ベゾス氏が全力支持！Prometheusが120億ドルを調達、物理世界の「汎用エンジニア」を構築へ

6月12日、アマゾン創業者ジェフ・ベゾス氏が支援する物理AIスタートアップPrometheusは、120億ドルの資金調達を完了し、評価額が410億ドルに急上昇したと発表した。カリフォルニア州に本社を置く同社は、「汎用人工知能エンジニア（AGI Engineer）」と呼ばれるシステムの構築に取り組んでおり、AIによる自動化を通じて重機エンジニアリングや創薬など物理世界における複雑なタスクの遂行を目指している。

デジタルから物理へ：AIの次のフロンティア

Prometheusのコアビジョンは現在の主流AI企業とは一線を画す——テキスト、画像、コードの処理に留まらず、物理的な実体を直接操作することを目指している。同社の創業者は社内会議で「私たちはAIが人間のエンジニアのように、実物のプロトタイプを設計・製造・テストし、さらには建設機械を操作できるようにしたい」と述べている。そのシステムは大規模言語モデル、コンピュータービジョン、強化学習、ロボット群を組み合わせており、2D図面から3D構造を自動生成し、機械アームと自動運転工事車両を連携させて建設や製薬プロセスを完遂する能力を持つ。

関係者によると、Prometheusはすでに複数の極秘プロジェクトで技術を実証している。例えば、48時間以内に小型橋梁の自律設計・資材調達・ロボット施工を完了したケースや、創薬研究において分子動力学シミュレーションと実験装置の自動操作を組み合わせることで、候補薬物のスクリーニング期間を数ヶ月から数週間に短縮したケースなどが挙げられる。

120億ドルの使い道は？

今回の資金調達はFounders Fund、セコイア・キャピタル、ベゾス氏のExplorer Fundが共同でリードし、複数の政府系ファンドが追加出資した。資金の用途は明確だ：
• 世界最大規模の物理AIトレーニングフィールドの建設——5,000台の異種ロボット群を含み、シミュレーション環境と実環境の両方で汎用的な操作能力を訓練する；
• 「物理世界のGPT」の提供：重力、摩擦力、材料強度などの物理法則を理解できる基盤モデル；
• 商業展開：まず建設、鉱業、バイオ製薬の3分野に注力し、2027年までに1万ユニットを超える「AIエンジニア」の展開を計画。

編集者注：400億ドル超の評価額は根拠のないものではない。OpenAIの最新評価額である約3,000億ドルと比較すれば、Prometheusの評価額はむしろ「控えめ」とも言える。しかし物理AIが持つハード資産的な性質（ロボット、センサー、工場設備）と極めて高い技術的参入障壁を考慮すると、この評価額は「知能＋機械」の深い融合という分野に対する投資家の強い期待を反映している。とはいえ、物理世界の複雑さはデジタル世界をはるかに上回る——予期せぬ事態、摩耗、安全問題は三次元空間特有の課題だ。

業界背景：物理AIの軍拡競争が過熱

Prometheusは孤立した事例ではない。近年、テスラのOptimusロボット、Boston DynamicsのAtlas、Figure AIなどのプロジェクトの進展に伴い、「エンボディドインテリジェンス（具身智能）」はAI投資の焦点となっている。しかしPrometheusの独自性は「マクロエンジニアリング」への特化にある——サービス型ロボットではなく、重機オペレーター、構造エンジニア、実験室技術者を直接代替することを目指している。ゴールドマン・サックスはかつて、物理AIの市場規模が2030年に1.5兆ドルに達すると予測しており、建設と製薬が最も成長の速い垂直市場だとしている。

一方で、規制上の課題も浮上し始めている。EUは自律建設機械に対する強制的なリスク評価を義務付ける「物理AIセーフティ法」を審議中であり、米国のOSHAもロボット群作業における労働者の権利問題への注目を強めている。Prometheusは「規制当局と積極的に協力する」と表明し、安全白書を公開する計画も示している。

未来：汎用人工知能エンジニアへの道筋

Prometheusのロードマップによれば、最終目標は自己改善が可能なシステムの創造だ——エンジニアのタスクを実行するだけでなく、より効率的なロボットやより安全な化学物質を学習・設計する能力も持つ。これはSFに登場する「万能製造機」のように聞こえるかもしれない。しかし同社のCTOは「完璧である必要はない。80%の一般的なシナリオで人間より効率的かつ安全であれば、それだけで巨大な価値を生み出せる」と述べている。

一方、1,000人超の従業員のうち70%以上がAI研究者ではなくロボットエンジニアという人員構成は、若干の疑問を呼んでいる——これはAI企業なのか、それともロボット工学企業なのか？物理世界においては、両者は本来切り離せないものかもしれない。

本記事はTechCrunchより編訳