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2일(현지시간) 뉴스에 따르면 블룸버그통신은 체화지능 트랙에 주력하는 미국 AI 소프트웨어 기업 코바리안트(Covariant)가 최근 아마존으로부터 인수의향을 받았다고 보도했다. 현재 Amazon이나 Covariant 모두 이 소식에 응답하지 않았습니다.

Covariant는 2023년 4월에 7,500만 달러 규모의 시리즈 C 자금 조달을 완료하여 총 자금 조달이 2억 2,200만 달러에 이르렀습니다. 이번 자금 조달이 완료된 후 Covariant의 가치는 6억 2,500만 달러에 달했습니다. Covariant에는 Geoffrey Hinton, Yann LeCun, Li Feifei, Jeff Dean, Bill Gates 등의 유명 기업과 Index Ventures, Radical Ventures 등의 투자 기관을 포함하는 고급 투자팀도 보유하고 있습니다.

Covariant의 핵심 사업은 "Covariant Brain" 소프트웨어 시스템과 AI 로봇 솔루션에 중점을 두고 있습니다.창고 장면은 구현하기로 선택한 첫 번째 장면입니다. 올해 3월 코바리안트는 최초의 상용 로봇 기반 모델인 RFM-1(Robot Foundation Model-1)도 출시했다. 이 모델은 영상, 사진, 텍스트 등의 자연어 입력을 통해 창고 로봇이 관련 작업을 더 빠르게 이해하고 수행할 수 있도록 도와줍니다.

현 단계에서는 유럽 최대 전자상거래 그룹 Otto Group, 물류업체 Radial, 제약 유통업체 McKesson Corp도 Covariant의 주요 고객입니다.

사실 이번 인수 소식은 그리 놀라운 소식은 아니었습니다. Amazon은 2012년 Kiva Systems를 인수한 이후 창고 자동화 분야의 선두주자로 자리매김했습니다. 최근 몇 년 동안 Amazon은 Cloostermans, Canvas Technology 및 기타 창고 로봇 관련 회사를 연속적으로 인수했습니다.

"Amazon은 하나의 플랫폼을 통해 모든 자동화 장비를 관리할 수 있습니다."물류 산업 컨설턴트이자 전 Amazon 임원인 Brittain Ladd는 Covariant의 소프트웨어 플랫폼이 다양한 로봇 하드웨어를 제어할 수 있기 때문에 Covariant가 Amazon의 매력적인 인수 대상이라고 밝혔습니다. 이는 다중 하드웨어 "범용 두뇌"를 구축하는 것과 같습니다.

그런데 일부 투자자들은 실리콘래빗 준에게 만약 Covariant가 Amazon에 인수된다면, 이는 구체화된 지능 트랙에 대한 좋은 신호가 아닐 수 있습니다. 왜냐하면 Covariant가 독립 개발과 상장 또는 인수 사이에서 Amazon에 인수되는 것을 선택한다면 이는 Covariant가 상용화에 대한 자신감이 부족하다는 의미일 수도 있고, 구현 지능의 개발 전망이 어렵다는 의미이기도 하기 때문입니다.“전반적으로 Covariant는 Amazon의 인수 초대를 수락할 가능성이 높습니다.너무 높지 않은。”

전 OpenAI 직원 3명이 팀을 이루어 사업을 시작합니다.

창고 로봇을 지향합니다

Covariant가 투자자들 사이에서 인기를 끄는 중요한 이유 중 하나는 다음과 같습니다.창립팀。

우선, Ng Enda의 창립 제자,피터 아벨, 그는 전 Baidu 수석 과학자이자 AI 전문가 Andrew Ng의 첫 박사 과정 학생입니다. 그는 주로 로봇 및 로봇 학습과 같은 연구 방향에 중점을 두고 있습니다.

그는 또한 버클리 로봇 학습 연구소(Berkeley Robot Learning Laboratory)를 설립했으며 현재 버클리 대학교의 종신 교수로 재직하고 있습니다. 현재 Pieter Abbeel은 Covariant의 수석 과학자이자 공동 창립자로 재직하고 있습니다.

피터 아벨

둘째, 1990년대생 중국인피터 첸 , 현재 Covariant 내에서 CEO 직책을 맡고 있습니다. 그는 Pieter Abbeel의 학생 중 한 명으로 버클리에서 학사, 석사, 박사 학위를 취득했으며 Meta에서도 인턴으로 일했습니다.

관련 언론 보도에 따르면, Index Venture 투자자들은 Chen Xi에 대해 다음과 같이 평가한 적이 있습니다. "Chen Xi는 스마트 AI 기술 전문가일 뿐만 아니라 뛰어난 사업가입니다. (그는) 시장 전략, 문화 구축, 인재 채용, 비즈니스에 대한 광범위한 지식을 갖추고 있습니다." 협상 등 "모든 측면을 강력하게 통제하십시오."

Covariant 창립자와 팀의 단체 사진

Covariant의 CTO로서,록키 듀안)는 학부 시절 경매 웹사이트 Sellegit의 CTO를 역임했을 뿐만 아니라 Berkeley University에서 2년 만에 박사 과정을 마쳤으며, 박사 과정 동안 Covariant를 공동 창립하기도 했습니다.

위 3명은 모두 스타 AI 기업에서 근무한 경력이 있습니다.오픈AI 그는 일정 기간 복무한 후 2017년경 OpenAI에서 사임했습니다. 이때 우연히 언론에서 OpenAI의 로봇팀이 해체되었다는 소식이 들려왔습니다. 따라서 많은 사람들은 농담으로 Covariant를 OpenAI 로봇 꿈의 연속이라고 부릅니다.

그리고 마지막 공동 창업자인장 티안하오저는 한때 Microsoft에서 인턴을 했고, 2016년부터 버클리에서 박사 과정 공부를 시작했습니다.

보도에 따르면 Covariant의 기업가 정신은 Chen Xi와 Duan Yan의 모임에서 시작되었습니다.

당시 그들의 팀은 강화 학습 분야에 대한 논문을 발표한 상태였습니다. Chen Xi는 강화 학습이 AI 로봇과 인간 사이의 격차를 좁힐 것이라고 믿었지만 일부 구현 방향이 부족했습니다. 예를 들어 로봇이 조작해야 하는 물체는 무엇이며, 정확도는 얼마나 되는지 등이 있습니다.

Chen Xi는 학술 연구와 산업 응용 사이의 격차를 인식했으며 이것이 Covariant를 설립한 이유 중 하나였습니다. Covariant는 최고의 AI 과학자를 활용하여 실질적인 문제를 해결하기를 희망합니다. 시장 수요를 바탕으로 최종적으로는 창고업과 물류업을 목표로 삼았습니다.

로봇의 '두뇌'를 구축하려면

Covariant Brain은 최대 99%의 정확한 캡처율을 제공합니다.

"우리는 AI 소프트웨어만 판매합니다."Chen Xi는 처음부터 Covariant에 대한 명확한 포지셔닝을 갖고 있었습니다.

현재 Covariant의 수익화 방식은 주로 판매를 통한 것입니다.공변 뇌 AI 솔루션을 지원합니다.올해 3월 코바리안트는 첫 상용 로봇 기본 모델을 출시했지만RFM-1그러나 RFM-1이 상용화되었는지 여부는 불분명하다.

어떤 종류의 소프트웨어가 "딥 러닝의 아버지"인 Geoffrey Hinton을 긍정적으로 만들고 심지어 충분한 투자를 하지 않은 것을 후회한다고 트윗까지 하게 만들었습니까?

Covariant Brain은 두 가지 주요 측면에서 놀랍습니다.고품질 훈련 데이터 및 일반화 기능 . 이것이 의미하는 바는 로봇이 새로운 작업이나 새로운 항목에 직면했을 때 새로운 기술을 익히는 데 약간의 시간 또는 몇 번의 학습만 필요하다는 것입니다. 대부분의 최신 로봇 솔루션에서는 로봇을 다시 프로그래밍해야 하거나 새로운 기술을 익히는 데 오랜 시간이 걸립니다.

작업 시나리오에서 창고 로봇이 직면한 가장 큰 문제 중 하나는 로봇이 어떻게 복잡한 작업 시나리오에 적응하고 수천 개의 제품 범주를 정확하게 식별하고 정확하게 파악할 수 있는지입니다.

Covariant는 2020년에 자사의 Covariant Brain 시스템이 99%의 정확도로 약 10,000개의 품목을 선택하고 포장할 수 있다고 밝혔습니다. 성공의 비결 중 하나는 훈련 공변 두뇌 데이터가 로봇과 현실 세계 간의 실시간 상호 작용을 통해 생성된다는 것입니다. 데이터 가치가 더 높고 정확하며 훈련 효과가 더 좋습니다.

Chen Xi는 언론과의 인터뷰에서 "로봇이 매우 자율적으로 작업을 수행하려면 고품질 데이터가 필요합니다. 고품질 데이터가 필요하면 의도적으로 수집해야 합니다"라고 말했습니다. Covariant는 항상 실험실 환경에서는 보기 어렵지만 현실 세계에는 대량으로 존재하므로 데이터를 얻기가 더 어려운 "특수 시나리오"에 중점을 두었습니다.

참고: 창고 로봇은 다양하고 복잡한 물체와 특별 이벤트에 직면합니다.

현재 로봇이 끊임없이 변화하는 상품과 작업에 직면할 때 Covariant Brain은 로봇이 스스로 움직임을 식별하고 조정하여 집는 작업을 완료하도록 돕습니다. 이는 물류 시스템의 물류 효율성을 향상시키는 열쇠이기도 합니다.

마찬가지로 Chen Xi는 AI 로봇이 일반화 기능을 갖추어야 한다고 믿습니다. 그는 “AI 로봇이 제품을 고르고 여러 사람의 개입이 필요하다면 AI 로봇은 가치가 없을 것”이라고 말했다.

일반화를 달성하기 위해 Covariant는 모델을 훈련하는 데 충분한 실제 로봇 상호 작용 데이터가 사용되는 한 물리적 세계의 변화를 정확하게 시뮬레이션하는 모델이 나타날 것이라고 믿습니다. Covariant는 스케일링 법칙이 로봇 학습 분야에 적용 가능함을 검증하기 위해 데이터를 사용했습니다. 훈련 데이터가 많을수록 잡기에 실패하는 데 필요한 반복 횟수가 43% 줄어들고 로봇의 잡기 속도가 점점 더 빨라집니다.

출처: 공변량 블로그

그러나 Covariant Brain은 고객에게 저렴하지 않습니다. Covariant 고객은 "분류 작업자 고용 비용이 US$40,000라면 Covariant Brain의 가격은 US$30,000 정도입니다."라고 밝혔습니다.

로봇공학 세계의 GPT가 되고 ​​싶다

공변량, RFM-1 출시

올해 3월 11일 코바리안트는 첫 로봇 기반 모델 RFM-1(Robot Foundation Model-1)을 출시했다. 이 모델은 Transformer 아키텍처를 기반으로 하며 매개변수 크기가 80억 개이며 인터넷 데이터 + 실제 로봇 작동 데이터를 사용하여 학습됩니다.

RFM-1은 텍스트, 로봇 움직임, 센서 데이터, 사진, 동영상 등 다중 모드 데이터 입력을 지원하며, 자연어를 통해 로봇 동작 지시를 입력할 수 있다.

RFM-1의 또 다른 주목할만한 특징은 고객이 프로그래밍을 알 필요가 없으며 인간-기계 협업을 위해 자연어를 사용할 수 있다는 것입니다. 이를 통해 고객은 간결한 텍스트 언어를 사용하여 로봇이 작업을 수행하도록 안내할 수 있으며, 각 고객의 변화하는 비즈니스 요구 사항을 충족하고 일부 특별한 시나리오에 적응할 수 있습니다.

RFM-1은 또한 인간에게 적극적으로 도움을 구할 수도 있습니다. 예를 들어, 특정 품목을 분류하는 데 어려움이 있을 때 로봇은 작업자에게 어려움을 전달하고 설명할 수 있습니다. 그러면 작업자는 로봇에게 새로운 분류 전략을 가르칠 수 있고, 여러 번 반복한 후에 로봇은 새로운 전략을 학습하여 향후 작업에 적용할 수 있습니다.

이러한 기능은 RFM-1용으로 구축된 거대한 세계 모델 Covariant와 분리될 수 없습니다.

럭셔리 투자팀

업계, 학계, 연구의 주목을 받고 있습니다

오늘날 코바리안트의 투자 라인업에 맞설 수 있는 구체화된 지능 스타트업은 많지 않습니다.코바리안트의 투자자 중에는 AI 분야 학계 리더, 유명 투자기관, 주요 인터넷 기업 등 거의 모두가 포함돼 있다.

데이터 출처: 크런치베이스

튜링상 수상자이자 딥 러닝의 3대 거인 중 한 명인 제프리 힌튼(Geoffrey Hinton)은 언젠가 Covariant에 덜 투자한 것을 후회한다고 구체적으로 불평한 적이 있습니다. 만약 다시 기회가 주어진다면 이전 자본의 100배를 재투자할 것입니다.

제프리 힌튼(Geoffrey Hinton) 외에도 다른 AI 학계 거물 제프 딘(Jeff Dean), 리 페이페이(Li Feifei), 얀 르쿤(Yann LeCun) 등이 모두 코바리안트의 투자에 참여했다.

첸시는 힌튼에 대해 “힌튼이 우리에 대해 낙관하고 투자하는 이유는 한편으로는 우리 팀의 많은 사람들을 알고 있고 우리의 강점을 인정하고 있기 때문이다. Covariant의 기술을 확인했습니다.”

또한 많은 유명 투자 기관들도 Covariant에 대해 낙관론을 표명했습니다. Index Ventures와 Radical Ventures는 Covariant의 시리즈 C 파이낸싱 리드에 참여했습니다. 일부 기술 대기업은 Baidu Venture Capital 및 Samsung NEXT와 같은 일부 투자 기관 뒤에 숨어 있습니다.

올해에는 두 명의 CMU 교수가 설립한 Skiled AI가 북미 구현 인텔리전스 트랙에 대규모 자본과 뛰어난 기업가로 진출했습니다. Li Feifei 교수는 자신의 사업을 시작하여 회사 가치를 15억 달러로 평가했습니다. 스탠포드 교수팀이 설립한 피지컬 인텔리전스(Physical Intelligence) 팀은 모두 4억 달러 규모의 로봇공학 분야에서 GPT 로봇 모델을 목표로 하고 있습니다.

하지만 회사의 현재 자금 유치 능력과 가치 평가로 판단하면체화된 지능의 초기 개발은 막대한 재정적 지원과 떼려야 뗄 수 없다, 하드웨어 비용으로 인해 대형 모델에 비해 상용화가 어려울 수 있습니다.

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인수되거나 독립적으로 개발됩니까?

Covariant의 선택은 기대해볼 만하다.

2012년 아마존은 키바(Kiva) 창고 로봇을 7억7500만 달러에 인수해 업계에 돌풍을 일으키며 물류와 창고 자동화가 꽃피우기 시작했다. 12년이 지났지만 아직까지 창고의 80% 이상이 자동화 솔루션을 구축하지 않았습니다. 전자상거래가 고도로 발달한 오늘날에도 물류 및 창고 자동화는 여전히 스타트업의 핵심 혁신 방향 중 하나입니다.

창업팀 구성, 투자기관 라인업, 사업 진행 상황 등으로 볼 때 코바리안트는 구현지능(embodied Intelligence) 분야의 선두기업이라고 할 수 있다.

Amazon에 합류하기로 결정함으로써 Covariant는 자연스럽게 큰 나무에 의지하여 그늘을 즐길 수 있으며 자본 문제에 대해 걱정할 필요가 없으며 손끝에 상업적 응용 시나리오가 있습니다. 당연히 Amazon의 Covariant 인수는 또 다른 이야기를 들려줄 것이며 주가 상승은 그에 대해 지불한 가격을 쉽게 초과할 수 있습니다.

그러나 Covariant가 이를 기꺼이 수행할 것인가?

PitchBook 데이터에 따르면 Covariant는 2023년 4월 라운드 자금 조달에서 US$6억 2500만 달러로 평가되었습니다. Covariant의 공공 비즈니스 진행 정보가 Skiled AI보다 앞서 있다는 점과 현재 AI+ 로봇에 대한 시장 열광을 고려하면 Amazon이 더 많은 것을 열 수 있을지 궁금합니다. 인수금액은 15억 달러다.

그런데 그럼에도 불구하고 OpenAI와 Anthropic의 가치 평가를 보면, 독자적인 개발을 고집한다면 Covariant의 가치가 처음 두 사람처럼 수백억 달러, 심지어 수천억 달러까지 평가될 수 있을까요?

기사 끝 부분의 상호 작용:

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