著者：Zen、PANews

設立からわずか数カ月、まだ製品を一切公開していないWinverse AIというスタートアップが、このほど約4億ドルの評価額を獲得した。その背後で後押ししているのは、まさに近頃立て続けに動きを見せているAI大手のDeepSeekだ。

10月12日、ブルームバーグの報道によると、DeepSeekはWinverse AIの数千万ドル規模のシードラウンドを主導することに合意し、美団（Meituan）傘下の龍珠投資（Long-Z Investments）などの機関も投資を確約したという。

市場がより注目しているのは、DeepSeekが近頃徐々に表れ始めた投資の方向性だ。

過去2年間、梁文鋒が創業したこのAI企業は、主に大規模言語モデルの性能、学習効率、オープンソース戦略で注目を集めてきた。だが今やDeepSeekは、言語モデル以外の領域へと視線を向け始め、投資と技術提携という形で具現化知能関連の企業に接触している。物理世界の知能へと拡張する投資の道筋が、次第に鮮明になりつつある。

Winverse AIはなぜ約4億ドルの評価額を獲得できたのか？

DeepSeekの寵愛を受けたWinverse AIは今年設立され、現在もステルス運営の段階にあり、外部にはチーム規模、技術開発の方向性、ビジネスモデルなどの状況がほとんど知られていない。

それに比べると、Winverse AIの創業者である胡瀚（Han Hu）の技術的な経歴のほうが注目に値する。

胡瀚の個人学術ホームページで公開されている情報によると、彼は2008年と2014年にそれぞれ清華大学で学士号と博士号を取得し、百度深層学習研究院、微軟亜洲研究院（Microsoft Research Asia）に勤務した後、2023年12月に騰訊（Tencent）混元大規模モデルチームに加わった。

騰訊在籍中、胡瀚は言語大規模モデルの技術責任者を務め、音声モデルチームを立ち上げ、その後は視覚言語モデル（VLM）および具現化基盤モデルチームを担当した。つまり、Winverse AIを創業する以前に、彼はすでに言語、視覚、具現化知能に関わる大規模モデルの研究経験を同時に蓄積していたことになる。

胡瀚の最も広く知られる学術成果の一つは、Swin Transformerという視覚モデルアーキテクチャの提案に参加し、関連論文の責任著者（corresponding author）を務めたことだ。この論文は2021年の国際コンピュータビジョン会議（ICCV）で最優秀論文賞であるMarr Prizeを受賞した。

Swin Transformerは、シフトウィンドウ・アテンションなどの設計により、Transformerアーキテクチャが異なるスケールの視覚情報をより効率的に処理できるようにしたもので、画像分類、物体検出、セマンティックセグメンテーションなどのコンピュータビジョンタスクで広く応用されている。これらの技術はロボット制御モデルと直接イコールではないが、ロボットが外部環境を理解するために必要な視覚認識能力とは技術的なつながりがある。

さらに胡瀚はSwin Transformer V2やSimMIMなどの研究にも参加しており、その仕事は視覚モデルのスケーリングや事前学習などの領域をカバーしている。こうした経歴から見ると、Winverse AIの創業チームは強固な基盤モデル研究のバックグラウンドを持っていると言える。

Winverse AIの具体的な事業の位置づけについて、ブルームバーグは「ロボット向けにAI技術を開発するスタートアップ」と説明している。一方、鳳凰網科技は、複数の業界関係者から得た情報として、Winverse AIは厳密な意味での具現化知能企業ではなく、モデル高速化などの基盤インフラ寄りの企業だと報じている。

宇樹からWinverseへ、DeepSeekが具現化知能の布陣を加速

Winverseもまた、DeepSeekがロボット分野に賭ける初めての案件ではない。今年8月、DeepSeekは宇樹科技（Unitree）の科創板IPO戦略的割当に参加し、約1億4100万元の投資を完了した。

宇樹科技が開示した発行割当結果によると、DeepSeek傘下の杭州深度求索人工知能基礎技術研究有限公司は933,399株を割り当てられ、割当金額は約1億4076万元で、今回のIPO発行株式数の2.31%を占め、ロックアップ期間は36カ月となっている。

投資金額以上に注目すべきは、両社が明確な戦略的提携の取り決めも結んでいる点だ。それぞれが持つAIモデル、機械工学、運動制御、具現化知能の技術力を組み合わせ、人型ロボット向けAIモデルの研究開発を共同で模索するという。

関連する提携の取り決めでは、宇樹科技がモデル学習サービスや技術ソリューションを調達する際はDeepSeekを優先的に検討し、DeepSeekがロボットを調達したり具現化知能の応用を進めたりする際も宇樹科技を優先的に検討する。

これにより両社の関係は資本の次元にとどまらないものとなっている。DeepSeekが得意とするモデル学習、推論、アルゴリズム最適化と、宇樹科技が持つロボット本体、運動制御、実際のハードウェア展開の能力には、一定の補完性がある。大規模モデルを物理世界へ送り込みたい研究開発機関にとって、ロボットプラットフォームは実環境における知覚・インタラクションのデータを提供する可能性もある。

宇樹科技と比べると、Winverse AIはより初期の発展段階にある。今回のラウンドが完了すれば、DeepSeekの投資対象はロボットハードウェアメーカーと、視覚言語モデルおよび具現化モデルの研究開発バックグラウンドを持つ創業チームの両方をカバーすることになる。

実際、DeepSeekの創業者である梁文鋒は、すでにこの分野へより多くの関心を向け始めている。

鳳凰網科技の10月12日の独占報道によると、梁文鋒は近頃、複数の具現化知能の起業家と交流し、ロボット、大規模モデルと現実世界のインタラクションなどの技術方向性について議論したという。

関係者によると、DeepSeekは具現化知能分野へさらに踏み込むかどうかを評価しており、自社で研究開発チームを立ち上げる方法や関連企業へ投資する方法などが検討されている。

言語モデルから物理世界へ、DeepSeekの狙いは何か？

DeepSeekは大規模モデル技術を物理世界へ拡張しようとしており、ロボット企業が握るハードウェアプラットフォーム、実シーン、インタラクションデータは、まさにこの探索を支えるものとなり得る。

既存の技術体系では、大規模言語モデルは主にテキストやコードなどのデータから知識と推論能力を学習する。しかし、ロボットがタスクを遂行するにはより多くの次元の問題を解決する必要がある。ロボットは指示を理解するだけでなく、物体の空間的位置を認識し、運動経路を計画し、把持の力を制御し、実際の環境の変化に応じてリアルタイムに動作を調整しなければならない。

これらの能力は三次元空間の理解、運動制御、動作データ、物理的フィードバックに関わり、既存の言語モデルだけでは解決が難しい問題だ。

一方、DeepSeekはこれまでにマルチモーダルモデル分野で一定の技術基盤を蓄積してきた。早くも2024年12月には、視覚質問応答、画像理解、視覚的位置特定などのタスクに対応するDeepSeek-VL2視覚言語モデルシリーズを発表している。ただし、視覚言語理解とロボットの動作制御の間には、依然として明確な技術的ギャップが存在する。

したがって、宇樹科技などのロボット企業との提携は、DeepSeekに実際のハードウェアプラットフォーム、インタラクションデータ、技術検証環境を提供する可能性がある。一方、Winverse AIのような技術スタートアップへの投資は、視覚モデル、具現化基盤モデル、あるいは関連する基盤インフラの研究開発能力へのアクセスを助ける可能性がある。

技術的なニーズに加えて、DeepSeekが近頃急速に拡大した資本力も、ロボット分野への進出に別の条件をもたらしている。今年6月に約74億ドルの初回外部資金調達を完了した後、DeepSeekは7月に第2ラウンドの資金調達を開始し、当初は500億元の調達を計画し、目標評価額は5000億元に達していた。

しかし投資家の応募熱意は予想を大きく上回った。ブルームバーグが関係者の話として伝えたところによると、10月初め時点でDeepSeekの新ラウンドの資金調達が獲得した投資確約は800億元を超えており、署名済みの投資条件によれば、最終的な調達規模は1000億元に近づく可能性がある。騰訊、寧徳時代（CATL）が主要な出資者の一角で、資金調達は10月に完了する見込みだ。

最終的に無事クロージングすれば、DeepSeekは巨額の新規資金を手にすることになる。これは計算インフラ、モデル学習、人材採用への継続的な投入を支えるだけでなく、投資や提携を通じて他のAI技術分野の研究開発に参加するための、より十分な資金的条件を持つことを意味する。

これまでDeepSeekの資金支援は主に梁文鋒傘下の幻方量化（High-Flyer）から来ていたが、大規模な外部資金調達の導入により、資本投資を通じて外部の研究開発チームを支援する能力を持ち始め、新しい技術方向性の探索を必ずしも内部チームだけに頼る必要がなくなった。これはOpenAIやグーグルなどの大手AI企業が、投資・提携・エコシステム構築を通じて技術応用を拡大する考え方と類似している。

宇樹科技とWinverse AIという2件の投資から見ると、DeepSeekが注目する領域は、ロボットハードウェア製造と、モデル研究開発に潜在的なつながりを持つ技術能力をカバーしている。

大規模な資本支援を得たばかりのこうしたAI企業にとって、ロボット関連企業への投資は、次段階のモデル能力を探る技術的選択であると同時に、研究開発サイクルが長く、技術路線がまだ収束していないフィジカルAI分野において、外部との提携関係を築く一つの方法でもある。

そうした意味で、DeepSeekのロボット布陣はまだ始まったばかりかもしれず、次第に潤沢になる資本備蓄も、この探索の道筋により多くの可能性をもたらすだろう。その技術の歩みは、純粋なデジタル世界から、無限の可能性に満ちた物理的現実へと正式に踏み出したのである。

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