KALIMANTAN SELATAN — General Intuition bukan startup AI biasa. Perusahaan yang baru berdiri sejak Oktober 2024 ini yakin bahwa jutaan jam rekaman gameplay—lengkap dengan data tombol yang ditekan pemain—bisa menjadi jalan pintas untuk menciptakan AI yang memiliki intuisi mirip manusia. Pendekatan ini sudah menarik minat investor kelas berat seperti Khosla Ventures, General Catalyst, Jeff Bezos, Eric Schmidt, hingga peneliti Google DeepMind dan MIT.
Dari Game ke Robot Nyata
Dalam kunjungan ke kantor pusat General Intuition di New York, co-founder sekaligus CEO Pim de Witte (31) menunjukkan langsung bagaimana sistem mereka bekerja. Di satu monitor, agen AI tampak bermain game bergaya Fortnite selama 100 jam non-stop tanpa jeda. "Otak yang sama yang menggerakkan agen game ini juga menggerakkan robot," ujar de Witte.
Di lantai kantor, robot berkaki empat seukuran anjing besar berjalan mendekati pengunjung. Robot itu hanya mengandalkan satu kamera sebagai matanya. Saat berjalan, sesekali ia menabrak kaki kursi atau tempat sampah—persis seperti balita yang baru belajar mengenali tubuhnya sendiri. Yang menarik: data untuk melatih robot itu hanya butuh delapan menit dari dunia nyata, dan data itu diambil di jalanan, bukan di dalam kantor.
Rahasia Data Aksi, Bukan Sekadar Video
Kunci dari pendekatan General Intuition terletak pada data aksi (action labels) yang tersemat di setiap klip gameplay. Data ini mencatat persis tombol apa yang ditekan pemain dan kapan. De Witte menegaskan bahwa kompetitor lain umumnya hanya mencoba menyimpulkan aksi dari video saja, yang menurutnya tidak cukup.
"Kami memiliki satu model yang bisa merespons informasi di layar Fortnite dan mengambil tindakan, tapi juga bisa merespons dinamika dunia nyata dengan cara yang tidak bisa dilakukan LLM mana pun," jelas de Witte.
Data awal perusahaan berasal dari Medal, perusahaan milik de Witte sebelumnya yang memungkinkan gamer mengunggah dan membagikan klip video game. Ratusan juta jam rekaman gameplay itu menjadi fondasi pelatihan model dalam penalaran spasial-temporal—kemampuan memahami bagaimana bergerak melalui ruang dan waktu.
World Model sebagai "Gym" AI
General Intuition juga mengembangkan world model, yaitu lingkungan simulasi yang dibuat frame-by-frame (bukan dari engine game biasa). Saat diuji coba, agen AI yang dikendalikan tidak bisa menembus tembok—ia belajar dari jutaan jam gameplay bahwa tembok adalah tembok, tangga untuk memanjat, dan bayangan memanjang saat matahari bergerak.
World model ini bukan produk yang dijual. Di internal perusahaan, mereka menyebutnya "the gym"—tempat latihan. Produk yang akan dijual adalah model agenik (agentic model) itu sendiri. Dengan data aksi dari game, model ini bisa membedakan "diri sendiri" dari "lingkungan", sehingga pemahaman kausalitasnya lebih kaya.
Pendanaan untuk Skala Komputasi
Mayoritas dana segar USD 320 juta akan digunakan untuk memperbesar kapasitas komputasi. General Intuition sudah menjalin kerja sama dengan CoreWeave dan berfokus pada pre-training untuk versi model berikutnya. Sebagian dana juga dialokasikan untuk membuka akses API secara lebih luas pada akhir musim panas mendatang.
Vinod Khosla dari Khosla Ventures, yang memimpin putaran pendanaan ini, melihat potensi besar pada pendekatan data aksi dari game. "Pada LLM, saat penalaran (reasoning) muncul, itu adalah lompatan kuantum. Pada world model, lompatan kuantumnya adalah munculnya intuisi pada AI—kemampuan seperti intuisi manusia. Data aksi dan reaksi manusia dalam game adalah kunci munculnya intuisi itu," ujar Khosla.
Tantangan di Depan
Meski teknologi General Intuition terlihat impresif dalam demo, perusahaan ini bukan satu-satunya yang mencoba memecahkan masalah serupa. Mendapatkan model agenik yang bisa diandalkan di dunia fisik dalam skala besar belum pernah berhasil dilakukan sebelumnya. Sebagian besar pendekatan serupa membutuhkan data dunia nyata dalam jumlah sangat besar yang mahal dan lambat dikumpulkan.
Taruhan General Intuition adalah bahwa data gameplay bisa menjadi jalan pintas yang scalable. Investor mereka pun setuju dengan taruhan itu. Namun, publik masih harus menunggu apakah agen AI yang dilatih lewat game ini benar-benar bisa berfungsi andal di dunia nyata—bukan cuma di lab dan arena virtual.
