今週、@AppliedInt が物理的な AI アプリケーションを開発するためのエージェンティックプラットフォーム「Dana」を立ち上げます。Applied Intuition は、自動運転システムの開発に必要なツールをエンジニアに提供することから始まり、次にそれらを支える OS を構築し、最終的には機械自体で動作するインテリジェンスへと事業を拡大してきました。共同創業者兼 CEO の Qasar Younis が現在の同社について語るように、その目的地は常に、自動運転車のためのツールを提供することよりもはるかに大きなものでした。そのミッションとは、10 億台の機械にインテリジェンスを搭載することです。
時代遅れのレイヤー
2017 年、自動運転業界は共通の予測を共有していました。それは、少数の垂直統合型企業のうちの 1 社が自動運転車を完成させ、車両を運用し、市場全体を掌握するだろうというものです。その結果、資本は圧倒的にフルスタックのロボタクシープログラムに流れ込みました。各プログラムは独自のエンジニアを雇い、独自の車両を組み立て、ほぼ同じ内部開発インフラを再構築しました。
主要な自動運転プログラム間を移動したエンジニアは、奇妙な儀式に遭遇しました。彼らは、自動運転システムの開発とテストに使用していたツールを置き去りにし、次の会社に到着すると、再びそれらのツールを構築し始めるのです。業界には自動運転に対する確固たる確信はありましたが、それを生み出すための共有されたベストプラクティスはほとんどありませんでした。
Applied Intuition は、それらのベストプラクティスを一つの会社にすることを提案しました。
これは少数派の見解であり、ますます流行する市場に参加するための従来の方法ではありませんでした。大手のレベル 4 自動運転開発企業は、外部のツールサプライヤーを必要としないと考えていました。Applied Intuition はそれでも彼らに売り込もうとしました。Cruise のような著名な自動運転プログラムは断りました。当時はおそらく理解できる立場でした。彼らは、Applied Intuition のようなスタートアップが、自社のエンジニアが社内で構築しようとしていたツールを構築するのを待つつもりはなかったのです。
その時代の著名なフルスタックプログラムの多くは、当時の形ではもはや存在しません。例えば、Cruise は General Motors に買収され、その後、安全インシデントをきっかけに終了しました。一方、Applied Intuition はそれらの大半よりも長く生き残り（そして優れた成果を上げて）います。
Applied Intuition の創業時のデッキには、「我々が真実だと信じるアイデア」と題されたスライドがありました。そのアイデアの一つは、単一の自動車メーカーは世界の自動車市場の一桁のシェアしか占めないだろうというものでした。なぜなら、自動車産業の構造は、多くのメーカーに分散する傾向があるからです。
もし一つの垂直統合型企業が自動車市場を掌握した場合、合理的な戦略はその企業になること（そして投資すること）でした。しかし、それが勝者総取りの市場でないなら、残りの 90 数パーセントの自動車は、既存の自動車産業を通じてインテリジェンスを獲得することになります。それらのメーカーは、それぞれが現代のソフトウェアスタックのすべてのレイヤーを再現できるわけではありません。独立したサプライヤーが共通のインフラを提供する必要がありました。
Qasar と Applied Intuition の CTO であり共同創業者でもある Peter Ludwig は、集中ではなく拡散に賭けていました。自動運転の未来は、新興企業が既存企業を置き換えることによってだけでなく、既存企業が技術的に異なる企業になることによっても実現するでしょう。Applied Intuition は、彼らにその手段を提供することになります。
Qasar と Peter は、General Motors、Google、Y Combinator での経験と、技術的な深さ、そして安全重視のシステムを構築するためのゆっくりとした厳密な作業に対する並外れた忍耐力を持ち寄りました。大手レベル 4 企業が当初顧客になることを断った後、Applied Intuition は Voyage とその仲間を含む、ベイエリアの小規模な自動運転チームに販売しました。彼らが開発した製品は、顧客の仕事の要求に従っていました。最初はプランニング用のシミュレーター、次に認識用のシミュレーター、そして最後にデータを管理し、何百万ものこれらのシミュレーションを実行するためのインフラストラクチャです。
物理的な現実と相関する決定論的シミュレーションは、地味な製品カテゴリに聞こえるかもしれません。実際には、それは業界に、車両を道路に出すことなく、また本番環境でテストすることなく、自動運転システムが機能するかどうかを判断するための共有されたタッチストーンを提供しました。シミュレーターは、道路でのイベントを繰り返し可能なテストに変え、それを現実に実装することができます。
市場構造はその後、Applied の「我々が信じるアイデア…」のスライドが示す、一枚岩のメーカーという仮説を支持する形で反映されています。これは事前にはそれほど明らかではありませんでしたが、振り返ってみると理にかなっています。自動車は純粋なソフトウェア製品ではありません。それは、規制され、資本集約的な物理システムであり、確立された流通ネットワークを通じて販売されます。ソフトウェアは、価値がどこで蓄積されるか、どの機能が重要かを再編成することができます。しかし、それだけで、その産業的な複雑さを単一のメーカーに平坦化することはできません。
晴れた日には General Motors が見える
2018 年から 2019 年頃、General Motors は開発ツールの正式な要求を発行しました。NVIDIA や Ansys を含む 28 社が入札しました。Applied Intuition はまだ小さなスタートアップであり、GM には調達手続きと、選ばれることを競う無数の選択肢がありました。Applied の製品は仕様に対してより優れたパフォーマンスを発揮し、それが彼らの提案が勝った理由です。
GM との契約は、シリコンバレーの自動運転スタートアップの間でのくさびを、従来のメーカーとの間での正当性に変えました。そのプレイブックは繰り返し可能になりました。まず技術的に先進的な小規模企業と協力し、その結果得られた製品と証拠を基に、産業規模で事業を展開する既存企業にサービスを提供するというものです。
創業から約 18 ヶ月後、Applied Intuition は防衛産業に参入しました。同社はその分野を内部から理解している人材を採用し、自動車分野でのシミュレーション、データ、統合、検証のパターンを防衛システムに適用しました。建設、鉱業も続き、その後、商用トラック輸送へと展開しました。
一般的なソフトウェア企業は、セールスデッキの名詞をいくつか変更することで、新しい垂直市場に参入することがよくあります。Applied は、各ドメインに精通したチームを採用し、顧客、調達システム、安全ケースの制約に合わせて製品を再構築することで参入しました。同時に、製品は技術的な階段を上っていきました。
下位層は、シミュレーションとデータインフラストラクチャで構成されていました。シナリオの生成、機械データの収集、イベントの再現、動作の評価などです。その上には、物理的な機械のためのオペレーティングシステムがありました。スケジューリング、ミドルウェア、メモリ管理、通信、機能安全などです。これらは、機械に表示されるアプリケーションの集合ではなく、機械自体を管理するオペレーティングシステムでした。さらにその上には、インテリジェンスそのもの、つまり、陸上、空中、海上で動作する機械に展開されるワールドモデルとプランニングシステムがありました。
2024 年から 2025 年までに、その結果は外部から測定可能になりました。Applied Intuition は評価額 150 億ドルで資金調達ラウンドを実施しました。2025 年までに、中国以外の主要自動車メーカー 20 社中 18 社が顧客になりました。Applied Intuition の技術を使用したレベル 4 トラックが、日本でドライバーなしで運行されていました。同社は米国陸軍との展開、米国海軍の軍艦に搭載されたオペレーティングシステム、そして鉱業、建設、農業、トラック輸送における生産業務を行っていました。そして、多くのシリコンバレーのスタートアップにとっては異例なことですが、Applied Intuition は投資家から調達した一次資金（約 10 億ドル）の大部分を保持しつつ、複数年にわたって大規模な売上高をほぼ倍増させてきました。
その頃には、当初の問題は変化していました。2017 年、業界は自動運転のインテリジェンスがいつ十分に高性能になるのかを疑問視していました。2020 年代半ばまでに、トランスフォーマーモデルの高度化のおかげで、モデルの性能は大規模組織がそれを展開できる速度よりも速く向上していました。
これが、ツール企業がプラットフォーム企業になることができる理由です。ツールは、限定されたタスクを解決することから始まります。成功すれば、多くのタスクが実行される共通のインターフェースになります。統合、テストケース、ワークフロー、組織的な記憶を蓄積し、最終的には生産システムの付属品ではなくなり、生産が行われる環境そのものになります。
ウェブブラウザは、歴史的な類似例を提供します。それは、基盤となるインターネットを「創造」したわけではありませんが、マニアックな趣味人ではない大多数の人々にとってインターネットを使いやすいものにし、そのアクセスによって彼らが構築し、実行できるようになったものに向けて、数兆ドル相当の経済活動が移動しました。Applied Intuition のシミュレーターからデータインフラストラクチャ、オペレーティングシステムへの進化は、顧客がすでに行っていた仕事に従ったものでした。その仕事の多くが Applied の製品に移行するにつれて、そのソフトウェアは、それらの企業が機械を構築する方法の一部となり、開発の一段階で使用されるツールではなくなりました。
Dana
本日、Applied Intuition は Dana をローンチします。
9 年間にわたり、Applied Intuition はインテリジェントマシンの開発に使用されるテクノロジーを構築してきました。Dana は、その蓄積されたシステムの上にエージェンティックインターフェースを配置します。エンジニアは、要件から始めて、それを関連するコードに接続し、シミュレーションと定義された評価を通じて変更を実行し、テストベンチまたはハードウェアインザループシステムに移し、最終的に物理的なマシンにステージングすることができます。以前は、この作業の多くは、エンジニアが専門のツール間で手動で結果を渡す必要がありました。Dana は、システムがどのように、なぜ変更されたかの記録を保持しながら、そのパスを調整することができます。
これは、自動運転の背後にある技術的手法が変化している中で登場します。自動運転業界の歴史のほとんどにおいて、進歩は模倣学習の形でもたらされました。つまり、記録された人間の運転を十分に収集し、モデルにそれをコピーするように訓練するのです。現在、フロンティアは、閉じた開発ループ内でのエンドツーエンドの強化学習へと移行しています。システムが問題に遭遇すると、チームはその状況の例をさらに見つけるか生成し、モデルが再トレーニングされ、同じシナリオが再実行されて、その動作が改善されたかどうかが確認されます。Applied は、そのループを実行するために必要なシミュレーション、合成データ、評価、展開システムをすでに持っています。Dana は、それを運用する上でエージェントに役割を与えます。
物理的な経済は、歴史的に、手に負えないと思われる理由からソフトウェアに対して抵抗力を持ち続けてきました。これらの産業は、長いハードウェアサイクルと、多くの物理的な世界の考慮事項を持っています。これらは、機械が数トンの重さがあり、人の近くで動いていて、誰かが怪我をするまでは、ありふれた工学上の問題です。その時点で、仕様と展開の決定との間のすべてのリンクは、精査に耐えなければなりません。
自動運転マシンは、異常な証明責任を負っています。メーカーは、モデルが良好に動作すると信じていても、規制当局がその結論にどのように達したかを理解できるまで、出荷できない可能性があります。Dana はそのために構築されました。その有用性は、コードを生成したりワークフローを実行したりする速度と同様に、トレーサビリティと評価に依存しています。
同時に、経済性も変化しています。インテリジェンスは急激な価格低下曲線を描いています。自動運転レイヤー自体は豊富になる傾向にあり、多くの設定では、限界的な価格は無視できるほどになります。
一つのロボットメーカーは、自社が製造する機械だけを販売することができます。Dana は、今後 20 年間使用され続けると予想される既存の機器をアップグレードしたり、人間のドライバーを内部に収める必要によって形状が決められなくなった新しい機械を開発したりするために使用できます。言い換えれば、Dana は、10 億台のインテリジェントマシンを実現するための一つの方法です。
長年にわたり、自動運転システムはモデル自体によって制限されていました。その制約は緩和されました。残りの作業は、それらを展開しようとしているメーカーやオペレーターの中にあり、モデルを実際のハードウェアに適応させ、研究ラボから遠く離れた場所で稼働しているシステムをサポートするという形で存在します。市場は物理的な世界で AI を使用する準備ができていますが、ほとんどの企業は、それを行うために 1000 人規模の自動運転組織を構築する余裕はありません。
Applied Intuition は、インテリジェンスがハードウェアや物理的な世界との接触にどのように耐えるかを学ぶために 9 年間を費やしました。Dana は、その知識を、機械を自力で動かそうとしているすべての人の手に届けます。
