DeepCybo, startup AI con sede a Pechino fondata da Chen Kai, ha costruito la propria strategia attorno all’idea di una AGI basata su dati umani raccolti in prima persona. L’azienda ha ottenuto finanziamenti per centinaia di milioni di RMB, puntando tutto sulla creazione di modelli di intelligenza artificiale incarnata addestrati attraverso video reali dal punto di vista umano. Una visione che, inizialmente accolta con scetticismo, ha trovato successivamente riscontro anche nelle strategie adottate da grandi player internazionali come Tesla, NVIDIA e Figure AI.
La visione di DeepCybo sull’AGI basata su dati umani
Alla base dell’approccio di DeepCybo c’è un principio chiaro: i dati raccolti dalla prospettiva umana rappresentano la base più efficace per sviluppare sistemi di intelligenza artificiale incarnata. L’azienda privilegia infatti i video in prima persona, utilizzati per addestrare modelli in grado di comprendere, anticipare e replicare il comportamento umano.
Questa impostazione consente di costruire ambienti di apprendimento realistici per agenti intelligenti, superando i limiti dei tradizionali dataset sintetici o osservazionali. In questo modo, il dato video umano diventa un vero e proprio asset strategico, trasformando la raccolta delle informazioni in un vantaggio competitivo per la startup cinese.
La convergenza globale su un nuovo paradigma
La traiettoria tracciata da DeepCybo ha trovato conferme importanti a livello internazionale. A partire dal 2025, diversi attori globali hanno iniziato a orientarsi verso approcci simili. Tesla ha annunciato lo spostamento dell’addestramento di Optimus verso dati video umani, mentre GeneralistAI ha mostrato una dimostrazione basata su apprendimento imitativo con 270.000 ore di dati raccolti.
Figure AI, invece, ha avviato collaborazioni con aziende del real estate commerciale per la raccolta di dati in prima persona. Nel 2026, NVIDIA ha ulteriormente consolidato questa direzione con il progetto EgoScale, che utilizza 20.000 ore di video umani per il pre-training di robot dedicati alla manipolazione fine. Questo scenario ha rafforzato la posizione di DeepCybo come anticipatrice di un paradigma oggi condiviso su scala globale.
Investimenti e crescita nel settore dell’intelligenza robotica
Il percorso della startup è stato accompagnato da una forte crescita finanziaria. DeepCybo ha infatti raccolto centinaia di milioni di RMB, risorse che stanno alimentando lo sviluppo delle infrastrutture necessarie alla raccolta e all’elaborazione dei dati umani AGI.
Gli investimenti vengono impiegati sia per espandere le reti di acquisizione dei video in prima persona, sia per potenziare le piattaforme di addestramento dei modelli di intelligenza artificiale. Il settore della robotica intelligente osserva con attenzione questa evoluzione, considerando il modello video-first una possibile svolta nelle modalità di apprendimento delle macchine fisiche.
Le sfide del modello embodied AGI
Nonostante le potenzialità, la raccolta di dati umani in prima persona presenta sfide significative. Garantire autenticità, varietà e qualità delle informazioni richiede infrastrutture complesse e sistemi di acquisizione distribuiti. DeepCybo sta lavorando su architetture in grado di gestire enormi volumi di dati e integrarli nei modelli di apprendimento.
La prospettiva di una AGI realmente incarnata apre però scenari che vanno oltre la robotica tradizionale, ampliando il campo d’azione dell’intelligenza artificiale in contesti sempre più complessi e dinamici.
La risposta delle big tech e il cambio di paradigma
Il fatto che aziende come Tesla e NVIDIA abbiano adottato strategie simili a quelle di DeepCybo segnala una convergenza globale sul valore dei dati umani per l’AGI. La raccolta sistematica di video in prima persona sta diventando una componente centrale nello sviluppo delle nuove generazioni di agenti autonomi.
Questa convergenza tra Cina e Stati Uniti contribuisce a ridisegnare gli equilibri della ricerca sull’intelligenza artificiale, favorendo un ecosistema sempre più competitivo e interconnesso.
Nuove prospettive per l’intelligenza artificiale incarnata
L’evoluzione del settore indica che il futuro dell’AI passerà sempre più dall’integrazione tra ricerca accademica e applicazioni industriali. Per DeepCybo, così come per gli altri attori globali, il punto centrale resta la capacità di trasformare il comportamento umano in dati utili per l’apprendimento delle macchine.
La direzione intrapresa suggerisce che la prossima fase dell’intelligenza artificiale sarà definita dalla qualità e dalla scala dei dati raccolti direttamente dall’esperienza umana, con implicazioni profonde per robotica, automazione e sistemi autonomi.
Fonte: Pandaily
