AI-компанія Prometheus, заснована Безосом у 2025 році, завершила раунд фінансування серії B на 12 млрд доларів США, що дало їй оцінку в 41 млрд доларів США.

Автор статті, джерело: Інститут Юаньчуань

У світі технологій 2026 року NVIDIA та OpenAI залишаються лідерами, а SK Hynix та Samsung стрімко піднімаються. Багато старих і нових гігантів виходять на арену, але справжнім цікавим гравцем виявляється Безос.

Після того як Бейзос залишив посаду генерального директора Amazon у 2021 році, він не сидів без діла: скористався космічними технологіями Blue Origin, щоб відправитися до космосу, інвестував у Altos Labs для дослідження технологій продовження життя та додатково інвестував у Figure AI, роблячи ставку на роботів-андроїдів.

Після того як він зайнявся грою про найбагатших, ймовірно, єдине, що відчув Бейдос — це те, що розробка складних фізичних продуктів займає надто багато часу.

Космічна промисловість, біомедицина, ембодімент-інтелект — усе це найвищі галузі високотехнологічного виробництва. На перший погляд, ці сегменти здаються дуже віддаленими один від одного, але вони всі спрямовані на одну довгострокову проблему: коли складність фізичних продуктів досягає рівня, що включає десятки тисяч компонентів, складність розробки, верифікації та масового виробництва продукту зростає експоненційно. Наприклад, лише загальна кількість деталей у реактивних двигунах літака Boeing 777X досягає дивовижних 300 000.

Підвищення тяги реактивного двигуна на 10% від поточного рівня через складність інженерних процесів традиційно може зайняти десять років. Безос хоче за допомогою ШІ прискорити цикл від ідеї до виробництва в десять разів або більше[1].

У листопаді 2025 року Безос повернувся до підприємництва, було засновано Prometheus, і це був його перший офіційний пост CEO компанії після того, як він залишив посаду генерального директора Amazon.

Лише через 7 місяців Prometheus завершила останній раунд фінансування серії B на суму 12 млрд доларів США — найбільший раунд фінансування серії B серед існуючих стартапів у сфері ШІ, а оцінка компанії досягла 41 млрд доларів США.

Як так багато грошей витрачається, а капітал все одно так охоче робить ставки — у чому суть Prometheus?

Безос передає ринку не просто продукт — це квиток на відновлення глобальної промислової системи.

Прометей описує те, що робить, як створення системи «майбутнього CAD (комп’ютерного допоміжного проектування)» — CAD — це програмне забезпечення, яке інженери використовують для моделювання будь-яких фізичних об’єктів до їх виробництва, але для Безоса це все ще не достатньо повно описує [2].

Це більше схоже на інженерну основу — найбільш реалістичне застосування «Джарвіса» з «Залізної людини» — створення системи інструментів ШІ, які допомагають інженерам проектувати та виробляти фізичні продукти[2], тобто перетворення інженерії та виробництва за допомогою ШІ.

Технологічна основа Prometheus полягає у фізичному світі, а за цим стоїть більша промислова тема: фізичний ІІ.

Світ є 3D

На GTC у Парижі у червні минулого року Хуан Ренсюнь розрахував величезний потенціал фізичного ІІ: за фабриками, логістикою та людоподібними роботами стоїть індустріальна ігрова дошка вартістю 50 трильйонів доларів США[3].

Що означає 50 трильйонів доларів США?

За останніми прогнозами Bloomberg, ринковий розмір широкого генеративного ШІ, що охоплює обчислювальну потужність, програмне забезпечення та пов’язані послуги, до 2030 року не перевищить 2 трильйони доларів США [4]. Оцінка Хуань Рен’юня щодо фізичного ШІ, здавалося б, є оцінкою перетворення реального сектору економіки, що включає промисловість, логістику, енергетику та інші ринки розміром у сотні мільярдів.

Наразі визначення фізичного ІО не є строго визначеним; у загальних рисах це означає, що ІО повинно розуміти фізичні закони та впливати на фізичний світ.

Інтелектуальне керування та людоподібні роботи — це дві найбільш наочні категорії застосувань: перша дозволяє машинам відчувати, оцінювати та діяти на дорогах, а друга намагається надати ШІ тіло, здатне взаємодіяти з реальним середовищем.

Але незалежно від того, чи буде остаточним носієм автомобіль, робот чи інше промислове обладнання, щоб штучний інтелект справді вплинув з сіліконового світу на вуглецевий світ, неминуче треба врахувати одну базову істину: реальний світ є 3D.

Дослідження робототехніки NVIDIA, спрямовані на дослідження 3D-світу

Величезний ринковий потенціал, нові виклики у сфері — на шляху входження ШІ у фізичний світ технологічні гіганти, передові вчені та промисловий капітал шукають свої точки входу.

Першим, хто представив фізичний ІІ на масову аудиторію, був Хуан Ренсюнь. Він неодноразово виступав на таких технологічних заходах, як GTC і CES, зазначаючи: «Наступне покоління ІІ — це фізичний ІІ». Крім того, Хуан Ренсюнь поклав свою дочку Хуан Міньшань на керівну посаду в підрозділі Omniverse компанії NVIDIA (пов’язаний із 3D-симуляцією), а сина Хуан Шенбіна — на посаду, відповідальну за робототехніку. Безумовно, це — ключові напрямки, пов’язані з фізичним ІІ, які визначатимуть стратегію NVIDIA на наступне десятиліття.

Лі Фейфей, відома як «мати ШІ», заснувала World Labs, зробивши ставку на просторовий інтелект із метою навчити ШІ розуміти 3D-світ; після того як Ян Лекун покинув Meta, він заснував AMI Labs, основна мета якої — навчити ШІ передбачати зміни у реальному світі; а Бєзос, вийшовши на сцену з Prometheus, безпосередньо пов’язав створення сценаріїв з базовим двигуном.

Протягом останніх кількох років AI-здатності на кремнієвій основі поступово розвивалися вздовж вимірів людського сприйняття світу: текст вирішив мовну експресію, зображення — візуальну, а відео додало часовий вимір. Кожен новий вимір привертає капітал і таланти, швидко перетворюючи цю технологічну нову землю на інтенсивне поле битви.

Повертаючись до 3D і фізичного світу, всі обов’язково ввійдуть. Але цього разу форма поля битви вже не буде повністю такою ж, як у генеративному світі.

Фізичний світ не приймає «приблизно правильно»

Щодо того, як здійснити 3D-картування фізичного світу, давно існують дві галузі, які глибоко розвивалися роками — ігри та промисловість.

Геймінг — це природна сцена використання, і причина цього не складна. Індустрія ігор потребує величезної кількості 3D-активів, таких як персонажі, сцени, предмети тощо, а також рухи персонажів та взаємодія з оточенням повинні відповідати фізичним законам. Реалізовані 3D-движки, такі як Unity та Unreal, створені саме для цього.

Промислова 3D — це зовсім інша логіка, а також сценарій, який має більш тісний зв’язок із фізичним світом.

У ймовірнісному світі генеративних моделей зображення та відео, які є приблизно правильними, уже викликають захоплення, але в промислових сценаріях продукти з точністю нижче 99% можуть вважатися браком. Якщо отвір для гайки зміщений на півміліметра, лінія збирання зупиняється; якщо неправильно оброблена неперервність поверхні, виникають проблеми як у обробці, так і в симуляції.

Засновник Ziqian Technology Гун Міньянь пережив обидва ці типи 3D-світів: з одного боку — промислова програмна система, представлена французькою Dassault, а з іншого — ігровий та реалістичний 3D-світ, представлений Unity.

Цей досвід надав йому більш прямого розуміння різниці між двома підходами, яку він описав як різницю між «малюванням шкіри» і «малюванням кісток»: 3D у віртуальному світі спочатку служить для сприйняття та відтворення, тоді як 3D у реальному світі повинен служити перевіреним інженерним результатам[5].

У світі «віртуального до віртуального» найважливішою здатністю ШІ є швидкість та виразність генерації, він вирішує проблему ефективності виробництва контенту, а шляхи комерціалізації більш тісно пов’язані з ігровими активами, кіно- та телевізійним виробництвом, маркетинговими презентаціями та віртуальними просторами.

У світі «віртуального до виробництва» генерація — це лише перший крок; 3D-модель повинна бути редагованою, вимірюваною, симулюваною, оброблюваною та зберігати інженерні наміри. Крім того, повинна бути пов’язана з фізичним світом: штучний інтелект має конкретно розуміти геометрію, матеріали, обмеження, навантаження, технології, похибки та виробничі відгуки, щоб нарешті перевести цифровий об’єкт у реальний світ і здати його реальному тесту.

Ринковий потенціал ігрової 3D визначається витратами на контент, тоді як промислова 3D стикається з усіма бюджетами на дослідження, розробку та виробництво в галузі виробництва.

Безос знову вступає в бій за Prometheus, Хуан Ренсюнь безперервно підтримує фізичний ІІ, що вказує на одну й ту ж тенденцію: основна битва за ІІ переходить від генерації контенту до генерації продуктів, від перетворення програмного світу до перетворення світу апаратного забезпечення.

У «Залізній людині» Тоні Старк只需提出 нечітке уявлення, і Джарвіс миттєво підключає різні пристрої, щоб поступово перетворити фразу на одяг, який можна надіти. У реальному інженерному процесі все набагато менш гладко: людська ідея спочатку має бути перетворена на геометричну модель, потім пройти розрахунки, перевірку, обробку та збірку — втрата будь-якої інформації на будь-якому етапі може призвести до відхилення кінцевого продукту від початкової ідеї.

Протягом останніх декількох десятиліть такі промислові високоточні входи здебільшого реалізовувалися за допомогою програмного забезпечення CAD (комп’ютерне проектування).

CAD-креслення деталей реактивного двигуна

CAD здається програмою для малювання, але насправді є фізичною основою сучасної цивілізації. Будівництво, механіка, авіація та космонавтика, суднобудування, медичне обладнання, текстиль та одяг — усі ці галузі тісно пов’язані з ним, і можна сказати, що CAD накопичив найбільше галузевих знань людства у фізичному світі.

Коли ШІ починає входити у 3D, тим ближче до фізичного світу, тим більше потрібна точність і обмеження; тим ближче до виробничих систем, тим більше підкреслюється цінність входу CAD. Але саме тут полягає складність з’єднання ШІ з реальністю: як знову обмежити загальні здібності в інженерних задачах, щоб ШІ швидше й надійніше змінював світ?

AI CAD — новий вхід у фізичний світ

Раніше CAD продавали в основному інженерам. Але зараз, з розвитком можливостей ШІ, CAD має нових користувачів — машини.

Це означає, що бізнес-логіка CAD більше не обмежується лише тим, щоб робити малювання більш ефективними, а й полягає в тому, щоб зробити AI більш надійним у виконанні інженерних операцій. Це революційний вплив AI на CAD, який змінює не лише користувацький досвід, а й розподіл вартості.

Коли машини стають новими користувачами, CAD перетворюється з інтерфейсно-командної програми, залежної від людини, на інфраструктуру, яку можуть безпосередньо викликати ІІ.

Нижньорівневе програмне забезпечення має модуляризувати і інтерфейсувати інструменти, щоб AI міг розуміти наміри, розбивати завдання та виконувати замкнені операції. Далі, бізнес-модель перейде від оплати за місця до оплати за завдання, кількість викликів та робочі процеси.

Засновник Цзяньцянь Гун Міньянь дає більш пряме узагальнення: попереднє покоління CAD допомагало людям проєктувати їхні наміри у цифровий світ, тоді як Цзяньцянь має на меті зробити навпаки — дозволити електронам дійсно керувати світом атомів, створюючи замкнений цикл між цифровим проектуванням, фізичним верифікуванням та реальним виробництвом.

Закордонні гіганти також наближаються до цієї мети різними шляхами. NVIDIA намагається побудувати тренувальну базу для фізичного ІШ за допомогою Omniverse, симуляційних платформ та обчислювальних систем. Такі традиційні гіганти промислового програмного забезпечення, як Dassault та Siemens, обирають розширення інженерних меж навколо промислового ПЗ та цифрових двійників.

Традиційні гіганти промислового програмного забезпечення мають глибокі продуктові системи, але їхні історичні архітектури є масштабними, і зміна курсу цих величезних кораблів — не проста справа; AI-натуральна модернізація необхідно вплине на всю продуктову стеку; компанії з генеративною 3D-графікою добре володіють візуальним генеруванням, але їм не вистачає інженерних обмежень та технологічної здатності до виробництва; компанії з універсальними великими моделями мають більш сильний інтелект, але за силою універсальності приховано відсутність необхідних спеціалізованих інструментів та активів даних у вертикальних галузях.

Для команди, яка багато років глибоко працює в 3D-світі, Ziqian Technology вірить, що CAD знаходиться на межі віртуального та реального світів; він є інструментом, який дозволяє людям проектувати продукти, описувати простір та виражати інженерні наміри, а також інфраструктурою, що з’єднує симуляцію, виробництво та фізичне виконання.

Модель CAD несе не лише тривимірну форму, а й фізичні принципи та виробничі процеси; порівняно з зображеннями та відео, вона надає більш точне цифрове вираження суті фізичного світу.

Під впливом цієї ідеї Ziqian Technology сформувала технологічний шлях від генерації фізичного світу, перевірки фізичного світу до замкненого фізичного світу Dream Loop.

На першому етапі — це Agentic CAD, де «вказуєш — і влучаєш».

Після того як великі моделі надали програмному забезпеченню здатність до розуміння, на основі розташування, заснованого на хмарно-незалежних 3D CAD інструментах підприємства Ziqian, довгострокового накопичення промислових даних та ітеративного розвитку системи harness, Agentic CAD може розуміти інженерні наміри, виражені природною мовою, розбивати цілі користувача на серію виконуваних дій з моделювання та викликати надійні інструменти геометричного моделювання для виконання операцій.

Цей процес схожий на AI-програмування у 3D-світі, яке змінює не лише ефективність моделювання, а й основний спосіб взаємодії людини з промисловим програмним забезпеченням — від навчання людиною мови управління машинами до розуміння машинами творчих намірів людини.

Другий етап — від фізичної структури до перевіряємого фізичного продукту.

Як і в найважливішому принципі реалізації фізичного ІІ, ключовим є розуміння фізичних законів та їх застосування до фізичного світу. На цьому етапі продукт буде перевірений на платформі симуляції фізичного світу Цзыцянь, щоб підтвердити точність застосування фізичних правил, таких як механіка, кінематика, динаміка та керування рухом.

Цей процес може самостійно замкнутися та ітеруватися з виробництвом продукту на першому етапі, доки не буде отримано найбільш раціональний та якісний розв’язок.

Третій етап — до виробництва, досягнення кінцевої мети — впливу на фізичний світ.

Послідовна робота трьох етапів справді скоротить час від зародження ідеї до її фізичного реалізування в 10 разів, а можливо, й більше.

Для Цзыцяня це не просто хмарний CAD-софт і не просто підвищення ефективності на зразок Prometheus — це збіг точного вираження ШІ з фізичним світом.

Коли більше суджень та уяви можна передати людським інженерам, майбутній CAD стане новим входом до людської креативності.

Фінал

Розповідь про нові галузі часто починається з величезного терміну, а потім розвивається в повноцінну промислову екосистему.

Оглядаючи кілька хвиль технологічних інновацій, зміна точок входу часто визначала структуру влади в галузі. У епоху персональних комп’ютерів операційна система стала точкою входу для розробки програмного забезпечення та адаптації апаратного забезпечення; у епоху мобільного інтернету iOS та Android контролювали правила для розробників; у епоху навчання ШІ CUDA перетворила GPU з простої компоненти апаратного забезпечення на незамінну платформу обчислювальних потужностей для розробників.

Так само буде зі зв’язком між ШІ та фізичним світом.

На цьому шляху перетворення глобальної промислової системи Бейдос не єдиний, хто побачив можливість. У Китаї також існує група компаній, що розробляють промислове програмне забезпечення на основі хмари, які раніше інших почали вбудовувати можливості ШІ у реальні процеси інженерії та виробництва. На сьогодні мети, за якими прагнуть усі, стають все більш зрозумілими:

Той, хто першим стане першою точкою входу штучного інтелекту у фізичний світ, справді отримає право визначати суть «Джарвіса».

Джерела

[1] Prometheus, стартап з штучним інтелектом Джеффа Безоса, зараз оцінюється в 41 мільярда доларів, Axios

[2] Стартап Бейдоса Prometheus зібрав 12 млрд доларів США, оцінка склала 41 млрд доларів США, Wall Street Journal

[3] Nvidia вважає, що фізичні AI-системи — це ринкова можливість на $50 трлн, GamesBeat

[4] Ринок генеративного ШІ має досягти $2,3 трлн до 2032 року через поширення агентних систем і зростання попиту на інфраструктуру, за даними Bloomberg Intelligence, Bloomberg

[5] Цифровий двійник: від «малювання шкіри» до «малювання кісток» — шлях до промислового інтернету та розумного міста, Yicai