ランウェイ、成長を促す新たな収益源としてロボティクスを模索

過去7年間、ランウェイはクリエイティブ業界向けにビジュアル生成ツールを開発してきた。そして今、同社はロボット工学に新たなビジネスチャンスを見いだそうとしている。

ニューヨークを拠点とするランウェイは、ビデオや写真コンテンツを生成するAIワールドモデル、つまり現実世界をシミュレートする大規模な言語モデルで知られている。同社は3月に動画生成モデル「Gen-4」を発表し、7月には動画編集モデル「Runway Aleph」を発表した。

Runwayの共同設立者兼CTOであるAnastasis Germanidis氏がTechCrunchのインタビューで語ったところによると、Runwayの世界モデルがより高度で現実的になるにつれて、同社はこの技術に興味を持つロボットや自律走行車の企業から問い合わせを受けるようになった。

「この世界をシミュレートする能力は、エンターテイメントを超えた幅広い用途に使えると信じています。「このテクノロジーは、ロボット工学であれ、自動運転車であれ、現実世界と相互作用するロボット政策のトレーニングを、はるかにスケーラブルでコスト効率の良いものにする。

Germanidisは、ロボット工学や自律走行車企業とのコラボレーションは、2018年に立ち上げたRunwayの最初のビジョンの一部ではなかったと指摘した。これらの業界や他の業界の企業が手を差し伸べて初めて、ランウェイはそのモデルが当初の予想よりも幅広い用途に使えることに気づいたのだ。

ロボティクス企業は現在、トレーニング・シミュレーションにランウェイの技術を活用している、とジャーマニディスは説明する。現実の環境でロボットや自動運転車を訓練することは、ほとんどの企業にとって費用と時間がかかり、規模を拡大することが難しいからだ。

ランウェイのシミュレーションが実世界のトレーニングに完全に取って代わるわけではないことは認めるが、ジャーマニディスは、非常に特殊なシナリオを再現できるランウェイのモデルでシミュレーションを行うことで、企業は大きな価値を得ることができると強調した。

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実際のトレーニングとは異なり、これらのモデルを使用することで、シナリオの他の側面を変更することなく、特定の変数や状況をより簡単にテストすることができる、と彼は付け加えた。

「一歩下がって、さまざまな行動の結果をシミュレートすることができます。「例えば、ある車両が別のターンではなく、あるターンをした場合、あるいはあるマニューバーを行った場合、何が起こるでしょうか？同じ出発点からこのような代替結果をシミュレートすることは、物理的な世界では非常に困難であり、特定の行動をテストしながらすべての環境要因を一定に保つことはほぼ不可能です。

この分野を探求しているのはランウェイだけではない。例えば、Nvidiaは今月初め、Cosmosワールドモデルの最新版を、追加のロボット・トレーニング・インフラとともに発表した。

ゲルマニディスによれば、同社はロボット工学と自律走行技術の顧客向けにまったく別のモデルラインを作るつもりはないという。その代わり、ランウェイはこれらの分野により良いサービスを提供できるよう、既存のモデルを微調整するつもりだ。ロボット工学の専門チームも開発中である。

ジャーマニディスは、これらの産業は投資家への最初の売り込みには含まれていなかったが、今ではこの拡大を支えていると付け加えた。ランウェイは、エヌビディア、グーグル、ジェネラル・アトランティックなどの支援者から5億ドル以上を調達しており、企業価値は30億ドルと評価されている。

「我々はこの会社を、単に市場に焦点を当てるのではなく、原則に基づいて構築されたものだと考えています」とジャーマニディスは述べた。「その原理とは、シミュレーションの考え方です。このような強力なモデルを開発すれば、さまざまな市場や業界に応用することができます。私たちがサービスを提供する業界はすでに進化しており、ジェネレイティブ・モデルがさらに高性能になるにつれて、今後も変貌を遂げるでしょう」。