Ang AI company na itinatag ni Bezos noong 2025, ang Prometheus, ay nakakamit ng Pagsasagawa ng Pondo ng B na $12 bilyon, na may halaga na $41 bilyon.

May-akda ng artikulo, pinagkukunan: Yuan Chuan Research Institute

Sa tech scene noong 2026, nananatili ang NVIDIA at OpenAI bilang mga top player, habang lumalakas ang SK Hynix at Samsung. Maraming lumalabas na mga malalaking kompanya, old and new, ngunit ang tunay na nakakaaliw na player ay si Bezos.

Pagkatapos umalis bilang CEO ng Amazon noong 2021, hindi nagpahinga si Bezos: naglakbay sa kalawakan gamit ang teknolohiya ng Blue Origin, nag-invest sa Altos Labs para maramdaman ang teknolohiya ng pagkabuhay nang higit pa, at sumali sa pag-invest sa Figure AI para ipaglaban ang humanoid robots.

Pagkatapos mag-isip ng isang buong bilang ng mga laro ng may-ari, ang tanging damdamin ni Bezos ay siguradong ang mahabang panahon ng pag-unlad ng mga kompleks na pisikal na produkto.

Ang aerospace industry, biomedikal, at embodied intelligence ay lahat mga pinakamataas na larangan ng advanced manufacturing. Kahit na ang ilang mga track ay tila malayo sa isa’t isa, sila’y nagtatapos sa isang matagal nang problema: kapag ang pagkakabuo ng pisikal na produkto ay naging komplikado hanggang sa kasangkot ang mga libo-libong mga komponente, ang hamon sa pagmumula sa pag-aaral, pagpapatotoo, hanggang sa mass production ay tataas nang eksponensyal. Bilang halimbawa, ang Boeing 777X ay may higit sa 300,000 mga bahagi lamang sa kanyang jet engine.

Upang mapataas ang thrust ng isang jet engine ng 10% mula sa kasalukuyang antas, ang tradisyonal na pag-unlad ay maaaring magtake ng sampung taon dahil sa kumplikadong kalikasan ng inhenyeriya. Nais ni Bezos na gamitin ang AI upang mapabilis ang siklo mula sa konsepto hanggang sa paggawa ng sampung beses o higit pa [1].

Noong Nobyembre 2025, bumalik si Bezos sa pagpapatakbo ng negosyo, at itinatag ang Prometheus, na ang unang pagkakataon niyang maging opisyal na CEO ng isang kumpanya pagkatapos niyang umalis bilang CEO ng Amazon.

Lamang pitong buwan pagkatapos, natapos ni Prometheus ang kanyang huling pagsasapalaran ng B-kapital na may halagang $12 bilyon, ang pinakamalaking B-kapital na pagsasapalaran sa kasalukuyang mga startup sa AI, at tumaas ang halaga ng kumpanya sa $41 bilyon.

Ganito kalaki ang paggasta, ngunit ganito pa rin ang pagkakataon ng kapital, bakit si Prometheus?

Hindi lamang isang produkto ang ibinigay ni Bezos sa merkado, kundi isang papeles ng pagsali sa pagbabago ng pandaigdigang industriyal na sistema.

Inilarawan ni Prometheus ang kanyang ginagawa bilang pagbuo ng isang "mga sistema ng CAD (Computer-Aided Design) ng kinabukasan," kung saan ang CAD ay isang software na ginagamit ng mga inhinyero upang makabuo ng mga modelo bago gawin ang anumang pisikal na bagay, ngunit sa pananaw ni Bezos, ito ay hindi pa sapat upang masuri nang buo [2].

Mas malapit ito sa isang engineering foundation, ang pinakamalapit na real-world implementation ng “J.A.R.V.I.S.” mula sa Iron Man—ang pagbuo ng isang sistema ng AI tools na makakatulong sa mga inhinyero sa pagdidisenyo at paggawa ng mga pisikal na produkto[2], ibig sabihin, ang pagbabago muli ng inhinyeriya at paggawa gamit ang AI.

Ang teknikal na pundasyon ng Prometheus ay nasa pisikal na mundo, at ang likod nito ay may kaugnayan sa isang mas malaking industriyal na tema: Physical AI.

Ang mundo ay 3D

Sa GTC Paris noong Hunyo taong nakaraan, binigyan ni Huang Renxun ang physical AI ng malaking kalkulasyon: sa likod ng mga pabrika, logistika, at humanoid robots ay isang tabla ng industriya na may halagang $50 trilyon [3].

Ano ang kahulugan ng $50 trilyon?

Ayon sa pinakabagong pagtataya ng Bloomberg, ang sukat ng merkado para sa broad-based generative AI, na kasama ang computing power, software, at kaugnay na serbisyo, ay hindi hihigit sa $2 trilyon hanggang 2030 [4]. Ang pagtataya ni Huang Renxun para sa physical AI ay malinaw na isang pagbabago sa totoong ekonomiya na kasama ang mga merkado sa antas ng sampu bilyon tulad ng paggawa, logistics, at enerhiya.

Sa kasalukuyan, ang depinisyon ng physical AI ay hindi pa malinaw na tukoy; sa pang-araw-araw na pag-unawa, ang AI ay dapat makaintindi ng mga patakaran sa pisika at makapag-act sa pisikal na mundo.

Ang mga smart driving at humanoid robots ay ang dalawang pinakamakikita mong uri ng aplikasyon sa kasalukuyan; ang unang isa ay nagpapahintulot sa mga makina na makaramdam, magpasya, at mag-act sa mga daan, habang ang pangalawa ay nagtatangkang bigyan ng katawan ang AI na makakapasok sa tunay na kaligiran.

Ngunit anuman ang huling anyo nito—maging kotse, robot, o iba pang industriyal na kagamitan—upang maging epektibo ang AI sa tunay na mundo mula sa mundo ng silikon, kailangan itong harapin ang isang pangunahing katotohanan: ang tunay na mundo ay 3D.

NVIDIA robotics research, centered on exploration of the 3D world

Malaking espasyo sa merkado, bagong hamon sa track—sa landas ng AI papunta sa pisikal na mundo, ang mga malalaking teknolohiya, mga unang-urong na akademiko, at kapital mula sa industriya ay naghahanap ng kanilang sariling paraan para makapasok.

Si Huang Jen-hsün ang unang ipinakita ang physical AI sa mas malawak na publiko. Marami siyang sinabi sa mga teknolohikal na konperensya tulad ng GTC at CES na “ang susunod na henerasyon ng AI ay ang physical AI.” Higit pa rito, isinilid ni Huang ang kanyang anak na si Huang Min-shan sa departamento ng NVIDIA Omniverse (tungkol sa 3D simulation), habang ang kanyang anak na si Huang Sheng-bin ay nagtatrabaho sa robotics. Walang duda, ang dalawang ito ay mga pangunahing departamento na may kinalaman sa pagsasakop ng NVIDIA sa physical AI sa susunod na sampung taon.

Itinatag ni “Ina ng AI” na si Li Fei-Fei ang World Labs na nagtataya sa spatial intelligence, na may layuning gawing maunawaan ng AI ang 3D mundo; pagkatapos umalis si Yann LeCun mula sa Meta, itinatag niya ang AMI Labs na ang pangunahing layunin ay gawing matututo ang AI sa paghuhula ng pagbabago sa realidad; samantalang si Bezos ay sumali nang direkta sa paggawa ng Prometheus, na direktang may kaugnayan sa paggawa ng mga escenario bilang pangunahing engine.

Sa mga nakalipas na taon, ang mga kakayahan ng AI sa silikon ay umuunlad kasabay ng mga dimensyon ng pagkakaintindi ng tao: ang teksto ay naglutas ng pagpapahayag sa wika, ang imahe ay naglutas ng pagpapahayag sa paningin, at ang video ay nagdagdag ng dimensyon ng oras. Bawat pagbubukas ng isang bagong dimensyon, ang kapital at talento ay sumisira sa pagsisimula, at mabilis na ginagawang isang mapanirang battlefield ang isang bagong teknolohikal na kontinente.

Bumabalik sa 3D at pisikal na mundo, lahat ay magkakaroon ng pagkakataon. Ngunit ang anyo ng battlefield na ito ay hindi na ganap na katulad ng mga generatibong mundo.

Ang pisikal na mundo ay hindi nagtatanggap ng “kabuuan na tama”

Sa pag-aaral kung paano matapos ang 3D mapping sa pisikal na mundo, mayroon nang dalawang larangan na malalim na nakapokus nang maraming taon—ang mga laro at industriya.

Ang mga laro ay natural na paggamit, at ang dahilan ay hindi kumplikado. Ang industriya ng mga laro ay nangangailangan ng malaking dami ng 3D assets, tulad ng mga karakter, mga eksena, mga gamit, atbp., samantala ang mga galaw ng karakter at interaksyon sa kapaligiran ay kailangang sumunod sa mga batas ng pisika. Ang mga real-time 3D engine tulad ng Unity at Unreal ay nilikha para sa layuning ito.

Ang industriyal na 3D ay isang buong iba pang lohika, at isang mas malalim na ugnayan sa pisikal na mundo.

Sa mundo ng probabilistikong pagbuo, sapat na nakakagulat ang isang imahe o video kung ito ay "malapit sa tama," ngunit sa mga industriyal na aplikasyon, ang anumang produkto na may kawalan ng precision na higit sa 99% ay maaaring ituring na basura. Kung ang isang butas ng pako ay nagkakamali ng kalahating milimetro, maaaring huminto agad ang assembly line; kung ang isang curved surface ay hindi maayos na naproseso, maaaring magkaroon ng problema sa pagmamanupaktura at pag-simulasyon.

Si Gong Minyan, tagapagtatag ng Ziqian Technology, ay nakaranas ng parehong uri ng 3D world: isa ay ang industriyal software system na kinakatawan ng French Dassault, at ang isa pa ay ang game at real-time 3D world na kinakatawan ng Unity.

Ang karanasan na ito ay nagbigay sa kanya ng mas direkta na pag-unawa sa pagkakaiba ng dalawang landas, na kanyang isinummary bilang pagkakaiba sa pagitan ng “paggawa ng balat” at “paggawa ng buto”: ang 3D sa virtual na mundo ay una munang naglilingkod sa pagpapakita at pagpapalabas, samantalang ang 3D sa mundo ng paggawa ay kailangang maglilingkod sa mga mapapatotohanang inhenyerong resulta [5].

Sa mundo ng “virtual to virtual,” ang pinakamahalagang kakayahan ng AI ay ang bilis at ekspresyong pagbuo, na naglulutas ng efficiency sa paggawa ng nilalaman, at ang komersyal na landas ay mas malapit sa mga aset ng laro, paggawa ng pelikula, pagpapakita sa pagmemerkado, at virtual na espasyo.

Sa mundo ng "mula sa digital patungo sa paggawa," ang pagbuo ay ang unang hakbang lamang; kailangan pa ng isang 3D model na maaaring i-edit, i-measure, i-simulate, at i-process, at kailangan itong manatili sa intensyon ng inhenyeriya. Samantala, upang maiugnay sa pisikal na mundo, kailangan ng AI ang malalim na pag-unawa sa heometriya, materyales, mga limitasyon, puwersa, proseso, error, at feedback mula sa paggawa, upang huling maipadala ang isang digital na bagay sa totoong mundo at makapag-stand sa pagsubok ng katotohanan.

Ang antas ng merkado ng 3D na laruan ay tinukoy ng gastos sa nilalaman, habang ang industriyal na 3D ay nagtatagpo sa buong budget para sa pag-aaral, disenyo, at produksyon ng paggawa.

Si Bezos ay bumalik ulit sa Prometheus, habang si Huang Renxun ay patuloy na nagpapalakas sa physical AI—ang likod nito ay isang parehong trend: ang pangunahang battlefield ng AI ay naglalakbay mula sa pagbuo ng nilalaman patungo sa pagbuo ng produkto, mula sa pagbabago ng mundo ng software patungo sa pagbabago ng mundo ng hardware.

Sa《Iron Man》， kailangan lang ni Tony Stark na ibigay ang isang abstraktong ideya, at kayang i-activate ni JARVIS ang iba’t ibang kagamitan upang paulit-ulit na isalin ang isang pangungusap sa isang kasuotan. Ang mga sistema ng inhinyeriya sa totoong buhay ay malayong hindi ganito ang paggalaw: ang likhang-isip ng tao ay kailangang maging geometric model bago ito kalkulahin, i-verify, i-proseso at i-assembly; ang anumang pagkawala ng impormasyon sa anumang yugto ay maaaring magdulot ng pagkakaiba sa final product mula sa orihinal na ideya.

Sa mga nakalipas na dekada, ang mataas na presisyon na entry na industriyal na ito ay pangunahing nagagawa gamit ang CAD (computer-aided design) software.

CAD detalye ng isang jet engine

Ang CAD ay tila isang software para sa pagguhit, ngunit ito ang pisikal na pundasyon ng modernong kabihasnan. Ang mga industriya tulad ng paggawa ng gusali, makina, aerospace, barko, medikal na kagamitan, at tekstil at damit ay malapit na nauugnay dito, at maaaring sabihin na ang CAD ay nagtatanim ng pinakamaraming industry know-how ng tao sa pisikal na mundo.

Kapag umuunlad ang AI patungo sa 3D, mas malapit sa pisikal na mundo, mas kailangan ng presisyon at limitasyon; mas lalong magiging makabuluhan ang halaga ng CAD bilang pinto patungo sa mga sistema ng paggawa. Ngunit dito rin ang hirap ng AI na kumonekta sa realidad: paano muling i-limit ang mga pangkalahatang kakayahan sa mga teknikal na problema, upang mas mabilis at mas maaasahan ng AI ang pagbabago sa mundo?

AI CAD, isang bagong entry point na nag-uugnay sa pisikal na mundo

Kanina, ang pagbebenta ng CAD ay pangunahing para sa mga inhinyero. Ngayon, sa pagpapabuti ng AI, ang CAD ay may bagong gumagamit: ang mga makina.

Ibig sabihin nito na ang business logic ng CAD ay hindi na lamang nakatuon sa paggawa ng mas epektibong pagguhit, kundi pati na rin sa paggawa ng mas kumpiyansa ang AI sa pagpapatupad ng mga inhinyeriyang gawain. Ito ang reshaping effect ng AI sa CAD, na hindi lamang nagbabago sa user experience sa harapan, kundi pati na rin sa pagkabahagi ng halaga.

Kapag naging ang mga makina ang bagong mga gumagamit, ang CAD ay nagmula sa isang software na nag-uugnay sa tao at makina na nakasalalay sa interface at mga utos, patungo sa isang imprastruktura na direktang maaaring i-call ng AI.

Ang software底层 ay kailangang maging modular at interface-based upang maunawaan ng AI ang intensyon, hiwalayin ang mga gawain, at matapos ang isang closed-loop operation. Sa mas malalim na antas, ang business model ay magsisilbi na mula sa pagbabayad batay sa posisyon, patungo sa pagbabayad batay sa gawain, bilang ng pagtawag, at workflow.

Mayroon si Gong Minyan, tagapagtatag ng Ziqian, ng isang mas direktaong pagsasalin: ang nakaraang henerasyon ng CAD ay nagtutulungan sa tao na ilapat ang kanilang intensyon sa digital na mundo, habang ang layunin ng Ziqian ay ang kabaligtaran—upang gawing posible ang elektronikong pagpapagana sa mundo ng atom, at lumikha ng isang saradong loop sa pagitan ng digital na disenyo, pisikal na pagsubok, at real na paggawa.

Ang mga malalaking kompanya mula sa ibang bansa ay nagpapalapit sa layuning ito sa iba’t ibang direksyon. Ang NVIDIA ay sinusubukang gamitin ang Omniverse, mga platform ng simulasyon, at sistema ng computing power upang lumikha ng isang training ground para sa physical AI. Habang ang mga tradisyonal na malalaking kumpanya sa industrial software tulad ng Dassault at Siemens ay pumipili na palawakin ang hangganan ng engineering sa pamamagitan ng industrial software at digital twin.

Ang mga tradisyonal na kumpanya ng software sa industriya ay may malalim na sistema ng produkto, ngunit ang kanilang nakaraang arkitektura ay malaki, at ang pagbabago ng isang malaking barko ay hindi madali; ang AI-native na pagpapabago ay magdudulot ng epekto sa buong stack ng produkto; ang mga kumpanya ng generative 3D ay may kakayahan sa pagbuo ng visual, ngunit kulang sa mga teknikal na limitasyon at pagkakagawa; ang mga kumpanya ng pangkalahatang malaking modelo ay may mas malakas na intelehensya, ngunit sa likod ng kanilang malakas na pangkalahatang kakayahan ay kulang sila sa mga pangunahing kasangkapan at mga asset ng data na kinakailangan sa loob ng mga pagsasakatuparan.

Para sa isang team na mahabang panahon ay nakapokus sa 3D mundo, naniniwala ang Ziqian Technology na ang CAD ay nasa hangganan ng virtual at tunay na mundo; ito ay isang kasangkapan para sa pagdidisenyo ng mga produkto, paglalarawan ng espasyo, at pagpapahayag ng mga inhenyerong intensyon, at pati na rin ang imprastruktura na nag-uugnay sa simulasyon, paggawa, at pisikal na pagsasagawa.

Ang CAD model ay hindi lamang nagdadala ng three-dimensional shape, kundi pati na rin ang mga physical principles at manufacturing process; kumpara sa imahe at video, ito ay nagbibigay ng isang digital na pagpapahayag na mas malapit sa kalikasan ng pisikal na mundo.

Sa ilalim ng konseptong ito, ang Ziqian Technology ay nagbuo ng isang teknikal na landas na naglalayong lumikha ng pisikal na mundo, i-verify ang pisikal na mundo, at magsarili sa isang saradong loop ng pisikal na mundo na Dream Loop.

Sa unang yugto, ang Agentic CAD ay “kung saan tinitukoy, doon tinutupad.”

Pagkatapos bigyan ng kakayahang maunawaan ng malalaking modelo ang software, batay sa pagkakasunod-sunod ng mga pangunahing kasangkapan sa 3D CAD na cloud-native ng Ziqian Technology, ang matagal na pagkolekta ng industriyal na data, at ang pag-unlad ng harness system, maaaring maunawaan ng Agentic CAD ang natural na wika ng mga inhinyero, hatiin ang layunin ng user sa isang serye ng mga maaaring gawin na paggawa ng modelo, at gamitin ang mga kumpiyansang kasangkapan sa heometrikong paggawa ng modelo upang matapos ang aksyon.

Ang prosesong ito ay katulad ng AI coding sa 3D world, na hindi lamang nagbabago ng efisiyensiya ng modeling kundi ang pangunahing paraan kung paano nakikipag-ugnayan ang tao sa industrial software—mula sa pag-aaral ng tao sa mga wika ng machine, hanggang sa pag-unawa ng machine sa intensyon ng tao sa paglikha.

Phase 2, mula sa pisikal na istruktura patungo sa mga pisikal na produkto na maaaring i-verify.

Tulad ng pagpapatupad ng pinakamahalagang prinsipyo ng physical AI, na nasa pag-unawa sa mga patakaran ng pisika at pagpapakilala sa pisikal na mundo. Sa hakbang na ito, ipapasa ang produkto sa simulation platform ng Shiquan para sa pagsusuri, upang patunayan ang kawastuhan ng mga patakaran sa pisika tulad ng mekanika, kinematika, dinamika, at kontrol ng galaw.

Ang proseso na ito ay maaaring magkaroon ng sariling loop at pagpapabuti mula sa pagbuo ng produkto sa unang yugto, hanggang sa makamit ang pinakamakatwiran at pinakamahusay na solusyon.

Sa ikatlong yugto, patungo sa paggawa, upang matupad ang panghuling layunin sa pisikal na mundo.

Ang tuloy-tuloy na pagpapatakbo sa tatlong yugto ay tutulak sa pagkakaliwanag ng oras ng tao mula sa pagkakaroon ng ideya hanggang sa pagpapatupad nito sa pisikal na anyo sa isang sampu-kalahati o higit pa.

Para kay Zi Qian, hindi ito simpleng cloud-based CAD software, ni isang simpleng pagkakapareho sa pagtaas ng efficiency ng Prometheus; ito ay ang pagpapakilala ng tumpak na pagkakapareho ng AI sa pisikal na mundo.

Kapag mas maraming paghuhusga at imahinasyon ang maibibigay sa mga inhinyero, ang hinaharap na CAD ay magiging bagong entry point ng tao’s kreatibidad.

Wakas

Ang mga kuwento ng bagong industriya ay karaniwang nagsisimula sa isang malaking salita, at sa huli ay umuunlad sa isang buong ekosistema ng industriya.

Sa pagtingin sa ilang mga sirkulo ng teknolohikal na alon, ang pagbabago ng entry point ay madalas na nagpapasya sa istruktura ng kapangyarihan sa industriya. Sa panahon ng personal na computer, ang operating system ang naging entry point para sa software development at hardware adaptation; sa panahon ng mobile internet, ang iOS at Android ang nagsasakop ng mga patakaran para sa mga developer; sa panahon ng AI training, ang CUDA ay nagpapalit sa GPU mula sa isang hardware hanggang sa isang compute platform na hindi maiiwasan ng mga developer.

Ang koneksyon ng AI sa pisikal na mundo ay magiging ganito rin.

Sa daan na nagrereporma sa pandaigdigang industriyal na sistema, hindi lang si Bezos ang nakikita ang pagkakataon. Sa Tsina, mayroon ding isang grupo ng mga kompanya ng cloud-native industrial software na mas maagang nagsimula na i-embed ang AI capability sa mga totoong proseso ng inhinyeriya at paggawa. Hanggang sa kasalukuyan, ang mga layunin na hinahabol ng iba’t ibang panig ay naging mas malinaw:

Sino man ang unang makakamit ang pagiging unang punto ng pagsabog ng AI sa pisikal na mundo, siya ang tunay na may karapatan na tukuyin ang kahulugan ng “JARVIS”.

Mga sanggunian

[1] Ang Prometheus, ang AI startup ni Jeff Bezos, ay ngayon ay may halagang $41 bilyon, Axios

[2] Naka-completes ng $12 bilyon ang pagsasakop ng Prometheus, ang AI startup ni Bezos, na may halagang $41 bilyon, Wall Street Journal

[3] Naniniwala si Nvidia na ang mga pisikal na AI system ay isang pagkakataon sa merkado na $50 trilyon, GamesBeat

[4] Ang merkado ng Generative AI ay handa nang umabot sa $2.3 trilyon hanggang 2032 habang lumalaganap ang mga agentic system at tumataas ang pangangailangan sa infrastruktura, ayon sa Bloomberg Intelligence, Bloomberg

[5] Digital Twin: Mula sa “Pagsasalot ng Balat” patungo sa “Pagsasalot ng buto,” Patungo sa Industrial Internet at Smart City, Yicai