Jeff Bezos postawił na startup Polaka. Jego AI nauczyła robota nowej pracy w 4 dni
13 października π otworzyła swoją technologię dla innych firm. Nowa usługa Pi API działa jak „mózg” do wynajęcia: producent dostarcza dane z pracy własnego robota, a π na tej podstawie uczy maszynę nowego zadania.
Robot, który ma zbudować sam siebie
Tym startupem jest Almond z San Francisco. Jego robot Axol opanował usuwanie zadziorów, czyli drobne, ostre resztki metalu, które zostają na częściach po cięciu lub wierceniu. Ich usuwanie wymaga precyzji i wyczucia ręki.
Cel startupu brzmi jak science fiction: Axol ma w przyszłości sam budować kolejne egzemplarze Axola. Obróbka tulejek do własnej konstrukcji to jeden z pierwszych kroków w tę stronę. O czterech dniach pracy nad tym zadaniem Physical Intelligence poinformowała na swoim blogu, a informację podchwyciły amerykańskie serwisy technologiczne.
Almond to jedna z kilkunastu firm, które dostały nowe narzędzie przed premierą. Według Unite.AI, te firmy testowały roboty przy różnych zadaniach i w różnych miejscach – od Japonii, przez Szwajcarię, po Stany Zjednoczone. Nie wszystko poszło gładko: część testów utrudniały problemy z internetem, bo „mózg” robota działa w chmurze, a nie w samej maszynie.
Jak działa „mózg” do wynajęcia
Firma, która chciała nauczyć robota nowej czynności, musiała dotąd sama zbudować całe zaplecze: kupić moc obliczeniową serwerów, przygotować dane i oprogramowanie. Pi API przejmuje tę pracę. Producent wgrywa dane z pracy swojego robota, π dopasowuje do nich model AI, a gotowy model steruje maszyną przez internet.
Według Unite.AI, wyniki każdej próby pokazują zespołowi, gdzie robot popełnia błędy i jakie dane warto zebrać w kolejnej rundzie. Tak właśnie pracował Almond przez cztery dni.
Punktem wyjścia są tzw. modele bazowe π, czyli ogólna „wiedza” robota o świecie fizycznym. Jak wylicza Unite.AI, firma wytrenowała je na ponad 10 tys. godzin danych z pracy robotów. To mniej więcej tyle, ile człowiek przepracuje na pełnym etacie w pięć lat.
Z technologii π korzysta m.in. firma Actor z amerykańskiego stanu Utah. Jej ładowarka, czyli ciężka maszyna budowlana, sama nabiera materiał i ładuje go na wywrotkę – bez operatora w kabinie. Usługa nie jest jeszcze dostępna dla wszystkich: chętne firmy wypełniają zgłoszenie i opisują, co chcą zbudować.
Od Koszalina do Doliny Krzemowej
Karol Hausman pochodzi z Koszalina. Chodził tam do szkoły podstawowej, Gimnazjum nr 11 i I LO. Później studiował na Uniwersytecie Warszawskim i Politechnice Warszawskiej, a potem na Uniwersytecie Technicznym w Monachium.
Doktorat z robotyki obronił na University of Southern California w Los Angeles. Badał tam, jak robot może poznawać otoczenie podobnie jak dziecko: dotykać przedmiotów, przesuwać je i sprawdzać, jak reagują.
Google, Stanford i robot, który rozumie polecenia
Przed założeniem π Hausman pracował jako starszy naukowiec w Google DeepMind, laboratorium sztucznej inteligencji Google. Jak sam podaje na swojej stronie internetowej, równolegle wykładał na Uniwersytecie Stanforda. Współprowadził tam zajęcia o tym, jak maszyny zdobywają umiejętności metodą prób i błędów.
W Google współtworzył projekty, o których pisały m.in. „The New York Times” i „The Washington Post”. Model RT-2 pozwolił robotom korzystać z wiedzy zebranej w internecie przy wykonywaniu zwykłych poleceń. Artykuł o tym projekcie trafił na pierwszą stronę „The New York Times”.
Wcześniejszy projekt SayCan połączył robota z modelem językowym podobnym do tego, który napędza ChatGPT. Robot dostawał polecenie zwykłymi słowami i sam układał plan kolejnych czynności.
Pieniądze od Bezosa i funduszu Google
Physical Intelligence powstała w 2024 r. w San Francisco. Hausman założył ją razem z grupą naukowców z Google DeepMind i amerykańskich uczelni. Cel spółki brzmi śmiało: jeden uniwersalny „mózg”, który pokieruje dowolnym robotem przy dowolnym zadaniu. Współzałożyciel firmy Sergey Levine w rozmowie z TechCrunch porównał ten pomysł do ChatGPT, tyle że dla robotów.
Inwestorzy uwierzyli w ten plan. Jak podawał TechCrunch, firma zebrała już ponad miliard dolarów. Według serwisu Dealroom pieniądze wyłożyli m.in. Jeff Bezos i CapitalG, fundusz inwestycyjny Alphabetu, właściciela Google.
Pod koniec 2025 r. inwestorzy wycenili π na 5,6 mld dolarów, a wiosną 2026 r. firma rozmawiała o nowej rundzie przy wycenie ponad 11 mld dolarów. W czerwcu 2026 r. wartość spółki przekroczyła 11 mld dolarów. Tym samym Karol Hausman należy do grona Polaków, którzy współtworzą amerykańskie startupy warte miliardy.
Każde wdrożenie uczy modele
Physical Intelligence nie ukrywa, że jest na początku drogi. Nowa usługa daje firmie także wiedzę z prawdziwych zastosowań: im więcej robotów pracuje na modelach π, tym lepiej firma zna ich mocne i słabe strony. π zwraca uwagę, że robot na budowie, sali operacyjnej czy w magazynie to dziś osobny projekt, często na miarę całej firmy. Gdyby każda z nich musiała budować „mózg” robota od zera, wiele pomysłów nie wyszłoby poza laboratorium. Pi API ma ten próg obniżyć.
