
Laboratorium AI di bawah Jeff Bezos, “Project Prometheus” (Rencana Prometheus), segera menyelesaikan putaran pendanaan baru senilai 10 miliar dolar AS. Para investor institusional seperti Morgan Stanley dan BlackRock ikut berpartisipasi. Setelah putaran pendanaan ini selesai, valuasi perusahaan akan mencapai sekitar 38 miliar dolar AS. Rencana Prometheus telah menyelesaikan putaran pendanaan seed sebesar 6,2 miliar dolar AS, merekrut lebih dari 100 karyawan dari laboratorium AI terkemuka seperti OpenAI.
Inti dari posisi Rencana Prometheus adalah membangun sistem AI baru yang dapat memahami hukum fisika dan berinteraksi dengan lingkungan nyata, dengan fokus khusus pada manufaktur dan proses industri—sangat berbeda dari model bahasa besar (LLM) yang menjadi fokus perusahaan seperti OpenAI dan Anthropic.
Skenario penerapan sistem semacam ini mencakup mengoperasikan mesin pabrik, mengoptimalkan rantai pasokan, otomatisasi proses penerbangan luar angkasa dan produksi semikonduktor. AI-nya tidak hanya dapat menghasilkan teks atau gambar, tetapi juga dapat langsung ikut campur dalam cara kerja dunia fisik.
Tantangan terbesar yang dihadapi AI fisik adalah hambatan dalam memperoleh data. LLM dapat memanfaatkan data teks dan gambar dalam jumlah besar yang diambil dari internet untuk pelatihan, sedangkan AI fisik membutuhkan data interaksi dunia nyata—seperti pembacaan sensor, proses manufaktur, umpan balik taktil, data kegagalan di lingkungan yang kacau, dan sebagainya. Data jenis ini biasanya bersifat eksklusif dan biaya pengumpulannya sangat mahal. Tesla adalah contoh khas keunggulan data di bidang ini: sekitar 5-6 juta kendaraan listrik yang dilengkapi perangkat keras pengemudi otonom penuh, yang setiap tahun mengumpulkan lebih dari 50 miliar mil data mengemudi dunia nyata, sehingga terus unggul dalam kemampuan mengemudi otonom.
Untuk menyelesaikan masalah perolehan data fisik, Rencana Prometheus menerapkan strategi perusahaan induk yang unik. Bezos dan Bajaj sedang mengumpulkan ratusan miliar dolar AS untuk sebuah perusahaan induk yang diposisikan sebagai “alat transformasi industri manufaktur”. Dana ini terutama digunakan untuk akuisisi perusahaan di bidang rekayasa, konstruksi, dan desain. Melalui investasi-investasi ini, mereka memperoleh data dunia nyata untuk melatih sistem AI mereka. Menurut laporan dari The New York Times, Bezos juga sedang melakukan pembicaraan tahap awal dengan investor dari Timur Tengah dan Asia Tenggara untuk membahas penggalangan dana hingga mencapai 100 miliar dolar AS.
LLM terutama menangani data digital seperti teks dan gambar, dengan keluaran yang berfokus pada teks atau gambar. Tujuan AI fisik adalah memahami hukum fisika dan berinteraksi dengan lingkungan nyata—mengoperasikan mesin pabrik, memahami ruang tiga dimensi, membuat keputusan secara real-time di lingkungan industri yang kompleks. Data pelatihannya mencakup data dunia fisik seperti pembacaan sensor dan jejak gerak mekanis. Jalur teknologinya benar-benar berbeda dari LLM.
AI generatif sudah relatif jenuh di tingkat perangkat lunak, sedangkan tingkat penetrasi AI di dunia fisik masih sangat rendah. Bidang seperti manufaktur industri, kedirgantaraan, dan semikonduktor memiliki ukuran pasar yang sangat besar. Ditambah lagi, pengalaman Bezos yang mendalam tentang rantai pasokan dan infrastruktur industri yang ia bangun di Amazon memberikan keunggulan bawaan yang signifikan dalam kompetisi AI di medan tempur berikutnya.
Tantangan terbesar adalah hambatan perolehan data fisik—berbeda dengan LLM yang bisa mendapatkan data pelatihan dalam jumlah besar dari internet, data yang dibutuhkan AI fisik mahal dan bersifat eksklusif. Tesla telah membangun keunggulan awal yang signifikan dalam data mengemudi otonom. Perusahaan rintisan seperti Periodic Labs juga mulai memasuki jalur yang sama. Namun, skala modal Bezos dan pengalaman infrastruktur industri Amazon merupakan keunggulan kompetitif utamanya yang sulit ditiru dengan cepat.
Artikel Terkait
Keuangan Tradisional Akan Mempercepat Masuknya Ke Pasar Kripto, Kata Ekonom Fu Peng
Model keamanan tingkat senjata Anthropic Mythos mengalami akses tanpa izin: bagaimana mereka melakukannya?
SlowMist Peringatan CISO: ShinyHunters mengklaim telah membobol sistem internal Anthropic
Chrome mengubah “rekan kerja AI”: tugas otomatisasi web Auto Browse, biaya bulanan versi perusahaan 6 dolar
OpenAI 推 ChatGPT Workspace Agents: Codex 驅动, 团队共享, Slack 整合