Опубликовано 11 февраля 2026

Runway привлекла $450 млн на развитие генеративного видео

Компания получила инвестиции для масштабирования технологий симуляции мира и развития продуктов на базе генеративного ИИ.

Бизнес 3 – 4 минуты чтения
Источник события: Runway 3 – 4 минуты чтения

Runway объявила о привлечении $450 млн в раунде Series E. Средства пойдут на развитие моделей генеративного видео и соответствующей инфраструктуры. Оценка компании теперь составляет $5 млрд.

Раунд возглавил фонд Fundrise, также в инвестировании участвовали Atlas, Coatue, Compound, General Catalyst, Lux Capital, Nvidia, Salesforce и Snowflake.

Технология симуляции мира в генеративных моделях видео

Что такое симуляция мира и зачем она нужна

Runway называет свою ключевую задачу симуляцией мира (world simulation). Если коротко, цель состоит в том, чтобы научить модель предсказывать развитие сцены во времени и пространстве.

Представьте: вы показываете модели начало ситуации – человек идёт по улице, – а она достраивает дальнейшее движение, учитывая физику, свет, перспективу и поведение объектов. Это не просто склейка картинок, а попытка воспроизвести логику реального мира в цифровом виде.

Технически это сложнее, чем генерация изображений. Видео требует не только визуальной правдоподобности каждого кадра, но и согласованности между ними: модель должна «понимать», что объекты не исчезают, не меняют форму произвольно и двигаются с учётом инерции и гравитации.

Runway рассматривает эту задачу как фундамент для целого класса инструментов: от создания видеоконтента до симуляций для обучения других моделей или тестирования сценариев в виртуальной среде.

Планы Runway по развитию вычислительных мощностей и нейросетей

Что компания планирует делать с деньгами

Основная часть средств будет направлена на расширение вычислительных мощностей. Обучение моделей, работающих с видео, требует существенно больше ресурсов, чем текстовые или даже графические нейросети.

Также Runway заявляет о развитии продуктовой линейки. Компания уже выпускает инструменты для работы с видео: генерацию, редактирование и управление камерой в сгенерированных сценах. Новое финансирование позволит расширить их возможности и сделать доступнее.

Отдельное направление – исследования. Runway продолжает работу над моделями, которые способны генерировать более длинные и сложные последовательности, лучше учитывают физику и взаимодействие объектов, а также дают пользователю больше контроля над результатом.

Конкуренты Runway на рынке генеративного видео

Контекст: кто ещё работает в этой области

Runway – не единственная компания, занимающаяся генеративным видео. OpenAI ранее представила Sora, Google выпустила Veo, а Meta развивает Movie Gen. Китайские разработчики также активно двигаются в этом направлении.

Общая логика рынка сейчас такова: генерация видео становится новым фронтом конкуренции после того, как создание изображений и текста вошло в массовое использование. Технология ещё не достигла уровня, позволяющего использовать её в промышленных масштабах для большинства задач, но прогресс очевиден.

Runway выделяется тем, что изначально фокусировалась на креативных инструментах и работе с профессионалами киноиндустрии. Это дало компании понимание функций, важных для реальных рабочих процессов: не только качества картинки, но и возможности точного управления, интеграции в существующие пайплайны и предсказуемости результата.

Значение новых инвестиций для индустрии искусственного интеллекта

Почему это важно

Привлечение такого объёма инвестиций – сигнал о том, что индустрия рассматривает генеративное видео как серьёзное направление, а не экспериментальную технологию.

Для пользователей это может означать появление более доступных и функциональных инструментов. Для разработчиков – растущий интерес к задачам, связанным с временными последовательностями и физической правдоподобностью.

Также это подчёркивает важность инфраструктуры. Генеративное видео требует значительных вычислительных ресурсов, и компании, способные обеспечить их масштабирование, получают преимущество.

Остаётся открытым вопрос о том, как быстро технология достигнет уровня, когда её можно будет применять в массовых продуктах без существенных ограничений. Пока большинство моделей генерируют короткие ролики, и качество результата сильно зависит от сложности сцены.

Ссылка на публикацию: https://runwayml.com/news/runway-series-e-funding
Оригинальное название: New Funding to Scale World Simulation
Дата публикации: 11 фев 2026
Runway runwayml.com Американская компания, разрабатывающая ИИ-инструменты для генерации и редактирования видео.
Предыдущая статья UModel: как Alibaba превращает мониторинг IT-систем в единую цифровую модель Следующая статья ElevenLabs добавила экспрессию голосовым агентам

Связанные публикации

Вам может быть интересно

Перейти к другим событиям

События – лишь часть картины. Эти материалы помогают увидеть шире: контекст, последствия и идеи, стоящие за новостями.

От источника к разбору

Как создавался этот текст

Этот материал не является прямым пересказом исходной публикации. Сначала была отобрана сама новость – как событие, важное для понимания развития ИИ. Затем мы задали рамку обработки: что в тексте важно прояснить, какой контекст добавить и на чём сделать акцент. Это позволило превратить отдельный анонс или обновление в связный и осмысленный разбор.

Нейросети, участвовавшие в работе

Мы открыто показываем, какие модели использовались на разных этапах обработки. Каждая из них выполняла свою роль – анализ источника, переписывание, проверка и визуальная интерпретация. Такой подход позволяет сохранить прозрачность процесса и ясно показать, как именно технологии участвовали в создании материала.

1.
Claude Sonnet 4.5 Anthropic Анализ исходной публикации и написание текста Нейросеть изучает оригинальный материал и формирует связный текст

1. Анализ исходной публикации и написание текста

Нейросеть изучает оригинальный материал и формирует связный текст

Claude Sonnet 4.5 Anthropic
2.
Gemini 3 Flash Preview Google DeepMind Проверка и правка текста Исправление ошибок, неточностей и спорных формулировок

2. Проверка и правка текста

Исправление ошибок, неточностей и спорных формулировок

Gemini 3 Flash Preview Google DeepMind
3.
DeepSeek-V3.2 DeepSeek Подготовка описания для иллюстрации Генерация текстового промпта для визуальной модели

3. Подготовка описания для иллюстрации

Генерация текстового промпта для визуальной модели

DeepSeek-V3.2 DeepSeek
4.
FLUX.2 Pro Black Forest Labs Создание иллюстрации Генерация изображения по подготовленному промпту

4. Создание иллюстрации

Генерация изображения по подготовленному промпту

FLUX.2 Pro Black Forest Labs

Хотите знать о новых
экспериментах первыми?

Подписывайтесь на наш Telegram-канал – там мы делимся всем самым
свежим и интересным из мира NeuraBooks.

Подписаться