華為Panguの第2の実力者がスタートアップに参画、3か月で評価額が10倍に急増

3Dプリント愛好家なら、ヘッドフォン用の階層式収納ボックスを設計したいと思った際、モデルライブラリを調べてもサイズが合った既製のソリューションが見つからないという経験をしたことがあるだろう。

現在の市場にある解決策は、いずれも欠点を抱えている。手動でモデルを構築すると生産性が低く、コストが高くなり、工業界とクリエイター両方の需要の急増に対応できない。一方、汎用AIが生成した3Dモデルは「空壳」に過ぎず、内部に寸法ラベルも組立ロジックもない。穴間隔を1つ変更するだけで、全体を再描画しなければならない。シミュレーション環境ではオブジェクトが透過し、出力して3Dプリントしても部品が正しく接合できない。

3Dプリントは、世界で最も注目されている成長分野の一つであるが、構造化され編集可能な物理的3Dデータは極めて希少である。このような業界の空白を埋めるように、若い企業・ビットインフ（BitInf）が登場した。同社はAIによってベクター3Dモデルを生成する。

不久前のWAIC期間、設立から1年余りのスタートアップ企業がCCTVで取り上げられ、カメラは全員90年代生まれのチームに向けられた。1年前、長年にわたり海外でのAI To Cスタートアップ経験を持つ李士麒は、物理3Dデータの空白に注目し、華為と提携した。 Pangu大モデル 第2位の周平義博士らフロントランナー・チームがビットインフィニティを設立しました。

現実世界の物理3Dデータのフライホイールを構築するため、ビット無限は独自の道を歩んできた：3Dプリンティングとグローバルな膨大なMakersを入口とし、自社開発のモデルArko-Tは文生物理3Dタスクで既に世界最高水準（SOTA）に到達し、海外プラットフォームでは100万以上の曝光を獲得した。

投資界は、4月にシードラウンドを公表した後、比特無限がエンジェルラウンドおよびエンジェル+ラウンドを継続して完了し、卓源アジア、容億投資、普華資本、壹德資本などの有名機関が参加したことを把握した。「3か月不到で評価額が10倍に上昇した。」7月、投資界は上海のモススペースで比特無限のCEO・李士麒に会った。

「物理3Dデータの短所を最初に補完できる者が、物理AI時代の入場券を握るだろう。」李士麒は、生成型物理3DのGPTの瞬間が目前に迫っていると判断している。

今年6月、「AIの母」と称される李飛飛が長文を発表し、世界モデルをレンダラー（Renderer）、シミュレーター（Simulator）、プランナー（Planner）の3層構造に分解した。

彼女は、シミュレーターが最も影響力の大きな要素であると考えており、その出力は、幾何学的・物理的・力学的に世界の状態を忠実に再現した構造化された表現であり、人間とコンピュータプログラムの計算や相互作用の基盤となる。ロボット訓練、自動運転のテスト、建築ビジュアライゼーション、工学シミュレーション、さらには薬物開発まで、すべてがこの核心的なシミュレーターに依存している。

ほぼ同時に、峰瑞資本の創設パートナーである李豊も、同様の見解を示した。世界モデルと物理モデルがエムボディードAI分野で最大の投資注目点となっている理由は、「データが存在しない」ことにある——人間はこれまで、物理量と物理世界の相互作用の法則を含むデータを大規模に蓄積したことがないからである。

以前、李士麒は先端業界のデータの空白を看破し、自社で循環可能なデータエンジンを構築することが急務であると感じていた。「私たちは、『現実世界の意図とインタラクションのフィードバック』から継続的にデータを生成できるエンジンが必要です。」

過去を振り返ると、真正の規模の飛輪を形成できたデータエンジンはごくわずかである。たとえば、Googleはウェブ全体のテキストアノテーションにより第一世代のビジョナルデータエンジンを構築し、Teslaは車両から収集した道路状況データにより第二世代のFSDデータサイクルを構築した。両者の共通点は、膨大な一般ユーザーのリアルなインタラクションをデータの源泉としていることである。

李士麒は、世界中の5億人のMakersと1億人のアクティブな3Dプリンターユーザーという別のグループに目を向けた。BitInfinityのSparkoh.aiを使用すると、ユーザーは自然言語でアイデアを説明するか、簡単なスケッチを描くだけで、印刷可能な物理的3Dモデルをシステムが自動生成できる。ユーザーの每一次の修正やフィードバックはモデルにフィードバックされ、次回の生成をより正確にする。これにより、BitInfinityは単なるツールから、生命を持つ物理的3Dデータエンジンへと徐々に進化する。

ビットインフィニティ製品デモ動画

AIの一流チームが迅速に結成された。共同設立者である周平義（36歳）は、武漢大学の工学博士で、華為技術の Pangu大モデル 初代創設メンバーであり、二代目パング万亿MOEモデルの第2号コア開発者。世界中で万亿パラメータの大規模モデルの完全なトレーニングを主導した人物は約3000人しかおらず、その70％は海外の大手企業に、20％は研究機関に所属している。フルタイムで起業した者は極めて稀であり、周平義はその一人である。

ビットインフィニティ共同設立者 周平義

CEO李士麒は、長年にわたり海外のAI B2Cスタートアップに従事し、海外で月間アクティブユーザーが百万を超えるAIツールを2つ開発。欧米のクリエイターコミュニティの運営に精通している。CTOの陳立韬は、华为でのシミュレーションと後学習のフルスタック経験を6年持つ。物理的制約の実装と大規模モデルのデプロイの両方を理解している。

創業初期、BitInfinityはほぼ「水下」状態にあった。周平義博士はチームを率いて、世界初のAI生成ベクター3D専用モデルの開発に没頭すると同時に、静かに3回の資金調達を完了した。今年4月、シードラウンドが水面に浮上し、清華大学系の卓源アジアが主導した。卓源アジアは、生数科技や基流科技などの注目AIプロジェクトにも投資している。その後、アンジェラウンドとアンジェルプラスラウンドが相次いで完了し、累計で4500万元の資金調達を達成。投資先には容億投資、普華資本、壹德資本などの機関が含まれている。

注目すべきシグナルとして、容億投資は以前から宇樹科技や銀河通用などのエムボディードロボット本体企業に投資しており、普華資本も智平方などのエムボディードロボットユニコーンに投資している。今や、彼らはいずれも物理3Dデータという重要なエコシステムの一角を占めるビットインフィニットに注目を向けている。

ロジックはそれほど複雑ではない。人形ロボット分野には宇樹や銀河汎用などのトップ本体企業が登場しており、3Dプリント、工業設計、汎用ワールドモデルなどの市場も急速に拡大しているが、業界全体のイテレーションを支える標準化された物理3Dデータインフラは依然として空白状態だ。この环节でポジションを確保できる企業こそ、次世代AIインフラ分野のスーパープレイヤーになる機会を手にするだろう。

これは新たなFOMOの可能性がある。投資家にとって、物理3Dデータは次なるパラダイムへの鍵となるピースであり、ポジションの獲得意義は明らかだ。ビットインフィニットが水中から浮上したように、3か月で評価額が10倍に増加した。同社は新たな資金調達を進行中であり、対応を求める投資家が明らかに増えてきている。

ビットインフィニティは少し異なる道を歩んできました。

現在の3D生成の多くは、従来のモデリングソフトウェアにAI機能を追加したものであり、本質的にはソフトウェアコマンドと人間の操作に依存しています。ビット無限は、AIネイティブなインタラクションを最初から想定して、設計プロセス全体を再構築しました——AIが空間的幾何学、構造的関係、運動の法則を理解し、記述を直接編集可能で製造可能な物理的3Dモデルに変換します。

このロジックの基盤はパラメトリックコード生成モデルであり、自然に構造情報と編集可能な属性を備えており、3Dプリント、ロボットシミュレーション、Physical AIのトレーニングに直接使用できます。

3Dプリンティングのシナリオにおいて、ユーザーが自然言語で要件を説明すると、システムがタスクの分解、コード生成、実行検証、複数回の修正を自動で行う。これは、クリエイターの最も本質的な要望にぴったりと一致する——彼らが求めるのは「見た目が良いモデル」ではなく、「実際に使えるモデル」である。たとえば、スライドレール付きの引き出しはスムーズに引き出せなければならず、各部品の寸法や摩擦係数は物理的な検証に耐えうるものでなければならない。

これらを支えているのは、ビットインフィニティが自社開発した専用物理3D大モデルArko-Tです。

大多数のText-to-3Dモデルは形状を生成するが、40億パラメータのArko-Tは編集可能なデザインを生成する。Text2CAD-Bench標準評価セットにおいて、Arko-Tは7つの最先端汎用大規模モデルと12の指標で包括的に比較され、8つの指標で第1位、さらに3つの指標で第2位を獲得し、推論コストはChatGPTの DeepSeek 汎用大モデルの1/10以下甚至更低。

データは別の護城河である。周平義は、ビット無限の訓練データが二つのソースから来ていると説明した。一つは自社が保有する千万規模のエンドツーエンドデータエンジニアリングであり、もう一つは世界中の上億人のDIY愛好者を対象とした無料モデリングツールsparkoh.aiである。ユーザーが行うすべての修正やデバッグがモデルにフィードバックされ、自動的に学習と最適化が完了する。

この閉ループのコピーには高いハードルがある。設立から1年で、BitInfinityは規模化されたデータ生産の道筋を確立した。さらに重要なのは、ユーザー増加が加速していることだ。Sparkoh.aiがグローバルなMakersコミュニティ内で評判を広げるにつれ、ますます多くのユーザーが自然言語で印刷可能なモデルを生成しており、その使用のたびにデータの飛輪に新たな力を与えている。

大手企業たとえ計算リソースに困っていなくても、成熟した海外クリエイター運営チームを構築し、大量のアクティブユーザーを蓄積することは容易ではない。一方、ビット無限は既に先発優位を獲得しており、リアルなフィードバックデータを継続的に提供している。

ビット無限が自社開発したHarness Agentスケジューリングフレームワークは、アイデアから実物への最後の一環をつなぎます。従来の工業モデル作成ソフトウェアはインターフェースが古く、操作が分断されていますが、Harnessは完全自動化された閉ループを構築しました：ユーザーの要件を分解し、構造化モデルを生成し、寸法や組立問題を自動検証し、不適格な場合は自動的に反復します。全工程で人間の介入は必要ありません。

商業面において、BitInfinityは二本立ての戦略を採用しています。C端では、海外のMakers向けのWebエージェントにトークンサブスクリプション課金モデルを採用し、B端では、工業設計、ロボットシミュレーション、Physical AI開発企業にAPIインターフェースを提供し、顧客は必要に応じてOpenUSD標準に準拠したシミュレーションアセットを一括生成できます。

双方向の並列かつ相互に補完し合う商業化サイクルが明確になりつつある——C端で蓄積されたインタラクションデータがモデルの継続的なイテレーションを可能にし、より強力なモデルはより高品質な物理3Dデータを生成して、それをB端のロボット企業に供給する。

設立からわずか1年で、ビットインフィニティはすでに数枚の重要な「チケット」を手にしている。

以前、チームはNVIDIA Inceptionスタートアップ加速プログラムに参加し、智谱の公式エコシステムパートナー一覧において、比特無限は最も若いメンバーです。また、同社は上海モス空間に入居し、AI計算能力に関する特別補助を受けています。

国内のスタートアップ界において、NVIDIA Inception メンバー資格、智谱公式エコシステムパートナー資格、模速空間の計算能力支援チャネルのすべてを備える企業はめったにない。この3つのエコシステムリソースが重なり合うことで、チームは計算コスト、大規模モデルの最適化、商業化チャネルにおいて実質的な支援を受けることができる。設立1年目の初期段階のチームにとって、これらはすべて実際のコスト削減と効率向上をもたらす。

しかし李士麒の見解では、より深い意味はこれにとどまらない。これらのリソースは、ビットインフィニティをより重要な位置へと導いており、ジェネレーティブ・フィジカル3Dの「GPTマーメント」に一歩近づけている。

インターネット時代を振り返ると、膨大なテキストデータが大規模言語モデルを生み出しました。ChatGPTの登場により、創作の障壁がなくなり、一般ユーザーは複雑なプロンプトエンジニアリングを学ぶ必要も、Transformerアーキテクチャを理解する必要もありません。自然言語だけで、さまざまなテキスト作成を自由に行えます。

現在、物理AI時代へと歩みを進める中で、ロボットやスマート製造を現実のものとするには、現実の幾何学と力学のルールに準拠した膨大な3次元データが必要です。しかし、業界は現在、深刻なギャップに直面しています。需要側は物理的に現実的なインタラクションデータを切望している一方で、供給側のAIは「視覚的な空壳」しか生成できません。

挑戦の裏には機会が隠れている。物理3Dデータエンジンの長期的な需要を見抜いた李士麒は、生成型物理3D分野にも間もなく「GPTの瞬間」が訪れるだろうと確信している。その時、3Dプリンターのクラフツマンから、産業およびロボット分野に存在するデータの真空状態まで、すべてが大きく変容するだろう。

最も直接的なのは3Dプリント業界です。製造の障壁が完全に低減され、頭に浮かんだアイデアをその日に設計し、プリントしてすぐに使用できます。もちろん、これは3Dプリント市場が本格的な爆発的成長へと導くでしょう。

工業製品の開発は、効率向上が最も顕著な分野となる。エンジニアは、基本部品の設計に多くの時間を費やす必要がなくなり、AIが完全なアセンブリ関係と寸法制約を備えた案を自動生成するため、開発サイクルと人的コストが大幅に削減される。

「ロボットの訓練効率は、『モデリング』という工程で詰まっている。誰がまず突破するかが、エMBODIED INTELLIGENCE時代のチケットを手にする鍵となる。」周平義の言葉通り、現在最も注目されているエMBODIED INTELLIGENCEとワールドモデル分野が最も恩恵を受ける可能性が高い。中間層のシミュレーション資産の供給ボトルネックが解消されれば、アームやヒューマノイドロボットのバーチャル訓練データはもはや希少品ではなくなる。汎用ロボットの実用化スピードは、多くの人の予想よりもはるかに速くなるかもしれない。

ビットインフィニティ内部では、この瞬間に到達するためのスケジュールが明確に定められています——現在の段階から生成型物理3DのGPTの瞬間まで、その窓期は約18ヶ月です。

時計はすでに進んでいる。3Dプリントデータの課題から始まったこのスタートアップは、誰もが行うデザイン、試行錯誤、修正をAIの進化を支える養分に変えており、工業製造とエムボディードAIの基盤的な供給体系を再構築し、デジタルコードと現実の物理世界をつなぐ基盤を着実に築き上げている。

「考えたことが得られる」——この光景は今聞けば遠いように思えるかもしれないが、2022年末にChatGPTが登場した当時、誰が2年後の大規模モデルの世界が今日のような姿になるとは想像できただろうか。今まさに、転換点の前夜である。

本文は微信公衆アカウント「投資界」（ID：pedaily2012）より、著者：周佳麗