I fondi di venture capital stanno puntando forte sui world model, la nuova scommessa nel mondo dell’intelligenza artificiale. Nella prima metà del 2026, gli investitori in capitale di rischio early stage hanno piazzato più di 3 miliardi di dollari nelle startup specializzate in questi strumenti: un segnale forte che riflette la centralità della Physical AI e della robotica nei settori industriali più importanti e strategici.
L’AI fisica sviluppa un’intelligenza di livello umano che permette alle macchine di muoversi in ambienti complessi e interagire con il mondo, scoprire strategie in modo autonomo e anticipare conseguenze, prendere decisioni e gestire condizioni inaspettate. È il superamento dei modelli linguistici di grandi dimensioni e un fenomeno completamente nuovo che punta a raggiungere la coerenza a lungo termine per diventare un vantaggio competitivo concreto.
In questo articolo:
- I world model stanno ridefinendo l’intelligenza artificiale
- Gli investimenti più significativi nelle startup del settore
- Comprendere e simulare il mondo reale: i modelli di frontiera
- La prossima rivoluzione dell’AI sarà fisica (e robotica)
I world model stanno ridefinendo l’intelligenza artificiale
I world model sono sistemi di intelligenza artificiale progettati per simulare la realtà anziché limitarsi a elaborare testo. Questi strumenti comprendono le dinamiche del mondo reale, incluse le coordinate fisiche e spaziali, e utilizzano gli input (testo, immagini, video, suoni, movimenti, codici) per prevedere cosa accadrà. L’obiettivo è insegnare all’AI come eguagliare le abilità umane e comportarsi nel mondo fisico, non solo in quello digitale.
I modelli apprendono le regole base della fisica da un’enorme quantità di dati multimodali (reali e sintetici) e vengono addestrati dagli sviluppatori a percepire l’ambiente, ragionare, imparare dalle proprie azioni in un contesto concreto e generare mondi ad alta fedeltà. Le applicazioni pratiche sono numerose, dall’industria e la manifattura ai veicoli a guida autonoma nell’automotive, dalla logistica e l’agricoltura ai dispositivi medicali e l’assistenza alla persona fino alla difesa e l’intelligence militare.
Un world foundation model (Wfm) è costruito in cinque fasi. La prima è la data curation (il processo di creazione e gestione di enormi set di dati per l’addestramento), alla quale seguono la tokenizzazione (la conversione dei dati in token per facilitare l’apprendimento automatico), il pre-training e il post-training. La tappa finale è l’apprendimento per rinforzo (Rl, Reinforcement learning), necessario all’algoritmo per analizzare e ragionare autonomamente prima di giungere a una decisione.
Gli investimenti più significativi nelle startup del settore
Yann LeCun è l’ex responsabile dell’intelligenza artificiale di Meta. Lasciata l’azienda di Mark Zuckerberg, ha fondato la startup Ami Labs (le iniziali stanno per Advanced Machine Intelligence) con la quale ha raccolto 1,03 miliardi di dollari in un round co-guidato da Cathay Innovation, Greycroft, Hiro Capital, Hv Capital, Bezos Expeditions e altri investitori e business angel di tutto il mondo. La valutazione della startup parigina è di 3,5 miliardi.
LeCun vuole portare l’intelligenza artificiale oltre gli Llm. La nuova generazione di sistemi di AI immaginata da Ami sarà in grado di “comprendere il mondo, possedere una memoria persistente, ragionare e pianificare, essere controllabili e sicuri”, come scrive l’azienda sul suo sito. Tra gli altri investitori e sostenitori strategici della startup spiccano Nvidia, Sbva, Samsung, Toyota Ventures, New Legacy, Temasek (il fondo sovrano di Singapore), Alpha Intelligence Capital, l’ex ad di Google Eric Schmidt, il miliardario francese Xavier Niel e il businessman statunitense Mark Cuban.
La scienziata informatica e imprenditrice cinese Fei-Fei Li, pioniera dell’intelligenza artificiale, è la mente dietro World Labs, startup che ha raccolto 1 miliardo di dollari in un round chiuso lo scorso febbraio. Al finanziamento hanno partecipato colossi come Amd, Nvidia, Autodesk, Emerson Collective, Fidelity Investments, Andreessen Horowitz e Sea. La valutazione dell’azienda non è stata rivelata, ma secondo diversi report dovrebbe toccare quota 5 miliardi.
World Labs sviluppa large world model e ha lanciato ufficialmente il suo primo prodotto commerciale, un software multimodale chiamato Marble: questo modello di spatial intelligence è capace di costruire mondi 3D modificabili e scaricabili a partire da semplici prompt di immagini o testo. Le distorsioni sono limitate al massimo e l’editor ibrido permette agli utenti di definire le strutture spaziali prima che l’AI ne aggiunga i dettagli visivi. Le ricadute concrete spaziano dalla realtà aumentata e virtuale alla robotica.
Comprendere e simulare il mondo reale: i modelli di frontiera
Il laboratorio israeliano Decart, fondato dagli ex membri dell’intelligence Dean Leitersdorf e Moshe Shalev, ha chiuso un round di finanziamento da 300 milioni di dollari lo scorso maggio, raggiungendo una valutazione di 4 miliardi. Tra i suoi finanziatori ci sono Sequoia Capital, Radical Ventures, Toyota Ventures e Nvidia, anche cliente strategico insieme ad Amazon. I due prodotti di punta di Decart sono Lucy, un world model per video interattivi in tempo reale, e Oasis, progettato per simulazioni generative di AI fisica e robotica.
Fondato da Oliver Cameron e Jeff Hawke nel 2023, Odyssey è un laboratorio di world model che ha raccolto 310 milioni di dollari nel suo ultimo round di Serie B, guidato da Natural Capital con la partecipazione di Amazon, Gv, Amd Ventures, Eqt, Iqt e altri importanti investitori. Ora la sua valutazione è di 1,45 miliardi. I modelli della startup statunitense sono quattro: Odyssey-2 Max per la simulazione generale in 3D, Starchild-1 per la simulazione in tempo reale, Agora-1 per l’interazione multi-agente all’interno di una simulazione condivisa e Prowl-1 per l’esplorazione attiva.
Nella corsa ai world model di frontiera non può mancare Google. Il gigante di Mountain View, sempre più impegnato negli investimenti sull’intelligenza artificiale, è in fase di anteprima limitata alla ricerca con il progetto Genie, un sistema basato sul modello Genie 3 che genera in real-time ambienti tridimensionali dinamici, completamente interattivi ed esplorabili. La piattaforma non si limita allo sviluppo videoludico, ma allarga l’orizzonte a tutte le interazioni fisiche di base.
La prossima rivoluzione dell’AI sarà fisica (e robotica)
Gli Llm “non hanno nemmeno la capacità di ragionamento di un gatto domestico”, ha dichiarato Yann LeCun in merito al rapporto tra i modelli lineari di apprendimento dell’intelligenza artificiale generativa e la comprensione della fisica. L’alternativa sono i world model, modelli adattabili a una realtà continua, rumorosa e multidimensionale e capaci di pianificare in ambienti reali. “La realtà non è un token”, ha aggiunto il co-fondatore di Ami. La convinzione è che i world model non si limiteranno a vedere il mondo: lo sentiranno.
I laboratori di Nvidia stanno lavorando al modello Cosmos 3, un omnimodel che genera mondi mettendo dentro la stessa architettura il ragionamento visivo e la simulazione di azioni. Le aziende stesse di robotica stanno tentando di dotare i loro umanoidi cognitivi di forme di comprensione del mondo: è il caso di Helix con Figure AI, Boston Dynamics con l’integrazione di Gemini di Google DeepMind in Atlas, Tesla con il sistema di apprendimento di Optimus.
Non esistono proiezioni di mercato specifiche per stimare il giro d’affari dei world model. Diversi analisti indipendenti stimano che il mercato globale dello spatial computing raggiungerà i 500 miliardi entro il 2030. Proiezioni più ampie, che includono i world model, gli agenti AI, la robotica e i gemelli digitali, stimano un mercato da oltre 1 trilione entro il 2034. In tal senso, la valutazione da 3,5 miliardi di dollari di Ami, prima ancora di aver commercializzato un singolo prodotto, è davvero emblematica e significativa.
