元華為の具現脳トップが起業、認知科学で世界モデルを構築、億円単位の資金調達

2026年、世界モデルはAI業界で最もホットなトピックとなっている。Yann LeCunがMetaを離れて設立したAMI Labsは10.3億ドルの資金調達を実施し、評価額は35億ドルに達した。Fei-Fei LiのWorld Labsは空間知能に注力し、プライマリーマーケットで最も注目される企業の一つとなっている。NVIDIAはGTCでPhysical AIを発表し、産業用ロボット市場の潜在規模は50兆ドルに達すると述べた。資本、人材、トップクラスの頭脳が、AIに物理世界を真に理解させるという同じ方向に集まっている。

こうした流れの中、新興企業の具脑磐石（Junaopanshi）が独自のアプローチで登場した。創業者の朱森華氏は、元華為クラウドAIアルゴリズムイノベーションラボ主任であり、「華為の具現脳ナンバーワン」として知られる。同氏は華為でAI脳科学クラウドプラットフォーム、盤古具現大モデル、グローバル具現知能産業イノベーションセンターなどを主導した経験を持つ。現在はその専門知識を活かし、推論、記憶、自己更新が可能なロボット脳の構築に取り組んでいる。

過去2年間の主流技術パラダイムはVLA（視覚-言語-動作モデル）であり、視覚、言語、動作をエンドツーエンドのモデルに統合する。VLAは選別、積み込み、単純な組み立てなどの制御された環境で効果を発揮してきたが、その限界も明らかになっている。大量のデータを必要とし、汎化に弱く、経験を蓄積する能力に欠ける。NVIDIAのロボティクス責任者Jim Fan氏がSequoia AIサミットで述べたように、業界はVLAからWorld Action Modelsへとシフトしている。

具脑磐石の認知世界モデルは、5層のフレームワークに基づいている。第1層は視覚的リアリティで、2D画像から3D空間理解への移行を扱う。第2層は物理的リアリティで、重力、摩擦、衝突などの物理法則をモデル化する。第3層はインタラクティブリアリティで、シミュレーションと強化学習を重視する。第4層は抽象表現であり、Yann LeCunのJEPA（Joint Embedding Predictive Architecture）が代表的で、ピクセルレベルの予測なしに潜在空間で状態変化を学習する。第5層かつ最も重要な層は能動的推論であり、自由エネルギー最小化、予測符号化、ベイズ脳などの認知神経科学理論に基づく。この層により、ロボットは仮説を形成し、結果を予測し、行動を実行し、フィードバックに基づいて内部モデルを更新することができる。

具脑磐石の技術ロードマップはJEPAに類似しているが、具現化展開のために拡張されている。JEPAが表現と予測に焦点を当てるのに対し、具脑磐石の認知世界モデルは、知覚、認知、予測、計画、行動、フィードバック、学習という完全なループを実現することを目指す。同社は研究を4つの分野に分解している：マルチモーダル融合のための脳型知覚符号化、物理法則理解のための認知動的予測、経験蓄積のための生涯学習記憶、エッジ展開のための低消費電力スパース計算である。

同社は最近、トップクラスの産業資本が主導する億円単位の資金調達ラウンドを完了し、既存のファンドや他の主要投資機関もフォローオン投資を行った。次のラウンドも進行中である。資金は中核技術の研究開発、チーム拡大、グローバル市場開拓に使用される。

具脑磐石のチームは独自のポジションにある。朱森華氏のAIと脳科学の深いバックグラウンドに加え、共同創業者の劉晋宇氏は製品化とグローバルビジネスの経験を持ち、複数のAIロボティクス製品ラインをゼロから立ち上げた経験を持つ。コアチームは清華大学、北京大学、復旦大学、中国科学院などの出身者で構成され、華為、聯想、曠視、極智嘉などでの経験を持つ。

商業化の面では、同社は現実的なアプローチをとっている。完全に成熟した汎用ロボット脳を待つのではなく、具現スキル学習、認知マッピングによる移動、マルチロボット協調などの再利用可能なモジュールに焦点を当てている。これらのモジュールは実世界のシナリオで収益とデータを生み出し、さらなる研究開発を資金面で支える。具脑磐石は国内外の複数の業界顧客とPoCを実施中である。

最終目標は「一つの脳、複数のロボット、複数の形態」を実現すること、つまり単一の認知世界モデルを異なるロボットハードウェアに適応させることである。短期的にはマルチロボット協調、中期的には多様なハードウェアのための統一モデル、長期的には業界向けのオープンな汎用具現脳モデルを目指す。具脑磐石にとっての最大の課題は、認知世界モデルを実際のロボットタスクで機能させることであり、それが具現知能の次の時代を定義する可能性がある。