Future Mirror – General Intuition e l’AI come “ponte” tra fisico e virtuale

General Intuition, una startup di intelligenza artificiale con sedi a New York e Ginevra, ha raccolto quest’anno circa 114 milioni di euro (134 milioni di dollari) in un round di finanziamento. Una cifra che rappresenta uno dei più importanti investimenti di Venture Capital di fase seed nel settore dell’AI del 2025.

Facciamo un passo alla volta: la società è nata come spin-off della piattaforma olandese di condivisione video Medal e si concentra sullo sviluppo di agenti intelligenti capaci di ragionare in ambienti tridimensionali, utilizzando dati visivi per apprendere comportamenti complessi.

In sostanza, una tecnologia che riguarda non solo il mondo virtuale ma anche quello fisico. Utile, per esempio, nell’ambito dei videogiochi VR “full-room”, dove il giocatore dotato di un visore non sta solo fermo o seduto, ma si muove fisicamente nello spazio con i movimenti che vengono tradotti all’interno del mondo virtuale. Senza scordare il comparto robotica e droni, sviluppando agenti in grado di navigare autonomamente in ambienti complessi, come nel caso di droni per operazioni di ricerca e salvataggio.

I fondi raccolti – nel round che è stato guidato da Khosla Ventures e General Catalyst, con la partecipazione di Rain – serviranno soprattutto per potenziare e migliorare lo sviluppo della sua tecnologia, utilizzando un ragionamento spazio-temporale addestrato su centinaia di milioni di video di giochi che, secondo General Intuition, offrono un set di dati superiore rispetto a piattaforme come YouTube o Twitch.  

«Quando giochi ai videogiochi, essenzialmente trasferisci la tua percezione, solitamente attraverso una visuale in prima persona della telecamera, in ambienti diversi», ha dichiarato Pim de Witte, Ceo di Medal e General Intuition, a TechCrunch.  Il manager ha poi osservato che i giocatori che caricano clip tendono a pubblicare esempi molto negativi o positivi: questi costituiscono casi limite davvero utili per l’AI. «Si ottiene questo bias di selezione proprio verso il tipo di dati che si desidera effettivamente utilizzare per il lavoro di addestramento», ha aggiunto de Witte.

Tale patrimonio di dati è ciò che, secondo quanto riferito, ha attirato l’attenzione di OpenAI, che alla fine dello scorso anno avrebbe tentato di acquisire Medal per 500 milioni di dollari, secondo The Information (né OpenAI né General Intuition hanno voluto commentare l’indiscrezione).

Sebbene la startup stia costruendo modelli di mondo su cui addestrare i propri agenti, tali modelli non costituiscono il prodotto. Si tratta di una differenziazione importante: mentre altri produttori come DeepMind e World Labs vendono rispettivamente i propri modelli per l’addestramento di agenti e la creazione di contenuti, General Intuition si concentra, soprattutto nel settore videogame, sulla creazione di bot e personaggi non giocanti in grado di superare i tradizionali “bot deterministici”, ovvero personaggi pre-programmati che producono sempre lo stesso risultato. Quando un giocatore umano si trova davanti a un personaggio virtuale, l’esito deve essere variabile e imprevedibile, andando verso una percentuale di vittorie che massimizzi il coinvolgimento.

Sul piano commerciale, General Intuition prevede di lanciare entro la prima metà del 2026 personaggi non giocanti (NPC) e strumenti di simulazione basati sull’AI.

Altro punto da non trascurare: la società è strutturata come una public-benefit corporation e mira a potenziare, non sostituire, i ruoli creativi nell’industria del gaming.

A titolo di confronto, la maggior parte delle startup europee attive in embodied AI ha raccolto importi notevolmente inferiori rispetto a General Intuition.

Ad esempio, la tedesca Energy Robotics ha ottenuto 11,5 milioni di euro per sviluppare il proprio software di ispezione autonoma per robot e droni. Allo stesso modo, sempre in Germania, Unchained Robotics ha raccolto 8,5 milioni per rendere più accessibile l’automazione industriale. Invece, in Italia, Cyberwave ha chiuso un round da 7 milioni per costruire un sistema per connettere agenti AI con macchine e sensori reali.