Generalist สตาร์ทอัพหุ่นยนต์ ทะยานสู่มูลค่า 3 พันล้านดอลลาร์

Generalist สตาร์ทอัพหุ่นยนต์ ทะยานสู่มูลค่า 3 พันล้านดอลลาร์วงการสตาร์ทอัพหุ่นยนต์กำลังคึกคัก เมื่อ Generalist บริษัทที่มุ่งพัฒนากลุ่มโมเดล AI สำหรับหุ่นยนต์ ได้รับการประเมินมูลค่าสูงถึง 3 พันล้านดอลลาร์สหรัฐฯ หลังจากการระดมทุนรอบใหม่ที่นำโดย 8VCการระดมทุนครั้งสำคัญที่ผลักดันมูลค่าGeneralist ได้รับเงินทุนเพิ่มเติมเกือบ 200 ล้านดอลลาร์สหรัฐฯ จากการยื่นเอกสารต่อหน่วยงานกำกับดูแล ซึ่งเป็นการต่อยอดจากการระดมทุน Series B มูลค่า 400 ล้านดอลลาร์สหรัฐฯ ที่นำโดย Radical Ventures และประกาศไปเมื่อเดือนมิถุนายนที่ผ่านมา โดยในครั้งนั้นบริษัทมีมูลค่าอยู่ที่ 2 พันล้านดอลลาร์สหรัฐฯ การระดมทุนรอบใหม่นี้ทำให้ยอดรวมของรอบ Series B สูงถึง 600 ล้านดอลลาร์สหรัฐฯเบื้องหลังความสำเร็จของ GeneralistGeneralist ก่อตั้งขึ้นในปี 2024 โดยอดีตนักวิจัยจาก Google DeepMind คือ Pete Florence และ Andy Zeng ร่วมกับ Andrew Barry วิศวกรจาก Boston Dynamics บริษัทได้รับแรงสนับสนุนตั้งแต่ช่วงแรกจาก 8VC และ Radical Ventures รวมถึง Nvidia, Union Square Ventures, Bezos Expeditions และ Fei-Fei Li นักวิจัยด้าน AI ชื่อดังก่อนหน้านี้ บริษัทดำเนินงานอย่างเงียบๆ โดยไม่ค่อยเปิดเผยข้อมูลสู่สาธารณะมากนัก แต่การพัฒนาโมเดล AI พื้นฐานที่สามารถทำงานร่วมกับหุ่นยนต์ได้หลากหลายประเภท คือจุดเด่นที่ทำให้ Generalist ก้าวขึ้นมาโดดเด่นGen 1.5: กุญแจสำคัญในการเรียนรู้ของหุ่นยนต์โมเดล Gen 1.5 ที่เพิ่งเปิดตัวไปนี้ มีความสามารถในการทำให้หุ่นยนต์เรียนรู้และเชี่ยวชาญงานใหม่ๆ ได้อย่างรวดเร็ว จากการสาธิตด้วยวิดีโอสั้นๆ เพียง 3 ถึง 12 วินาทีเท่านั้น ปัจจุบัน Generalist กำลังทำงานร่วมกับลูกค้ากลุ่มเล็กๆ เพื่อนำความคิดเห็นมาปรับปรุงโมเดลให้เหมาะสมกับการใช้งานเฉพาะด้านการแข่งขันในตลาด AI สำหรับหุ่นยนต์Generalist ไม่ใช่ผู้เล่นเพียงรายเดียวในตลาดนี้ ยังมีคู่แข่งที่น่าจับตา เช่น Physical Intelligence ซึ่งมีมูลค่าประเมินสูงถึง 11 พันล้านดอลลาร์สหรัฐฯ, Skild AI ที่ได้รับการสนับสนุนจาก SoftBank มีมูลค่า 14 พันล้านดอลลาร์สหรัฐฯ และ Genesis AI ที่กำลังเจรจาระดมทุนในมูลค่า 3 พันล้านดอลลาร์สหรัฐฯอนาคตของหุ่นยนต์ทั่วไปการระดมทุนที่พุ่งสูงขึ้นนี้สะท้อนให้เห็นถึงความเชื่อมั่นของนักลงทุนว่า หุ่นยนต์อาจกำลังก้าวเข้าสู่ "ช่วงเวลา ChatGPT" ของตัวเอง นั่นคือหุ่นยนต์จะสามารถทำงานทั่วไปได้โดยไม่ต้องได้รับการฝึกฝนเฉพาะสำหรับแต่ละงาน อย่างไรก็ตาม เนื่องจากหุ่นยนต์ไม่สามารถเข้าถึงข้อมูลทั้งหมดบนอินเทอร์เน็ตได้เหมือนกับโมเดลภาษาขนาดใหญ่ (LLM) จึงยังมีข้อจำกัดว่า โมเดลหุ่นยนต์ที่สามารถทำงานทั่วไปได้อย่างแท้จริง อาจยังต้องใช้เวลาอีกหลายปีกว่าจะเป็นจริงขึ้นมาได้https://techcrunch.com/2026/08/25/robotics-startup-generalist-reaches-3b-valuation-sources-say/