Generalist AI
以穿戴设备人类操作数据预训练 GEN-0/GEN-1 的机器人基础模型公司
- 数据类型
- 穿戴设备人类操作数据；少量机器人数据
- 规模口径
- GEN-1 预训练超 50 万小时（公司口径）；GEN-0 为 27 万小时、每周新增 1 万小时以上（公司口径）
- 客户
- 自用
- 融资
- 2026-06-04 $400M、估值 $20 亿（Radical Ventures 领投，NVIDIA、Bezos Expeditions 等；Bloomberg 报道，估值含本轮资金）；另有 $198M/$200M 报道，口径冲突
- 链接
- generalistai.com
做什么
训练 GEN-0/GEN-1 机器人基础模型，路线是用低成本穿戴设备采集的人类操作数据做预训练，不依赖机器人遥操 [1]。见 GEN-0 / GEN-1。
数据从哪来
GEN-1（2026-04）官方称预训练数据超 50 万小时，预训练不含机器人数据；每个任务后训练约 1 小时机器人数据（公司口径）[1]。GEN-0 页面称 27 万小时以上真实世界操作数据、每周新增 1 万小时以上，来自数千家庭、仓库与工作场所 [2]。穿戴设备的具体形态（夹爪、手套或头戴）官方未披露；"Data Hands"手套之说仅见二手，不能等同于 UMI 夹爪。
谁在用
Scale 官网把 Generalist 列为客户（Scale AI Physical AI），说明自采方也在外采数据。NVIDIA 为投资方之一。
口径冲突
400M/20 亿估值（2026-06-04）有 Bloomberg 报道与投资方公告佐证；另有 $198–200M 的报道及 $3B 估值谈判传闻，口径冲突，未核实 ⚠️。
外部数据伙伴与遥操时薪（补）
GEN-0 博客写数据来自 "multiple data foundry partners"，表中匿名为 Partner A/B/C，伙伴未点名（一手，公司口径）[4]。模式是自供硬件、外包采集运营：GEN-1 称已向多地寄出数千只机器人手。Data Collection Lab 设在 Somerville；采集员薪酬未披露。
来源
- https://generalistai.com/blog/gen-1 (2026-10-14)
- https://generalistai.com/blog/gen-0 (2026-10-14)
- https://qz.com/generalist-ai-funding-robotics-nvidia-bezos-060526 (2026-10-14，仅搜索摘要)
- https://generalistai.com/blog/nov-04-2025-GEN-0 (2026-10-14)
- https://jobs.ashbyhq.com/generalist/4e4aab28-fa5c-4809-947b-d42593636107 (2026-10-14)
相关卡片
卡片整理 2026-10-14。公司自报数据标“公司口径”；⚠️ 为未经独立核实。