Компания MIND привлекла 72 миллиона долларов для создания системы предотвращения утечек данных для эпохи ИИ

Инженеры долгое время сталкивались с проблемой: искусственный интеллект, способный писать романы за секунды, испытывает трудности с захватом хрупкого стекла, не раздавив его. Эта проблема связана с существенным разрывом между цифровым интеллектом и физическим исполнением.

Для преодоления этого пробела необходима безупречная и непрерывная обратная связь между программными системами и механическими телами. Чтобы решить эту узкую проблему, Kinetix AI привлекла 75 миллионов долларов в рамках крупного и значимого раунда ангельского финансирования, что является серьезным шагом вперед в области воплощенного интеллекта.

Исторический раунд финансирования компании возглавила Vertex Ventures, мощное венчурное подразделение сингапурской Temasek Holdings. Также в раунд присоединились F&G Venture и Wanshi Capital, чтобы инвестировать более 500 миллионов юаней (примерно 75 миллионов долларов) в Kinetix AI, стартап на ранней стадии.

Kinetix AI — это не небольшой гаражный проект. Основанная в сентябре 2025 года, компания быстро выросла до почти 200 сотрудников. За быстрым ростом Kinetix AI стоит генеральный директор Юй Цзе, который ранее коммерциализировал автономные горнодобывающие грузовики Huawei.

В команду входят также Ло Пин, блестящий заместитель декана из HKU, и Чжэн Цюньюань, бывший руководитель отдела робототехники в XPeng. Эта группа обладает глубокими знаниями в сочетании академической теории, логики автономных транспортных средств и производственных возможностей.

Многие робототехнические компании экономят на качестве, однако Kinetix этого не приемлет. Компания твердо убеждена, что поскольку инфраструктура мира создана для людей, роботы должны выглядеть и двигаться точно так же, как мы, чтобы бесшовно интегрироваться.

Их флагманское творение, KAIBot, имеет высоту 1,73 метра и поразительные 115 степеней свободы. Он отличается высоким качеством и ультрареалистичностью. Хотя создание такого робота требует значительно больших первоначальных затрат, а цепочка поставок представляет собой настоящий кошмар, соучредитель Чжэн Цюньюань утверждает, что начало работы с дешевым, некачественным оборудованием — это просто глупость. Закрепляя истинный человеческий форм-фактор, они гарантируют, что их модели ИИ не выйдут из строя, как только будет обновлен какой-либо сустав.

Представьте себе робота, который не просто имитирует человеческий силуэт, а идеально соответствует данным о движении человека. Когда аппаратное обеспечение напрямую отражает нашу биологию, алгоритмическая работа передается без усилий.

Основная магия происходит благодаря привлеченному капиталу, который направлен на ускорение их замкнутой экосистемы. Это можно представить как трехголовое чудовище. Во-первых, это сбор мультимодальных, эгоцентрических данных. Затем эти необработанные данные подаются непосредственно в нативную фундаментальную модель, воплощенную в теле. Наконец, аппаратное обеспечение, такое как KAIBot и высокоманевренная рука KAI Hand, физически выполняет изученные действия.

Этот непрерывный цикл создает «маховик интеллекта». Поскольку робот собирает сенсорные данные из реального мира, модель ИИ становится умнее, мгновенно повышая возможности физического оборудования. Больше не нужно перестраивать физическую машину при каждом обновлении программного обеспечения.

Динамичность системы была продемонстрирована на Всемирных играх по робототехнике для людей в 2026 году, где их система играла в настольный теннис против чемпионки мира Динь Нин. Цель состоит в создании премиального класса роботов, готовых к сложным задачам в реальном мире.

В условиях растущего спроса на программное обеспечение и нехватки инженеров, которые мешают командам завершать функции, исправлять уязвимости и обновлять системы, компания Cognition представила решение на основе инструментов AI-кодирования. Основная идея заключается в том, чтобы позволить инженерам выступать в роли архитекторов, а агентам искусственного интеллекта выполнять фактическое кодирование, тестирование и развертывание.

Cognition AI успешно привлекла 2 миллиарда долларов в рамках раунда Серии Е. Лидерами этого раунда выступили новые инвесторы Andreessen Horowitz и Accel, а также приняли участие существующие партнеры, включая Founders Fund, General Catalyst и Avenir.

Ежегодный доход Cognition увеличился с 492 миллионов долларов в мае до почти 900 миллионов долларов на данный момент. Стартап разработал Devin — автономного агента по разработке программного обеспечения, способного планировать, писать, тестировать и развертывать код с минимальным участием человека.

Devin отличается от простых инструментов автодополнения кода, таких как Copilot, поскольку он работает на основе высокоуровневых требований. Пользователю достаточно дать команду, например, «исправить эту ошибку» или «создать эту функцию». Devin самостоятельно определяет необходимые шаги, пишет код, проверяет его, устраняет любые недочеты и затем выводит его в безопасное тестовое окружение.

Недавние дополнения к функционалу включают Devin Auto-Triage для анализа инцидентов в продакшене, Devin Security Swarm для поиска уязвимостей в коде и Devin Automations, который запускает работу агентов через Slack, GitHub и Linear.

Крупные корпорации уже используют продукт. Среди клиентов Cognition — Nvidia для проектирования чипов, GE Aerospace в авиационной отрасли, Citi в сфере финансовых услуг, Mercedes-Benz в автомобильной индустрии и Goldman Sachs. Поскольку система не привязана к одной AI-компании, она может выбирать наиболее подходящий «мозг» ИИ для конкретной задачи, будь то OpenAI, Anthropic или собственная разработка Cognition. Инженеры концентрируются на дизайне и проверке, тогда как агенты занимаются исполнением.

Масштабирование работы AI-кодирования требует значительных затрат, так как Cognition арендует большое количество чипов Nvidia, что обходится им в сотни миллионов долларов ежегодно. Эксперты прогнозируют, что только в 2026 году расходы компании могут составить 800 миллионов долларов. Чтобы решить эту проблему, Cognition обучает собственную модель, основанную на альтернативах с открытым исходным кодом, стремясь снизить зависимость от дорогих сторонних моделей и приблизиться к точке безубыточности.

Компания также расширяет возможности Devin и выходит на новые рынки. Ожидается, что к концу 2026 года годовой доход достигнет уровня в 4–5 миллиардов долларов. Рост спроса на программное обеспечение обусловлен развитием ИИ: каждая компания нуждается в функциях ИИ, но для их реализации требуется код, что создает замкнутый цикл, где ИИ нуждается в большем количестве ПО, а ПО — в большем количестве ИИ для написания. Cognition делает ставку на то, что этот цикл настолько велик, что способен поддержать несколько компаний стоимостью в 50 миллиардов долларов.

Видение генерального директора Скотта У, заключается в том, чтобы инженеры трансформировались в менеджеров AI-агентов. Вместо написания каждой строки кода они будут заниматься его проверкой, направлением и утверждением. Если эта модель будет успешной, потенциал создания программного обеспечения в мире может многократно возрасти, что позволит быстрее выпускать исправления безопасности и запускать стартапы за недели вместо месяцев.

Достигнув оценки в 48 миллиардов долларов, Cognition стала еще одним гигантом в области AI-кодирования. Четыре месяца назад ее оценка составляла 26 миллиардов долларов, и к следующему году она может вырасти еще больше. Инвесторы явно делают ставку на то, что будущее программного обеспечения лежит не в одном ИИ, а во множестве, и что кодирование станет первой задачей, которую ИИ сможет по-настоящему автоматизировать в масштабе.