São Francisco (EUA) – Fundada há dois anos, a Physical Intelligence desenvolve modelos de inteligência artificial generalista para robôs e já captou mais de US$ 1 bilhão com investidores como Khosla Ventures, Sequoia Capital e Thrive Capital, que avaliam a empresa em US$ 5,6 bilhões.
Laboratório sem glamour e foco em dados
O escritório, sinalizado apenas por um discreto símbolo π na porta, abriga dezenas de braços robóticos de baixo custo (cerca de US$ 3,5 mil cada) que treinam tarefas cotidianas: dobrar calças, virar camisetas do avesso e descascar abobrinhas. Os dados coletados nesses testes, em cozinhas experimentais e em estações montadas em armazéns ou residências, alimentam modelos de base que buscam aprender movimentos aplicáveis a qualquer plataforma robótica.
Quem está por trás
A equipe é liderada pelos professores Sergey Levine (Universidade da Califórnia em Berkeley) e Chelsea Finn (Stanford), além dos ex-Google DeepMind Karol Hausman e Quan Vuong. O principal financiador e presidente executivo é Lachy Groom, ex-Stripe e investidor anjo de startups como Figma e Notion. Aos 31 anos, o australiano afirma que a empresa “queima” pouco capital além de computação e pode levantar novos recursos “desde que em condições favoráveis”.
Estratégia sem prazo para faturar
Groom não estabelece cronograma de comercialização aos acionistas. Segundo Vuong, a prioridade é “aprendizado entre corpos” – transferir conhecimento acumulado para qualquer robô lançado no futuro, reduzindo o custo marginal de implantação de autonomia. A companhia já testa suas soluções com poucas empresas de logística, supermercado e até uma fábrica de chocolates vizinha.
Disputa acirrada no setor
A Physical Intelligence compete com iniciativas como a Skild AI, de Pittsburgh, que levantou US$ 1,4 bilhão a uma avaliação de US$ 14 bilhões e alega ter gerado US$ 30 milhões em receita ao implantar seu “Skild Brain” em segurança, armazéns e manufatura. Enquanto a Skild defende que o uso comercial rápido cria um “ciclo virtuoso” de dados, a Physical Intelligence aposta em pesquisa pura antes de buscar receitas.
Imagem: Internet
Próximos passos
Com cerca de 80 funcionários, a startup pretende crescer “o mais lentamente possível”, diz Groom, citando a complexidade de hardware como principal obstáculo: peças quebram, chegam com atraso e impõem requisitos adicionais de segurança. Mesmo assim, a companhia afirma já ter superado metas previstas para cinco anos em apenas 18 meses.
No laboratório, as calças seguem mal dobradas e a camiseta continua do lado certo, mas as aparas de abobrinha se acumulam — dados preciosos para o que a empresa espera ser o futuro “cérebro” universal dos robôs.
Com informações de TechCrunch
