Модели мира в тёмном лесу: почему разработчики world model не раскрывают планы
На этой неделе я модерировал панельную дискуссию о моделях мира (world models) на конференции All In — не имеющей отношения к одноимённому подкасту — и это дало мне шанс заглянуть в один из самых загадочных уголков мира искусственного интеллекта. Главные игроки в этой области — AMI Labs Янна ЛеКуна и World Labs Фэй-Фэй Ли: обе компании накопили немало шумихи и финансирования, но при этом невысоко стоят по шкале «пытаемся заработать».
По сути, модели мира занимаются автоматизацией пространственного интеллекта, поэтому у направления может быть множество увлекательных и прибыльных путей — от робототехники до интерактивного видео и более сложных систем автономного вождения.
Однако стоило мне начать выяснять, где именно эта технология выйдет на коммерческий рынок, как картина затуманилась. Ближе всего к роли авторитета оказался Майкл Раббат, сооснователь AMI Labs и вице-президент компании по моделям мира, который участвовал в моей панели. Но на настойчивые вопросы о том, над чем именно работает компания, он отвечал уклончиво: «Поговорим об этом, когда будем готовы». В переписке по электронной почте он уточнил: «Мы всё ещё на стадии исследований и разработки, поэтому публично не обсуждаем ни продуктовые планы, ни сроки».
Справедливости ради стоит заметить: AMI существует меньше года, так что хранить молчание вполне допустимо. Но такая скрытность свойственна всей сфере моделирования мира. Marble от World Labs — пожалуй, самый проработанный продукт в этой области: его демонстрации охватывают и простое создание медиаконтента, и построение исследуемых окружений для видеоигр, и CGI-эффекты. Сценарии для робототехники тоже есть, однако вся платформа выглядит скорее как способ показать возможности, чем как готовый бизнес.
Секретность распространяется даже на поставщиков этих компаний. В кулуарах той же конференции я поговорил с Алексом де Виганом, генеральным директором Physicl — поставщика данных для стремительно растущего бизнеса моделей мира. По его словам, он знает, что данные Physicl пригодились для того, что они создают, но что именно это — для него по-прежнему загадка. «Хотелось бы, чтобы они рассказывали больше. Мы могли бы готовить более полезные данные, если бы понимали, над чем они работают», — признался де Виган.
Частично загадка объясняется универсальностью самой идеи моделей мира. Простейший вариант — навигационная карта мира, похожая на ИИ-модели, которые управляют автопилотом. Но тот же подход к моделированию, что помогает Waymo лавировать в потоке машин, способен помочь гуманоидному роботу переносить коробки или превратить несколько минут видеозаписи в окружение, по которому можно перемещаться. AMI уже пробует силы в производстве, биомедицине, робототехнике и даже в создании ИИ-софта для врачей через партнёрство Nabia. Разумеется, компания не станет заниматься всем сразу — но, возможно, одно-два направления уже выделяются?
Никто не сомневается, что на технологии моделей мира можно построить множество жизнеспособных бизнесов. И пока привлекать инвестиции легко, особого давления сосредоточиться на чём-то одном нет. Более того, на то есть веская причина. Если бы AMI завтра объявила, что построила гуманоида OpenClaw или систему рендеринга нового поколения для Голливуда, многие другие лаборатории мгновенно заинтересовались бы этим направлением. Вскоре компания столкнулась бы с потенциальной конкуренцией со стороны других разработчиков моделей мира, неолабораторий и даже OpenAI с Anthropic.
В каком-то смысле это обратная сторона лёгкого привлечения денег. Ваши конкуренты тоже умеют собирать финансирование — и те же средства, что позволяют вам строить что-то незаметно, питают множество потенциальных соперников, как только путь на рынок становится ясен. Но даже если конкуренция неизбежна, её лучше оттягивать как можно дольше, а значит — молчать о том, что именно вы создаёте.
Поклонники Лю Цысиня узнают в этом сценарий «тёмного леса»: если вы не знаете, кто ещё скрывается в чаще, лучше не привлекать к себе внимание.
