World models — технология для автоматизации пространственного интеллекта, которая могла бы заменить видеокамеры, радары и другие датчики в робототехнике, беспилотниках и многом другом. Теоретически огромный рынок. Но когда речь заходит о том, как именно компании её монетизируют, ответов не получаешь. На конференции All In автор статьи пытался выяснить у Michael Rabbat (сооснователь AMI Labs): что конкретно вы строите? Ответ: «Мы поговорим, когда будем готовы». По email уточнил — мол, компании меньше года, они в режиме исследований и не говорят публично о планах и сроках.
С AMI Labs ещё можно понять — стартап совсем молодой. Но молчаливость распространяется на весь сегмент. World Labs, которую основала Fei-Fei Li, продемонстрировала Marble — наиболее развитый публичный продукт в категории. Работает для создания видеоконтента, генерации окружений для игр, CGI-эффектов. Есть примеры использования в робототехнике, но в целом платформа выглядит как демонстрация возможностей, а не готовое к продаже решение.
Интересно, что даже поставщики данных для world model компаний не знают, что именно на них строится. На той же конференции Alex de Vigan (CEO Physicl, компания продаёт обучающие данные для world models) признался: знаю, что мои данные используются, но понятия не имею, для чего. «Если бы они рассказали подробнее, мы могли бы готовить данные специально под их задачи», — пожаловался он.
Загадочность отчасти объяснима: world models применимы почти везде. Начиная от навигационных карт для беспилотников (как у Waymo), до помощи гуманоидным роботам носить коробки, или превращения видеозаписи в интерактивное окружение. AMI уже коснулась производства, биомедицины, робототехники и даже AI для врачей (партнёрство Nabia). Ясно, что не все эти направления будут развиваться одновременно — но какое-то из них явно выделяется для компании.
Объективно: конкуренция в разработке world models неизбежна. Когда первый игрок четко обозначит коммерческий успех (скажем, создаст передового гуманоида или систему для киноэффектов уровня голливуда), остальные лаборатории, включая OpenAI и Anthropic, моментально переключатся на эту же задачу. Финансирование есть у всех. Поэтому логика простая: объявляешь о своём направлении — и сразу встречаешь толпу конкурентов с теми же ресурсами. Лучше молчать как можно дольше, пока сам не выйдешь с готовым продуктом.
Это классический сценарий «тёмного леса» из научной фантастики: если не знаешь, где враги, привлекать к себе внимание опасно. Индустрия в целом неплохо себя ведёт с этой неопределённостью — инвесторы по-прежнему вкладываются, потому что потенциал очевиден. Но для прессы и для партнёров (вроде того же поставщика данных) это создаёт информационный вакуум, который постоянно заполняется спекуляциями.
Для российского бизнеса world models — пока набор перспектив, а не практический инструмент. Когда эти технологии достаточно хорошо зреют и появляются коммерческие платформы, они будут полезны в робототехнике, логистике и производстве. Возможно, в конечном счёте это будет интегрировано в более общие платформы автоматизации (вроде AI Studio для контента и процессов), но сегодня это ещё не произошло.