Physical Intelligenceが評価額200億米ドルに接近、ロボット「汎用脳」への先行投資

10月27日、米メディアの報道で、サンフランシスコのロボットAI企業Physical Intelligence（PI）が10億米ドル以上の新たな資金調達を交渉中と伝わった。調達後の評価額は200億米ドルに迫る見込みで、既存投資家のAvenirとLux Capitalが主導する。収益をほぼ持たない段階での数字だ。

2年で8倍、資本が買っているもの

評価の上昇は急で、しかも加速している。2024年11月に4億米ドルを調達した時点で24億米ドル、2026年7月に110億米ドル、そして今回の交渉では200億米ドル近くに達する見込みだ。わずか数ヶ月で評価がほぼ倍になる。

従来のロボット企業なら出荷台数や受注残が評価の柱になる。PIはそうではない。共同創業者のラキ・グルーム氏は、短期的に投資家へ具体的な商業化の計画を示さないと公言しており、資本は「ロボット版のOpenAI」が生まれるかどうかという一つの賭けに近い。

ハードとモデルを分ける発想

PIは2024年の設立で、創業者には元Google DeepMindのカロル・ハウスマン氏をはじめ、カリフォルニア大学バークレー校のセルゲイ・レヴァイン氏、スタンフォード大学のチェルシー・フィン氏らロボット学習研究の中心人物が並ぶ。旗艦モデルpi-zeroは、実機が物理環境で収集したデータで訓練されており、折り畳みの実演では生地の変形に合わせて力を調節する様子が示された。

共同創業者セルゲイ・レヴァイン氏の試算も投資家の背中を押す。安価なアーム単価は約3,500米ドルで、自社生産なら材料費を1,000米ドル未満に抑えられるという。モデルが十分に賢ければ、高価な専用機ではなく汎用の安いハードで複雑な作業をこなせる。ハードとモデルを切り離したとき、モデル側が産業全体のインフラになり得る、という計算だ。

試練はこれから

課題もはっきりしている。第一に物理データの取得である。ネット上のテキストと違い、ロボットの相互作用データは実機が現場で失敗を含めて繰り返すことでしか増えず、規模化が難しい。第二に実環境の信頼性で、家庭のペットや工場の照明の揺らぎのような非定型要素は、研究室の演示とは条件が違う。安全に関わる場面では、わずかな汎化の失敗も許されない。

第三に商業化への忍耐だ。技術の進展が一段落したとき、現場での実績とデータの循環を持つ競合が評価を逆転させる可能性は十分ある。200億米ドルという数字は、物理世界のAIへの入場券に投資家が上乗せする保険料の大きさを示すものだと捉えるのが正確だろう。

よくある質問

Q. 収益がないのに評価額が200億米ドルになる理由は。
投資家が買っているのは現在の売上ではなく、1つの基盤モデルを複数のロボットと業務に転用できる可能性である。pi-zeroは折り畳み、食器の整理、野菜の皮むきなど異なるタスクをこなす汎用性が公開の実演で示されており、ハードではなくモデル側に価値を置く評価である。

Q. pi-zeroは何をするモデルなのか。
画像・テキストとロボットの動作を直接結びつけ、実機が物理環境で収集したデータで訓練された基盤モデルである。服の生地に応じて力を調節しながら折り畳むなど、視覚・触覚・連続動作を組み合わせる難所を狙っている。

編集部の見解

日本のロボット産業は部品と製造装置で世界を支えてきたが、今回の動きは価値の置き場所がハードからモデルへ移りつつあることを示す。工場自動化の現場技術は強みであり続ける一方、汎用モデルを自国で持たない国は、いずれ高額なライセンスを受け入れる立場になりかねない。データの蓄積環境をどう国内で整えるかが、次の十年の分水嶺になるだろう。

my-best.ai 編集部

出典：36Kr「評価額200億米ドルに迫る、資本はPhysical Intelligenceの何に目を付けたのか」（寄稿：騰訊科技、2026年10月28日）

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本日の36Kr AI版の記事を日本語で整理したものです。最新記事の一覧から他のニュースも読めます。