最近、多くのVCが「Physical AI」を口にしているが、大半はPowerPoint上の概念に過ぎない——ロボットや自動運転に言及した後、ソフトウェア企業に投資して終わりだ。
Eclipse Capitalは異なる行動を取った。4月初め、パロアルトに拠点を置くこのVCは、13億ドルの資金調達完了を発表した。内訳は5億9100万ドルの早期インキュベーションファンドと、成長段階に特化したファンドである。
金額は業界最大級ではないが、投資ロジックは注目に値する。
投資だけでなく、自らインキュベート
パートナーのJiten Behl氏は今回の資金調達を率直に説明する：
「過去20年、私たちは多くの技術革新の波を見てきた…今回初めて、物事がスクリーンから物理世界に移行している。」
Eclipseの手法は一般的なVCとは異なる——外部企業に投資するだけでなく、自社でスタートアップをインキュベートする。現在、社内ではいくつかのプロジェクトが「調理中」であり、Behl氏は「本当にクールないくつかのアイデア」と表現し、主に複数の業界にまたがるエンタープライズ向け製品だという。
さらに特筆すべきはデータ戦略だ。Eclipseは意図的にポートフォリオをエコシステムとして構築し、自動運転企業とエネルギー企業、産業用ロボット企業と建設企業を連携させ、業界横断的なデータでより優れたAIモデルを訓練する：
「鍵は、いかに業界を横断して接続し、業界横断的な規模を構築し、そして業界横断的なデータで堀を築くかだ。」
既存の投資先企業
Eclipseのポートフォリオは複数の分野にまたがる：
- Arc：電気ボート
- Redwood Materials：バッテリーリサイクルと材料
- Bedrock Robotics：自律型建設機械
- Wayve：自動運転技術
- Mind Robotics：産業用AIロボット
これらの企業に共通するのは、すべて物理世界で実物を扱い、大量のセンサーデータに依存し、データ次元で相互補完できる機会があることだ。
なぜ今なのか
ソフトウェア側のAIはすでに飽和状態にある。大規模モデルは数社の主力プレイヤーが争い、コードツールは統合が進み、インフラ層には大手テクノロジー企業が参入している。
物理側は異なる：課題はより大きく、参入障壁はより高く、データはより希少であり、大手企業は迅速に複製できない。真の競争優位は、センサーデータの蓄積、エンジニアリング経験、業界関係に基づいており、計算能力だけで構築できるものではない。
Eclipseの論理はこうだ：13億ドルを使って早期段階でデータの堀を築き、他の企業がPhysical AIの機会に気づいた時には、すでに堀は掘られている。
興味深い観察として、ソフトウェアAIのレッドオーシャン化が賢い資金を物理世界へと駆り立てている。この転換点は2026年にますます明確になっている。
出典：CocoLoop、VC Eclipse has a new $1.3B to back — and build — 'physical AI' startups（TechCrunch）