空間知能（Spatial Intelligence）の新しい時代：World Labsが歴史的な10億ドルの資金調達を達成

人工知能業界にとって分水嶺となる瞬間、著名なAIの先駆者であるフェイフェイ・リー（Fei-Fei Li）博士によって設立された空間知能のスタートアップ、World Labsが、新しい資金調達ラウンドで10億ドルの調達に成功しました。2026年2月18日に行われたこの発表は、投資家の関心がテキストベースの大規模言語モデル（Large Language Models: LLMs）から、三次元環境を認識、理解、および相互作用できる「ラージ・ワールド・モデル（Large World Models: LWMs）」へと大きくシフトしたことを示しています。

この大規模な資本注入は、2024年に達成された初期のユニコーン企業としての地位を大幅に上回る企業価値評価を受けたとされており、Nvidia、AMD、およびAutodeskを含む業界の巨頭連合によって支援されています。Creati.aiの読者にとって、この進展はAIがクリエイティブなワークフロー、ロボット工学、および物理世界とどのように統合されるかにおける決定的な進化を意味しています。

テキストを超えて：空間知能の台頭

過去数年間、AIの物語はテキストや2D画像の処理に長けた生成モデルによって支配されてきました。しかし、ImageNetに関する独創的な研究からしばしば「AIのゴッドマザー」と呼ばれるフェイフェイ・リー（Fei-Fei Li）博士は、次のフロンティアは**空間知能（Spatial Intelligence）**であると長らく主張してきました。

データの統計的パターンに基づいてコンテンツを作成する従来の生成AIとは異なり、空間知能（spatial intelligence）はマシンに物理的現実の基礎を与えることを目的としています。World Labsは、3D世界の幾何学、物理学、およびセマンティクスを理解するモデルを開発しています。

「私たちは、カップを説明できるAIから、カップに体積があり、テーブルの上に置かれ、掴むことができ、他の物体との相対的な3D空間に存在することを理解するAIへと移行しています」と、リー博士は発表後の記者会見で述べました。

この資金調達は、World Labs独自のラージ・ワールド・モデルの開発を加速させます。これらのモデルは、単なる静的なアセットではなく、完全にインタラクティブな3D環境を生成するように設計されています。ゲーム開発から工業デザインに至るまでの業界において、これはクリエイターが単なる平面的な画像ではなく、機能的で物理法則に準拠した3Dシーンを生成するようにAIにプロンプトを出せるワークフローを約束するものです。

戦略的支援：3Dに賭ける巨頭たち

投資家グループの構成は、金額と同じくらい重要です。Nvidia、AMD、およびAutodeskの参加は、ハードウェアとソフトウェアの垂直市場全体における空間AIの戦略的必要性を浮き彫りにしています。

NvidiaとAMD：コンピューティング軍拡競争

NvidiaとAMDの両社がこのラウンドに参加したことは、ボリュメトリック（体積）データの処理に伴う激しい計算需要を強調しています。

• Nvidiaは、World Labsを自社のOmniverseプラットフォームを補完する完璧な存在と見ており、World LabsのLWMを使用して、デジタルツインにインテリジェントで空間を認識するアセットを配置する可能性があります。
• AMDは、ハイパフォーマンスAIコンピューティングにおける自社の実力を示すことに意欲的であり、標準的なLLMのトレーニングとは大きく異なる空間知能独自のワークロード向けに、最新のMIシリーズアクセラレータを最適化することを目指しています。

Autodesk：デザインの革命

Autodeskの参入は、おそらくクリエイティブ分野にとって最も興味深いものです。CADおよび3Dモデリングソフトウェアのリーダーとして、Autodeskの投資は、World Labsの技術がMaya、3ds Max、またはRevitなどのツールに直接統合される未来を示唆しています。これにより、建築家やゲームデザイナーは、自然言語のプロンプトを介して、正確な照明や物理特性を備えた複雑な3D構造を生成できるようになる可能性があります。

生成パラダイムの比較：LLM vs. LWM

このシフトの大きさを理解するために、現在支配的なAIパラダイムとWorld Labsが構築しているものを比較することが役立ちます。以下の表は、2023年から2025年の生成AIと、2026年に出現する空間AIの主な違いをまとめたものです。

ロボット工学と自動化への影響

クリエイティブな用途は多岐にわたりますが、World Labsにとっての「聖杯」は依然としてロボット工学です。ロボット自動化における主要なボトルネックの一つは、構造化されていない環境においてマシンが汎用化できないことでした。シミュレーション内で箱を拾い上げるように訓練されたロボットは、照明や位置のわずかな変化のために現実世界で失敗することがよくあります。これは「シム・トゥ・リアル（sim-to-real）」ギャップとして知られる問題です。

World Labsはこのギャップを埋めることを目指しています。3D相互作用の膨大なデータセットでモデルを訓練することにより、物理世界に関する常識的な知識を提供するロボット用の「脳」を構築しています。この10億ドルの資金調達は、おそらくロボットハードウェアメーカーとの提携を加速させ、World Labsが自社のソフトウェアを倉庫、病院、家庭でのテストのために物理的なマシンに導入することを可能にするでしょう。

先の道のり：課題と期待

巨額の資金調達にもかかわらず、前途には課題がないわけではありません。3Dデータの処理には、テキストよりも指数関数的に多くの計算能力が必要です。さらに、高品質な3Dトレーニングデータを収集することは、ウェブからテキストをスクレイピングするよりもはるかに困難です。

しかし、10億ドルの新規資本を得たWorld Labsは、これらのインフラストラクチャの障害を解決する独自の立場にあります。同社は研究者やエンジニアのチームを拡大する計画であり、特にコンピュータビジョン、グラフィックス、およびロボット工学の交差する専門知識を持つ人材をターゲットにしています。

AI業界にとって、2026年2月は、関心が「AIが何を言えるか」から「AIが何をできるか」へと移った月として記憶されることになるでしょう。World Labsがこの資本を展開するにつれ、私たちCreati.aiは、これらのツールがどのように開発者やクリエイターに浸透していくかを注視していきます。文章を書くのと同じくらい簡単に世界を生成するという約束は、もはやSFではなく、十分に資金提供されたビジネス目標なのです。