美元。Chai AI 的目標是透過研究真實的神經元，來找出大腦運作的「核心演算法」，這與 OpenAI 等公司主要依賴大規模資料集和運算能力的方法有所不同。
與此同時，人工智慧技術在各領域的應用正迅速推進。今年 2 月，OpenAI 與生技公司 Ginkgo Bioworks 宣布，其旗艦模型 GPT-5 已能自主設計並執行多達 36,000 項生物實驗。這項成就透過自動化雲端實驗室達成，AI 模型提出實驗設計，機器人負責執行並將資料回傳給模型進行下一輪優化。人類只需設定目標，機器便能完成大部分實驗工作，有效降低了生產所需蛋白質的成本達 40%。這項技術被稱為「可程式生物學」，但同時也引發了對生物安全風險的擔憂，因為此類「兩用問題」（dual-use problem）技術在帶來益處的同時，也可能被濫用於製造生物武器，凸顯了 AI 發展在技術突破之外所面臨的潛在挑戰。
