Feather – სტარტაპი, რომელიც დეველოპერებისთვის რობოტოტექნიკის „Android-ს“ ქმნის
სტარტაპი Feather Robotics-ი 30,000-დოლარიან მოდულურ ჰუმანოიდურ პლატფორმას ქმნის, რომელიც დეველოპერებს საშუალებას აძლევს, რობოტები სხვადასხვა ამოცანისთვის მოარგონ.

რობოტოტექნიკის სფეროს დამფუძნებლები და ინვესტორები ერთხმად თანხმდებიან, რომ „ChatGPT-ის მომენტი“ — როდესაც ზოგადი დანიშნულების რობოტი ნებისმიერ გარემოს უპრობლემოდ მოერგება — ჯერ არ დამდგარა. მოსაზრებები იმის შესახებ, ეს გარდატეხა ახლოსაა თუ ათწლეულების შემდეგ მოხდება, მკვეთრად განსხვავებულია. გასულ წელს დაფუძნებული ჰუმანოიდური რობოტების სტარტაპი Feather Robotics კი ორივე სცენარისთვის ემზადება.
Tesla-სა და Figure-ისგან განსხვავებით, რომლებიც ერთდროულად მუშაობენ როგორც რობოტის კორპუსზე, ისე ფუნდამენტურ „ტვინზე“, Feather დეველოპერებს აწვდის აპარატურულ და პროგრამულ ინსტრუმენტებს რეალური ამოცანების გადასაჭრელად. კომპანიის თანადამფუძნებლის, ჰოა მაის თქმით, დღეს შეუძლებელია Tesla-ს რობოტის ყიდვა და მასზე საკუთარი პროგრამების დაშენება. Feather-ის სტრატეგია კი Nvidia-სა და Apple-ის მსგავსია: დაიწყონ მუშა პროდუქტით და დროთა განმავლობაში გაართულონ იგი.
2025 წელს, მას შემდეგ რაც მაიმ თავისი წინა სტარტაპი 1X-ს მიჰყიდა, მან პარსა ბახტიარისთან (Tesla Model 3-ის ყოფილი ინჟინერი) ერთად შექმნა გუნდი. მათ მიზნად დაისახეს რობოტოტექნიკის „Android-ის“ შექმნა. ამ ხედვამ Gradient Ventures-ის ყურადღება მიიპყრო, რომელმაც სტარტაპის 7.6 მილიონი დოლარის მოცულობის pre-seed რაუნდს უხელმძღვანელა.
მოდულური სისტემა და ბაზარზე შესვლა
Feather-მა უკვე წარადგინა მოდულური რობოტული სისტემა, რომელიც დეველოპერებს საშუალებას აძლევს, აპარატურა სხვადასხვა საჭიროებაზე მოარგონ, მაგალითად, შეცვალონ რობოტის ხელების სიგრძე. სტარტაპმა უკვე დაიწყო გაყიდვები და მისმა შემოსავალმა 1 მილიონ დოლარს გადააჭარბა. მიუხედავად იმისა, რომ კომპანია კლიენტების ვინაობას არ ამჟღავნებს, ცნობილია, რომ მათი რობოტები იაპონიის რესტორნებში მზარეულებად მუშაობენ და სამეცნიერო ლაბორატორიებს ასუფთავებენ.
პროგრამული თვალსაზრისით, Feather-ის აპარატურას შეუძლია ნებისმიერი წამყვანი პროვაიდერის AI მოდელების გაშვება, მათ შორის Generalist-ის, Skild-ისა და Physical Intelligence-ის. საველე ტესტირებისა და ხარვეზების აღმოფხვრის შემდეგ, კომპანია პროდუქტის მასშტაბური გაშვებისთვის ემზადება.
კონკურენტული უპირატესობა და ფასი
Gradient-ის პარტნიორის, დარიან შირაზის აზრით, Feather-ს აშშ-ში პირდაპირი კონკურენტი არ ჰყავს. ის ბაზარს სამ კატეგორიად ყოფს:
- სტარტაპები, რომლებიც საყოფაცხოვრებო რობოტებს ქმნიან (მაგალითად, Sunday);
- ინდუსტრიული გიგანტები, რომლებიც ზოგადი დანიშნულების მანქანებზე მუშაობენ (Figure და Tesla);
- Feather, რომელიც ერთადერთი ამერიკული სტარტაპია მოდულური ჰუმანოიდური პლატფორმით.
Feather-ის ერთ-ერთი მთავარი უპირატესობა ფასია. რობოტი 30,000 დოლარი ღირს, რაც ჩინური Unitree H2 Edu-ს ფასის დაახლოებით ნახევარია. შირაზი მიიჩნევს, რომ ამ ფასად ბაზარი ძალიან დიდია, რადგან რობოტის შეძენა უფრო მომგებიანია, ვიდრე მუშახელის დაქირავება, რომელსაც ტრენინგი, HR მართვა და დამატებითი მხარდაჭერა სჭირდება.
მომავლის ხედვა: ფიზიკური AI-ს ეკოსისტემა
სტარტაპი საკმაოდ ეფექტურად მუშაობს და მიღებული დაფინანსების მხოლოდ მცირე ნაწილი აქვს დახარჯული. მათი მთავარი ფსონი იმაზეა, რომ რობოტოტექნიკის ღირებულება შეიქმნება ეკოსისტემის გარშემო, რომელიც აპარატურის ბაზაზე განვითარდება.
ჰოა მაის პროგნოზით, თუ დღეს ფიზიკური AI კომპანიების ბაზარი მცირეა, ხუთ წელიწადში ათასობით ასეთი აპლიკაცია იარსებებს. Feather-ს სურს იყოს სწორედ ის პლატფორმა, რომელიც ყველა მათგანს აამუშავებს.
მსგავსი სტატიები

AI ასისტენტების სტარტაპმა Town-მა გაშვებიდან ოთხ თვეში „იუნიკორნის“ სტატუსი და 108 მილიონი დოლარის ინვესტიცია მოიპოვა
სან-ფრანცისკოში დაფუძნებულმა AI სტარტაპმა Town-მა, გაშვებიდან ოთხ თვეში, 108 მილიონი დოლარის ინვესტიცია მოიზიდა და „იუნიკორნის“ სტატუსი მიიღო.

Khosla Ventures-ი ინვესტიციებს ზრდის: Even Healthcare ინდოეთის ჰოსპიტალურ სექტორს ცვლის
ინდოეთში დაფუძნებულმა სტარტაპმა Even Healthcare-მა 50 მილიონი დოლარის ინვესტიცია მოიზიდა. კომპანია მიზნად ისახავს შეცვალოს ჰოსპიტალური ეკონომიკა და ექიმების წახალისების სისტემა.

Tressfecta: ინოვაციური ტექნოლოგია, რომელიც თმის დაწვნის ხანგრძლივ და მტკივნეულ პროცესს ამარტივებს
აისატა დიალოს სტარტაპი Tressfecta ქმნის მოწყობილობას Plait Pilot, რომელიც სტილისტებს თმის დაწვნის მოსამზადებელ ეტაპზე ეხმარება და ფიზიკურ დატვირთვას მნიშვნელოვნად ამცირებს.