Decart открыла доступ к world model Oasis 3 через API и предложила использовать её для генерации фотореалистичных дорожных сцен для беспилотного транспорта. Сервис позволяет создавать практически неограниченное число виртуальных поездок и редких аварийных сценариев без выезда на полигон. Компания продаёт доступ по цене 2 цента за секунду генерации и рассчитывает превратить модель в платформу для сторонних разработчиков.
Первым рынком для Oasis 3 Decart выбрала автономный транспорт. Для обучения и валидации систем вождения автопроизводителям нужны миллионы сценариев, включая редкие комбинации погоды, трафика и дорожных конфликтов, которые трудно и дорого собирать в реальном мире. На этом фоне генеративные симуляторы становятся заменой части полигонных и дорожных тестов, особенно на ранних этапах разработки.
По данным компании, модель сразу генерирует окружение с трёх камер, фронтальной и двух боковых. Это важная деталь для ADAS и беспилотников, где алгоритмы работают не с одной картинкой, а с многокамерным потоком. Decart утверждает, что собственный стек оптимизации DOS снижает стоимость запуска таких моделей более чем на порядок по сравнению с альтернативами на инфраструктуре Nvidia, Amazon и Google.
Ставка сделана не только на автопром. У стартапа уже более 100 тыс. разработчиков, а предыдущую модель Lucy используют в электронной коммерции и стриминге. Теперь Decart пытается повторить в сегменте world model схему, знакомую по OpenAI и другим разработчикам ИИ, сначала открыть API, затем собрать вокруг него прикладную экосистему.
Oasis 3 вышла через несколько недель после нового инвестиционного раунда на $300 млн, в котором компанию оценили почти в $4 млрд. Среди инвесторов Decart называет Toyota, Adobe, eBay и Nvidia. Для двухлетнего стартапа это показатель того, что спрос на генеративные модели реального мира смещается из лабораторий в корпоративные бюджеты.
Технология при этом далека от состояния, когда симулятор можно принять за полноценную цифровую копию города. Во время тестов модель создаёт убедительные сцены по текстовому описанию, но с длительной сессией теряет связность. Улица Нью-Йорка со временем превращается в усреднённый городской пейзаж, а уже пройденные перекрёстки могут исчезать или изменяться при возвращении.
Есть и более приземлённая проблема, физика объектов. Машина в такой среде может проехать сквозь другой автомобиль, потому что модель ещё не удерживает согласованность сущностей на длинном горизонте. Для беспилотников это ограничение критично: если цифровой мир нарушает базовые правила причинности, он годится скорее для предварительного обучения, чем для финальной проверки безопасности.
Причина в архитектуре. Oasis 3 относится к авторегрессионным моделям и генерирует кадры последовательно, постоянно опираясь на предыдущие. Каждый кадр содержит около 8 тыс. токенов, а при работе на десятках кадров в секунду контекст быстро переполняется. Следующая версия, по данным компании, должна научиться строить миры не только по изображениям, но и по видеозаписям реальных локаций, что должно улучшить устойчивость сцены.
Сегмент world model за последний год превратился из исследовательской темы в отдельную гонку. Google показала Genie 3, World Labs Фэй-Фэй Ли строит собственные модели физического мира, а Luma и Runway расширяют видеогенерацию в сторону интерактивных сред. Разница в том, что многие из этих систем демонстрировались как технологические витрины, тогда как Decart сразу предлагает коммерческий API.
У автопрома для такого инструмента есть понятный сценарий применения. Waymo, Tesla, Zoox и Mobileye уже много лет используют симуляцию для доводки систем вождения, потому что редкие инциденты на реальных дорогах собираются слишком медленно. По оценкам McKinsey, расходы на разработку ПО и вычислительной инфраструктуры в автомобильной отрасли будут расти двузначными темпами до конца десятилетия, а симуляция остаётся одним из крупнейших получателей этих бюджетов.
Отдельный рынок формируется и вокруг synthetic data. Gartner ещё в середине десятилетия прогнозировала, что значительная часть данных для ИИ будет искусственно сгенерированной, а не собранной вручную. Для автономного транспорта это особенно удобно: компании могут создавать ночные поездки, дождь, ремонт дороги, агрессивные перестроения и другие редкие случаи без дорогих выездов и без риска для людей.
Слабое место у всех игроков одно и то же, долговременная согласованность мира. Генеративное видео научилось делать зрелищные короткие ролики, но интерактивная среда требует памяти, устойчивой геометрии и предсказуемой физики на длинной дистанции. Поэтому Decart сейчас продаёт не завершённый цифровой двойник дороги, а инструмент для раннего обучения, прототипирования и перебора сценариев в объёмах, которые сложно получить классическими методами.
Если компании удастся удержать цену на уровне нынешних 2 центов за секунду, сервис может стать заметным элементом стека для разработчиков ADAS уже в 2026 году. Многое будет зависеть от того, сможет ли следующая версия повысить связность сцен и добавить работу с видеоданными реальных маршрутов. На этом этапе Decart конкурирует не только с другими world model, но и с привычными симуляторами автопрома, где качество физики важнее эффектной картинки.