400 milioni per i robot "intelligenti": la scommessa sulla "AGI fisica"

L'intelligenza artificiale che conosciamo vive dentro uno schermo: scrive, parla, programma. La prossima frontiera è farla entrare nel mondo fisico, dentro i robot. Su questa scommessa la startup Generalist AI ha raccolto, secondo quanto riferito da Bloomberg, circa 400 milioni di dollari a una valutazione di circa 2 miliardi.

Il giro di finanziamento, guidato da Radical Ventures, schiera nomi di peso: tra i partecipanti il braccio di investimento di Nvidia, Bezos Expeditions di Jeff Bezos e fondi come Union Square Ventures e Spark Capital, oltre ad angel investor del calibro della scienziata Fei-Fei Li. L'obiettivo dichiarato è ambizioso: una "AGI fisica", cioè robot capaci di manipolare oggetti e svolgere compiti generali, non addestrati per un singolo movimento. L'azienda rivendica prestazioni elevate per il suo modello — affermazioni che, va detto, provengono dall'azienda stessa e non sono ancora state verificate in modo indipendente.

Il segnale, al di là delle cifre, è il flusso di capitali che si sposta verso la robotica intelligente. Dopo aver investito miliardi nei modelli linguistici, l'industria scommette che il passo successivo sia dare loro un corpo. È una sfida tecnicamente molto più dura — il mondo reale non perdona gli errori come un testo — ma il potenziale, dalla logistica alla manifattura, è enorme.

The AI we know lives inside a screen: it writes, talks, codes. The next frontier is to bring it into the physical world, inside robots. On this bet the startup Generalist AI raised, according to Bloomberg, about $400 million at a valuation of around $2 billion.

The funding round, led by Radical Ventures, fields heavyweight names: participants include Nvidia's investment arm, Jeff Bezos's Bezos Expeditions and funds such as Union Square Ventures and Spark Capital, plus angel investors of the caliber of scientist Fei-Fei Li. The stated goal is ambitious: a "physical AGI", that is, robots able to manipulate objects and perform general tasks, not trained for a single movement. The company claims high performance for its model — claims that, it should be said, come from the company itself and have not yet been independently verified.

The signal, beyond the figures, is the flow of capital moving toward intelligent robotics. After investing billions in language models, the industry is betting the next step is to give them a body. It is a technically much harder challenge — the real world does not forgive errors like a text does — but the potential, from logistics to manufacturing, is enormous.