❓ Frequently Asked Questions
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What are the main benefits of b?
How can I get started with b?
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स्ट्राइप अनुभवी लैची ग्रूम ने व्यावसायीकरण के बजाय रोबोट के लिए सामान्य एआई पर दांव लगाया
प्रकाशित: शनिवार, 31 जनवरी 2026, 1:08 पूर्वाह्न यूटीसी | अद्यतन: शनिवार, 31 जनवरी 2026, 1:42 पूर्वाह्न यूटीसी
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भौतिक बुद्धि $5.6 बिलियन के मूल्यांकन पर $1 बिलियन से अधिक जुटाया है एक प्रकार का वृक्ष, खोसलाऔर पूंजी का विकास करें कंपनी का समर्थन करना
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सह-संस्थापक लैची ग्रूम ने निवेशकों को व्यावसायीकरण की समय-सीमा देने से इनकार कर दिया, उनका ध्यान पूरी तरह से सामान्य-उद्देश्य वाली रोबोटिक इंटेलिजेंस के निर्माण पर केंद्रित है।
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स्किल्ड ए.आई इस महीने 14 अरब डॉलर के मूल्यांकन पर 1.4 अरब डॉलर जुटाए, वाणिज्यिक तैनाती से शुरुआती राजस्व में 30 मिलियन डॉलर के साथ विपरीत दृष्टिकोण अपनाते हुए
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दार्शनिक विभाजन प्रारंभिक एआई विकास को प्रतिबिंबित करता है: राजस्व-प्रथम तैनाती बनाम अनुसंधान-संचालित फाउंडेशन मॉडल
भौतिक बुद्धि 5.6 अरब डॉलर के मूल्यांकन के साथ अभी-अभी 1 अरब डॉलर की फंडिंग को पार किया है, और सह-संस्थापक लैची ग्रूम अभी भी अपने समर्थकों को यह नहीं बताएंगे कि उन्हें रिटर्न कब मिलेगा। दो साल पुराना स्टार्टअप, द्वारा समर्थित खोसला वेंचर्स, सिकोइया राजधानीऔर पूंजी का विकास करेंरोबोटों के लिए फाउंडेशन मॉडल बना रहा है – चैटजीपीटी के बारे में सोचें लेकिन यांत्रिक हथियारों के लिए कपड़े धोना और सब्जियां छीलना सीखना। जबकि प्रतियोगी स्किल्ड ए.आई वाणिज्यिक तैनाती और राजस्व पर ध्यान केंद्रित करके $14 बिलियन का मूल्यांकन हासिल करने के बाद, ग्रूम यह शर्त लगा रहा है कि शुद्ध शोध दीर्घकालिक जीत हासिल करेगा।
सैन फ़्रांसिस्को की एक साधारण सी इमारत के अंदर, जिसे केवल पाई चिह्न से चिह्नित किया गया है, रोबोटिक हथियार सांसारिक चीज़ों से गुज़र रहे हैं। काली पैंट को मोड़ने में दिक्कत होती है। दूसरा व्यक्ति यांत्रिक दृढ़ संकल्प के साथ शर्ट को अंदर बाहर करने का प्रयास करता है। एक तिहाई आश्चर्यजनक क्षमता के साथ तोरी छीलता है, छीलन को एक कंटेनर में जमा करता है। यहीं पर भौतिक बुद्धि वह ऐसी चीज़ का निर्माण कर रहा है जिसकी उसे उम्मीद है कि वह हर रोबोट के पीछे का दिमाग बन जाएगा।
यूसी बर्कले के एसोसिएट प्रोफेसर और सह-संस्थापक सर्गेई लेविन मैकेनिकल बैले की ओर इशारा करते हुए बताते हैं, “इसे चैटजीपीटी की तरह सोचें, लेकिन रोबोट के लिए।” सेटअप जानबूझकर अस्वाभाविक दिखता है – इन रोबोटिक हथियारों की कीमत लगभग $3,500 है, और अगर इन्हें घर में निर्मित किया जाता है तो सामग्री की लागत $1,000 से कम होती है। कुछ साल पहले, रोबोटिस्ट इस विचार पर हँसे होंगे कि ये सस्ते हथियार कुछ भी उपयोगी कर सकते हैं। लेकिन इसके अनुसार बिल्कुल यही बात है टेकक्रंच का विशेष रूप स्टार्टअप के अंदर.
यहां रोबोट स्टेशनों और गोदामों, घरों और परीक्षण रसोई से एकत्र किया गया डेटा सामान्य-उद्देश्यीय फाउंडेशन मॉडल को प्रशिक्षित करता है। जब शोधकर्ता एक नया मॉडल बनाते हैं, तो यह मूल्यांकन के लिए इन स्टेशनों पर लौटता है। परिष्कार हार्डवेयर में नहीं बल्कि उसकी भरपाई करने वाली बुद्धिमत्ता में निहित है। यहां तक कि पास में मौजूद एस्प्रेसो मशीन भी कर्मचारियों के लिए उपयोगी नहीं है – यह रोबोटों के सीखने के लिए है।
31 वर्षीय सह-संस्थापक लैची ग्रूम, जिन्होंने 13 साल की उम्र में अपनी पहली कंपनी बेच दी और जल्दी ही सफल हो गए। पट्टी एंजेल से पहले फिग्मा, नोशन और रैम्प में निवेश करने वाले कर्मचारी को अपना अगला कार्य फिजिकल इंटेलिजेंस में मिला। ग्रूम ने बैठकों के बीच एक संक्षिप्त विंडो के दौरान टेकक्रंच को बताया, “मैं स्ट्राइप के बाद कंपनी को शुरू करने के लिए पांच साल का इंतजार कर रहा था।” “एक अच्छी टीम के साथ अच्छे समय पर अच्छे विचार – यह अत्यंत दुर्लभ है।”
दो साल पुरानी कंपनी ने अब तक $1 बिलियन से अधिक जुटा लिया है ब्लूमबर्गजिसमें अधिकांश खर्च पारंपरिक बर्न के बजाय गणना पर जा रहा है। रनवे के बारे में पूछे जाने पर ग्रूम ने स्पष्ट किया कि कंपनी ज्यादा बर्न नहीं करती है। फिर उसने कुछ असामान्य जोड़ा: सही शर्तों के तहत, वह और अधिक जुटाएगा। “इस बात की कोई सीमा नहीं है कि हम वास्तव में कितना पैसा काम में लगा सकते हैं। समस्या पर आप हमेशा अधिक गणना कर सकते हैं।”
जो चीज़ इस व्यवस्था को विशेष रूप से अजीब बनाती है वह यह है कि दूल्हा अपने समर्थकों को क्या नहीं देता – जिसमें यह भी शामिल है खोसला वेंचर्स, सिकोइया राजधानीऔर पूंजी का विकास करेंजिन्होंने कंपनी का मूल्य 5.6 बिलियन डॉलर आंका है। वह कहते हैं, ”मैं व्यावसायीकरण पर निवेशकों को जवाब नहीं देता।” “यह एक अजीब बात है कि लोग इसे बर्दाश्त करते हैं।”
रणनीति, सह-संस्थापक क्वान वुओंग के अनुसार, जो वहां से आए थे गूगल डीपमाइंड, क्रॉस-अवतार शिक्षण के इर्द-गिर्द घूमता है। यदि कोई कल एक नया हार्डवेयर प्लेटफ़ॉर्म बनाता है, तो उन्हें स्क्रैच से डेटा संग्रह शुरू करने की आवश्यकता नहीं होगी – वे वह सब कुछ स्थानांतरित कर सकते हैं जो मॉडल पहले से जानता है। वुंग बताते हैं, “एक नए रोबोट प्लेटफ़ॉर्म पर स्वायत्तता जोड़ने की सीमांत लागत, चाहे वह प्लेटफ़ॉर्म कुछ भी हो, यह बहुत कम है।”
वास्तविक दुनिया के स्वचालन का परीक्षण करने के लिए फिजिकल इंटेलिजेंस पहले से ही लॉजिस्टिक्स, किराना और यहां तक कि चॉकलेट निर्माता कंपनियों के साथ काम कर रहा है। लेकिन अभी तक कोई राजस्व मॉडल नहीं है, कोई ग्राहक घोषणा नहीं है, कोई व्यावसायीकरण समयरेखा नहीं है।
यह उन्हें पिट्सबर्ग-आधारित के सीधे दार्शनिक विरोध में डालता है स्किल्ड ए.आईजिसने इसी महीने $1.4 बिलियन जुटाए $14 बिलियन का मूल्यांकन. जबकि फिजिकल इंटेलिजेंस शुद्ध अनुसंधान पर केंद्रित है, स्किल्ड ने पहले ही अपने “ओमनी-बॉडीड” स्किल्ड ब्रेन को व्यावसायिक रूप से तैनात कर दिया है, जिससे पिछले साल कुछ ही महीनों में सुरक्षा, गोदामों और विनिर्माण क्षेत्र में 30 मिलियन डॉलर का राजस्व प्राप्त हुआ।
स्किल्ड ने प्रतिस्पर्धियों पर भी निशाना साधा है, अपने ब्लॉग पर बहस कर रहे हैं अधिकांश “रोबोटिक्स फाउंडेशन मॉडल” केवल “छिपे हुए” दृष्टि-भाषा मॉडल हैं जिनमें “सच्चे भौतिक सामान्य ज्ञान” का अभाव है क्योंकि वे भौतिकी-आधारित सिमुलेशन और वास्तविक रोबोटिक्स डेटा के बजाय इंटरनेट-स्केल प्रीट्रेनिंग पर बहुत अधिक भरोसा करते हैं।
यह एक तीव्र विभाजन है जो बड़े भाषा मॉडल के शुरुआती दिनों की बहसों को प्रतिबिंबित करता है। स्किल्ड शर्त लगा रहा है कि वाणिज्यिक तैनाती एक डेटा फ्लाईव्हील बनाती है जो प्रत्येक वास्तविक दुनिया के उपयोग के मामले में मॉडल को बेहतर बनाती है। फिजिकल इंटेलिजेंस यह शर्त लगा रहा है कि निकट अवधि के व्यावसायीकरण का विरोध करने से बेहतर सामान्य बुद्धिमत्ता सक्षम हो जाएगी। इसका उत्तर हल होने में वर्षों लग जायेंगे।
ग्रूम फिजिकल इंटेलिजेंस के दृष्टिकोण के बारे में कहते हैं, “यह एक बहुत ही शुद्ध कंपनी है।” “एक शोधकर्ता को एक आवश्यकता होती है, हम जाते हैं और उस आवश्यकता का समर्थन करने के लिए डेटा एकत्र करते हैं – या नया हार्डवेयर या जो भी हो – और फिर हम इसे करते हैं। यह बाहरी रूप से संचालित नहीं है।” टीम के विचार से कंपनी के पास 5 से 10 साल का रोडमैप था जो संभव होगा। उनका दावा है कि 18 महीने तक वे इससे उबर चुके होंगे।
ग्रूम का कहना है कि 80 लोगों की टीम “यथासंभव धीरे-धीरे” बढ़ने की योजना बना रही है। सबसे बड़ी चुनौती एआई नहीं है – यह हार्डवेयर है। “हार्डवेयर वास्तव में कठिन है। हम जो कुछ भी करते हैं वह एक सॉफ्टवेयर कंपनी की तुलना में बहुत अधिक कठिन है।” हार्डवेयर टूट जाता है. यह धीरे-धीरे आता है, जिससे परीक्षणों में देरी होती है। सुरक्षा संबंधी विचार हर चीज़ को जटिल बनाते हैं।
ग्रूम ने लेविन और बर्कले पीएचडी की पूर्व छात्रा चेल्सी फिन के शैक्षणिक कार्यों का अनुसरण करके इस अवसर का पता लगाया, जो अब स्टैनफोर्ड में अपनी रोबोटिक्स लैब चलाती है। रोबोटिक्स की हर दिलचस्प चीज़ में इनका नाम आता रहा। जब उन्होंने अफवाहें सुनीं कि वे कुछ शुरू कर रहे हैं, तो उन्होंने Google डीपमाइंड शोधकर्ता करोल हॉसमैन का पता लगाया, जो स्टैनफोर्ड में भी पढ़ाते थे। “यह उन बैठकों में से एक थी जहां आप चले जाते हैं और ऐसा लगता है, बस यही है।”
जाने के बाद पट्टीजहां वह एक शुरुआती कर्मचारी थे, ग्रूम ने एक एंजेल निवेशक के रूप में पांच साल बिताए। उनका पहला रोबोटिक्स निवेश, स्टैंडर्ड बॉट्स, 2021 में आया और उन्हें एक ऐसे क्षेत्र में फिर से पेश किया, जिसे वह लेगो माइंडस्टॉर्म बनाने वाले बच्चे के रूप में पसंद करते थे। लेकिन निवेश शुरू करने या शामिल होने के लिए सही कंपनी की खोज करते समय सक्रिय रहने का एक तरीका मात्र था। वह मजाक में कहते हैं, ”एक निवेशक के तौर पर मैं छुट्टियों पर था।”
सिलिकॉन वैली हमेशा ग्रूम जैसे संस्थापकों को असाधारण छूट देने के लिए तैयार रही है – कोई व्यावसायीकरण समयरेखा नहीं, राजस्व का कोई स्पष्ट रास्ता नहीं, बस एक अरब डॉलर और भरोसा है कि वे इसका पता लगा लेंगे। यह हमेशा काम नहीं करता. लेकिन जब ऐसा होता है, तो यह उन सभी समयों को उचित ठहराता है जब ऐसा नहीं हुआ। फिजिकल इंटेलिजेंस यह शर्त लगा रहा है कि बेहतर सामान्य इंटेलिजेंस बीट्स का निर्माण बाजार में तेजी से हो रहा है, जबकि स्किल्ड एआई जैसे प्रतिस्पर्धी साबित करते हैं कि वाणिज्यिक मांग अभी मौजूद है। पैंट मोड़ने वाला रोबोट अभी भी लड़खड़ाता है। शर्ट दाहिनी ओर बाहर की ओर रहती है। लेकिन तोरी की छीलन अच्छी तरह से ढेर हो जाती है, और यही प्रगति है। क्या वह प्रगति रोबोटिक्स के लिए चैटजीपीटी क्षण की ओर ले जाती है या एक महंगी विज्ञान परियोजना बन जाती है, यह निर्धारित करेगा कि ग्रूम का रोगी पूंजी दृष्टिकोण दूरदर्शी था या सिर्फ अच्छी तरह से वित्त पोषित आशावाद था।
