Восемь минут практики в реальном мире — и четырёхногий робот уверенно идёт по офису. До этих восьми минут он несколько месяцев «играл» в Fortnite. Именно такое соотношение делает ставку стартапа General Intuition непохожей ни на одну другую в нынешней гонке ИИ.
25 июня 2026 года компания объявила о привлечении $320 млн при оценке $2,3 млрд. Раунд возглавил Khosla Ventures, среди инвесторов — General Catalyst, Джефф Безос, Эрик Шмидт и исследователи Google DeepMind и MIT. Общий объём привлечённых средств достиг $454 млн с учётом посевного раунда на $134 млн в октябре 2025 года.
В чём идея? Обучать ИИ на видео — всё равно что учить ребёнка готовить по кулинарным шоу. Картинка есть, но нет главного: что именно и когда делать. Геймплейные записи устроены иначе. В каждом клипе зашито точное время нажатия каждой клавиши и кнопки. Это «метки действий» — подробный журнал решений игрока. Из них ИИ и учится пространственно-временному мышлению: как двигаться в пространстве, как реагировать на препятствие, как планировать следующий шаг.
Сырьё для обучения дала материнская компания Medal — платформа для геймерских клипов с 17 миллионами активных пользователей. Сотни миллионов часов записей с метками действий — датасет, которого у конкурентов просто нет. General Intuition даже запустила платформу Nerve, где геймеры зарабатывают, помогая разметить данные.
На демонстрации агент непрерывно играл в Fortnite больше 100 часов. Потом та же самая модель управляла реальным четырёхногим роботом в офисе — после восьми минут подстройки. Для сравнения: конкуренты в робототехнике обычно тратят тысячи часов на сбор физических данных ради похожего результата.
Большая часть новых $320 млн уйдёт на масштабирование вычислений и пред-обучение. К концу лета компания планирует открыть API для разработчиков. Военных применений General Intuition намеренно избегает — но рассматривает поисково-спасательные операции. Конечная цель: универсальный «мозг» для агентов, одна модель, которая одинаково управляет персонажем в игре, дроном и роботом-курьером.
По сути, стартап атакует давнюю нерешённую проблему робототехники: разрыв между симуляцией и реальностью. Видеоигры — уже готовые симуляторы с бесконечным разнообразием сценариев и встроенной разметкой действий. Если подход сработает в промышленном масштабе, миллионы геймеров станут крупнейшими поставщиками обучающих данных для роботов следующего поколения — сами того не зная.
