Decart lanza el modelo de mundo Oasis 3 para simulación en tiempo real

El miércoles, la startup de IA Decart presentó Oasis 3, un modelo de mundo interactivo (un modelo de IA que simula entornos físicos) que genera entornos de conducción fotorrealistas en tiempo real. La empresa se dirige inicialmente a compañías de vehículos autónomos para escenarios de simulación, con planes de expandirse a la robótica y otras aplicaciones de IA física. El modelo, basado en el modelo de video en tiempo real Lucy, está disponible actualmente para desarrolladores a través de una API con un precio de USD 0.02 por segundo.

Al ofrecer acceso inmediato a la API, Decart busca construir un ecosistema de desarrolladores en torno a su tecnología. Dean Leitersdorf, cofundador y CEO de Decart, comparó el enfoque con los primeros días de los modelos de lenguaje, afirmando: “Creo que surgirá toda una comunidad de desarrolladores sobre esto”. Este lanzamiento coloca a Decart en competencia con varias empresas tecnológicas y startups especializadas que desarrollan modelos de IA física, incluyendo:

• Google, que lanzó anteriormente su modelo Genie 3 en vista previa de investigación.
• World Labs, que lanzó su modelo Marble para casos de uso comercial.
• Las empresas de generación de video Luma y Runway, que están traduciendo sus modelos a modelos de mundo.

El lanzamiento sigue a una ronda de financiamiento de USD 300 millones que valoró a la startup de dos años en casi USD 4000 millones. La ronda atrajo a inversionistas estratégicos como Toyota, Adobe y eBay, junto con el inversionista existente Nvidia. Decart atribuye sus precios a su software Decart Optimization Stack (DOS), que optimiza el rendimiento del modelo hasta el nivel de hardware. Leitersdorf señaló que esta integración vertical permite a la empresa ejecutar estos modelos a un costo que es más de un orden de magnitud más barato que el de la competencia. En consecuencia, la startup ha consumido drásticamente menos de USD 100 millones en su existencia.

Aunque Oasis 3 genera entornos multicámara físicamente precisos, enfrenta limitaciones técnicas notables. El modelo se degrada significativamente al generar mundos durante largos períodos. Por ejemplo, en las pruebas, un entorno de calle de la ciudad de Nueva York generado perdió gradualmente su integridad temática específica, revirtiendo a una ciudad occidental genérica antes de desaparecer por completo. Además, el modelo no simula la física correctamente, lo que provoca que los autos atraviesen otros autos. Leitersdorf reconoció este problema, calificándolo como un “importante problema de investigación que estamos resolviendo ahora” debido a la falta de datos sobre accidentes. Parte de la dificultad proviene de la arquitectura autorregresiva del modelo, lo que significa que genera un fotograma a la vez basado en los fotogramas anteriores. Con cada fotograma requiriendo aproximadamente 8000 tokens, la ventana de contexto se llena rápidamente, lo que lleva a Decart a investigar la compresión de memoria y ventanas de contexto más largas.

Por qué importa

Decart intenta construir un ecosistema de desarrolladores en torno a los modelos de mundo ofreciendo acceso a la API de su nuevo modelo Oasis 3, posicionándose para competir con grandes actores como Google y World Labs en el espacio de la IA física.