Physical Intelligenceの沿革

01創業の経緯

Physical Intelligence（しばしば「π」と表記）は2024年初頭、サンフランシスコで7人の共同創業者（CEOのカロル・ハウスマン氏、チーフサイエンティストのセルゲイ・レビン氏、リサーチリードのチェルシー・フィン氏、ブライアン・イクター氏、COOのラッキー・グルーム氏、アドナン・エスマイル氏、クアン・ヴオン氏）によって創業されました。創業チームのロボティクス分野での経歴は、AIスタートアップとしても異例なほど層が厚いものです。ハウスマン氏はGoogle DeepMindのStaff Research Scientistであり、スタンフォード大学の客員教授でもあった人物で、大規模言語モデルとロボットの物理的な制御を結びつけた代表的なシステムであるRT-2・SayCanの中心人物でした。UCバークレー教授のレビン氏と、スタンフォード助教のフィン氏はともに、ロボット学習分野で多数の論文を発表している研究者であり、創業チームの多くのメンバーを自身の博士課程で指導・共同研究してきました。

同社の説明は、レビン氏が2026年1月にTechCrunchへ語った通り、意図的にシンプルです。「ChatGPTのロボット版だと考えてほしい」。同じ記事で同氏は「優れた知能は、貧弱なハードウェアを補える」とも述べています。これが、FigureやUnitreeのようなハードウェア先行型の競合とは異なり、自社ロボットの身体ではなく汎用的な「頭脳」の開発に注力する同社の論拠です。COOのラッキー・グルーム氏は、Stripeの初期社員からロボティクス分野に特化したエンジェル投資家に転じた後に共同創業者として参画した人物で、大半が研究者出身の創業チームに不足しがちなスタートアップ運営の経験をもたらしています。

02資金調達

Physical Intelligenceの資金調達は、異例なほどの速さで加速しました。Thrive Capitalが主導する7,000万ドルのシードラウンドは、2024年3月の同社公式ローンチと同時に成立・発表され、この時点の評価額は約4億ドルだったと報じられています。ただし、この数字は、8か月後に成立したシリーズAの調達額（同じく4億ドル）とは全く別物である点に注意が必要です（評価額と調達額という異なる指標が、たまたま同じ数字になっているだけです）。そのシリーズAは2024年11月に成立し、Jeff Bezos氏・Thrive Capital・Lux Capital・OpenAI Startup Fundなどが支え、評価額は媒体により20億ドルまたは24億ドルと報じられています。2025年11月には、AlphabetのグロースファンドであるCapitalGが主導するシリーズBで6億ドルを調達し、評価額は56億ドルに達しました。このラウンドまでの累計調達額は約10億7,000万ドルに上ります。

2026年3月末時点では、評価額110億ドル超（わずか約4か月でシリーズB時点の評価額の2倍超に達する水準）での約10億ドルの追加ラウンドを協議中と報じられ、Founders Fundの参加が確認されています。本稿執筆時点で、このラウンドの正式な成立を確認できる情報源は見当たりません。同社の現時点での実際の評価額は、確定した数字ではなく「報道ベースで評価額110億ドル超を協議中」として読むべきです。

03モデルの系譜

Physical Intelligenceは自社のハードウェアを持ちません。同社のモデルは他社のロボットプラットフォーム（UR5eアーム、Trossenの双腕アーム、モバイルマニピュレータ、オープンな研究用プラットフォームであるALOHA/DROIDなど）を横断して学習され、ソフトウェアとして公開されます。同社初の汎用ロボット方策モデル「π0」は2024年10月31日に発表され、洗濯物を畳む・テーブルを片付けるといったタスクを、8種類の異なるロボット構成で実演しました。Physical Intelligenceは2025年2月、この基盤モデル「π0」のコードと重みをオープンソース化し、特定タスク向けにファインチューニングされたチェックポイントも公開しました。累計10億ドル超の資金を有する企業としては異例な動きであり、Hugging Face（独自にPyTorch実装を構築）を含む外部チームが、この成果に直接基づいて開発を進めることを可能にしています。

2025年4月公開の「π0.5」は、この手法を未知の環境への汎化にまで拡張し、思考の連鎖（chain-of-thought）による計画立案を導入しました。学習データに一度も含まれていない実在の3つの家庭で、モバイルマニピュレータによる家事タスクの実演で検証されています。2025年11月までに「π*0.6」は、デモンストレーションデータの上に強化学習を追加。本稿執筆時点で最新のモデルである「π0.7」（2026年4月）は、Physical Intelligenceが「構成的汎化（compositional generalization）」と呼ぶ能力を示しました。レビン氏は、わずか2件の学習例からエアフライヤーの操作を、既に習得した複数のスキルを組み合わせることで学習したバージョンについて説明する一方、その限界も認めています。「『トーストを作ってきて』と指示しても、それだけではできない」と述べ、段階的な指示なしには実行できないとしています。

04ハードウェアも顧客も収益もなし

Physical Intelligenceは、まだ収益化計画を持っていないことを異例なほど率直に認めています。COOのラッキー・グルーム氏は2026年1月、TechCrunchの取材に対し「投資家に収益化について答えを示すことはしていない。それを世間が許容していること自体、少し奇妙だと思う」と語っています。同社は物流・食料品小売、そして同記事によればチョコレートメーカーなど、非公表のパートナーとパイロットテストを実施していますが、顧客名も、売上高の数字も、販売中の製品も一切開示していません。従業員数の推計は出典・時点によって大きく異なり、2026年前半の報道では約80人（TechCrunch、PitchBook）から200人超（Tracxn、Forbes）まで幅があります。この幅の広さゆえ、単一の数字は目安として扱うべきです。

この研究優先の姿勢は、同社の最も直接的な競合であるSkild AIとは明確に対照的です。Skild AIは商用導入を重視し、2025年の売上高を約3,000万ドルと公表しています。報道では、この2社は「単一の基盤モデルが多様なロボットの身体を横断して汎化できる」という同じ仮説に対して、正反対の戦略をとっているとしばしば描かれます。Physical Intelligenceは研究の幅がいずれ製品へと転化すると見込み、Skildは今すぐの商用化がデータと収益を生み、さらなる研究を支えると見込んでいます。

05OpenAIとの関係

OpenAIのベンチャー部門は、Physical IntelligenceのシリーズA、そして一部報道によればシリーズBにも投資してきました。一方でOpenAI自身は、独自のエンボディドAI・ロボティクスハードウェア部門の構築を別途進めており、アクチュエータ設計・3Dプリント担当技術者・データ取得エンジニアリングなど、幅広い職種での採用を拡大しています。これはこの分野でよく見られるパターンです。OpenAIは2024年2月、Figure AIのシリーズBに出資しましたが、その約1年後、Figureはモデル開発における協業を終了しています。FigureのCEOは、AI開発の外部委託は「実世界のエンボディドロボティクスには通用しない」と述べています。本稿執筆時点で、OpenAIとPhysical Intelligenceの間で同様の決別が報じられた例はありませんが、主要投資家が将来的に競合し得る製品を自ら構築するという構造的な緊張関係は、別の出資先企業で既に一度顕在化したものと同じです。

06よくある質問（FAQ）

07出典