Runway は映画制作者の支援から始め、現在は Google を AI で凌駕しようとしている
Runway は映画制作支援から世界モデル開発へ転換し、言語モデルの限界を打破する次世代 AI の覇権争いで Google と競合する姿勢を示した。
キーポイント
AI パラダイムの転換:言語から世界モデルへ
Runway は従来のテキストベースの LLM に依存せず、現実世界の観測データから学習する「世界モデル」こそが次世代 AI の核心であると主張している。
既存の知識限界への挑戦とバイアス排除
インターネット上のテキストデータには人間の偏見や既知の知識の限界があるとし、より客観的な現実データを用いることでその壁を突破する戦略を掲げている。
映画業界での実績と急成長
Gen-4.5 などの動画生成モデルでハリウッドや広告代理店に採用され、評価額は 53 億ドルに達し、年間 4000 万ドルの recurring revenue を獲得している。
Google との覇権争い
記事タイトルが示す通り、Runway は従来の言語モデルを得意とする Google に対し、動画と物理法則を理解する AI で対抗し、業界を再定義しようとしている。
Runway の評価と財務状況
Runway は現在 53 億ドルの評価額を持ち、2026 年第 2 四半期に年間再発収益(ARR)が 4,000 万ドル増加した。
世界モデルへの戦略的転換
動画生成から物理法則を意識した「世界モデル」へ展開し、映画制作だけでなく創薬やロボティクス訓練などへの応用を目指す。
Google 他社との競合激化
Luma や World Labs、そして Google の Genie も同様の世界モデル開発に注力しており、Runway は資金力の深い競合との競争に晒されている。
影響分析・編集コメントを表示
影響分析
この記事は、AI 業界が「言語の理解」から「現実世界の理解(世界モデル)」へとパラダイムシフトしようとする重要な転換点を示しています。Runway のようなスタートアップが、既存の巨大テック企業に対して異なるアプローチで挑むことで、次世代 AI の競争構造そのものが書き換えられる可能性があります。特に映画制作という具体的な応用領域での成功が、より汎用的な世界モデル開発への資金と信頼を支える好例となっています。
編集コメント
Runway の戦略は、単なる動画生成ツールの進化を超え、AI が現実世界をどう理解するかの根本的な問い直しを示唆しています。言語モデルの壁を超えるための「世界モデル」への投資は、今後数年間の AI 競争の行方を決定づける重要な要素となるでしょう。
AI 動画生成スタートアップの Runway は、典型的なシリコンバレーの経歴を持っていません。スタンフォード出身の創業者も、元 Google の創業者も、収益を無視して時間を稼げるような 9 桁規模のシードラウンドもありません。3 人の創業者(チリ出身者 2 人、ギリシャ出身者 1 人)はニューヨーク大学のティッシュ芸術学校で出会い、同社をニューヨークで立ち上げました。
Runway は、誰に聞くかによって、現在最も重要な AI 企業の一つである可能性もあります。それはすでに構築したもののせいではなく、今後何を構築しようとしているかのせいです。
過去数年間、AI 業界は主に「知性は言語の中に存在する」という前提で運営されてきました。OpenAI の ChatGPT や Anthropic の Claude といった大規模言語モデル(LLM: Large Language Models)がその賭けを反映しています。
Runway は他の競合他社とともに、異なる方向性を示しています。創業者たちは、次の AI 知性の形態はテキストからではなく、世界がどのように機能するかを学習する動画やワールドモデル(World Models)から構築されると信じています。これは人間がそれをどう記述しているかだけでなくです。この区別は学術的に聞こえるかもしれませんが、その含意はそうではありません。
Runway の共同創業者兼共同 CEO であるアナスタシス・ゲルマニディスは、世界からの観測データ(Observational Data)を直接モデルにトレーニングすることが AI の次のフロンティアであると述べています。彼によれば、そこに最初に到達する企業は、言語を完璧にした企業ではなく、別のものになるでしょう。
「私たちは基本的に、自分たちの現実に対する理解によって縛られています」とゲルマニディスは、ユニオン広場近くの Runway の家庭的で日差しが差し込む本社から TechCrunch に語りました。
「言語モデルは、インターネット全体やメッセージボード、ソーシャルメディア、教科書などを学習対象とし、既存の人間の知識を凝縮して訓練されています」と Germanidis 氏は続けました。「しかし、その先へ進むためには、よりバイアスの少ないデータを活用する必要があります。」
2018 年に設立された Runway は、最新の Gen-4.5 を含む 動画生成モデル や、テキストプロンプトから編集可能な映画のようなコンテンツを生成する AI ツールを通じて評判を築いてきました。
現在、Runway の技術は映画製作者や広告代理店の制作ワークフローを支えており、同社は Lionsgate や AMC Networks といった大手メディア企業との契約を結んでいます。そのツールは、『エブリシング・エブリウェア・オール・アット・ワンス』のような映画作品でも使用されています。
Runway の企業価値は現在 53 億ドル と評価されており、創設者の一人によると、2026 年第 2 四半期には 年間再発収益が 4,000 万ドル増加 したとのことです。
Runway の動画生成が世界モデルへの道筋であるという賭けが的中すれば、その結果はハリウッドから創薬に至るまで広く影響を及ぼすことになる。もし外れた場合、Runway ははるかに深い資金力を持つ競合他社に後れを取るリスクを負うことになる——その筆頭が Google だ。
飛躍の瞬間
過去 6 ヶ月以内に、このスタートアップは計画を実行に移し、動画生成の枠を超えて拡大した。12 月に最初の「世界モデル」をリリースし(世界モデルとは、環境を十分にシミュレートしてその振る舞いを予測できる AI システムのこと)、今年中にさらに別のモデルをリリースする予定だ。
Runway は、物理法則を意識した動画モデルから世界モデルへと転換する試みにおいて一人ではない。インタラクティブエンターテインメント、ゲーム、ロボティクス訓練における近未来的な用途も想定されている。スタートアップの Luma や World Labs も同様の軌道を進んでおり(World Labs はフェイ・フェイ・リーの率いる企業)、Google もその「Genie 世界モデル」を同じ方向へ向けている。
誰もが同じものの一部を求めています:人類の最も困難な問題を解決する AI です。それは Runway の元々の製品からは遠く離れていますが、これは技術における突発的な能力と、その方向に従う傾向があった創業者たちの結果です。
Germanidis 氏にとって、世界モデルは科学的インフラストラクチャです。単一のモデルに訓練させる感覚データや観測データが多ければ多いほど、宇宙の動作するデジタルツインに近づきます。これは、どの実験室よりも速く実験を実行できるものです。科学プロセスの多くは結果を待つことだと彼は指摘します。その待ち時間を圧縮できれば、進歩自体を圧縮できるのです。
「人間より優れた科学者を構築できれば、宇宙を理解する方法や問題を解決する方法における進歩を加速できます」と Germanidis 氏は言いました。
月並みではない挑戦
image2026 年 3 月の同社の AI サミットにおける Runway のストリートウェアグッズ。画像クレジット:Runway
Germanidis はアテネで 11 歳のときプログラミングに夢中になり、18 歳で米国へ渡り神経科学と映画を学んだ。その後コンピュータサイエンスに戻り、シリコンバレーのいくつかのテクノロジー企業で働いたが、そのカルチャーに限界を感じて辞めた。Co-CEO Cristóbal Valenzuela はサンティアゴ生まれ育ちで、学部では経済学を専攻し、その後映画業界やソフトウェア分野で働いた。もう一人のサンティアゴ出身者である Chief Innovation Officer Alejandro Matamala-Ortiz は広告を学び、デザインファームを経営していた。
この 3 人は 2016 年、NYU の ITP(Interactive Communications Program)に在籍中に出会った。これは Valenzuela が「エンジニアのための芸術学校」と表現する大学院プログラムである。
Matamala-Ortiz によると、共同創業者たちは人生の特定の時期に filmmakers になることを目指していたという。そのため Runway は、AI を活用して everyone a filmmaker になれるかというシンプルなミッションから始まった。
2023 年 2 月に最初の動画生成モデルをリリースした際、それは今日 Runway が提供しているものに比べると驚くほど印象的ではないものでしたが、そのミッションは Matamala-Ortiz 氏によれば、「誰もが*素晴らしい*映画製作者になれるようにできるか」というものへと進化しました。
それには、現在の規模までチームを拡大する必要がありました。同社は現在、ニューヨーク、ロンドン、サンフランシスコ、シアトル、テルアビブ、そして最も最近では東京のオフィスにまたがる 155 名の従業員を抱えています。「しかし、このプロセスを通じて、これらのモデルは世界の仕組みを理解できることがわかり、スケールさせれば、他の多くの異なる用途にも有用であることがわかった」と彼は付け加えました。
ロボット工学、創薬、気候モデリングなど、何十年もの間研究者たちを悩ませてきたような問題です。昨年、Runway はロボット工学部門を立ち上げましたが、Germanidis 氏によると、すでに実世界でのテストと導入につながっているとのことです。
Germanidis 氏は他の人々と同様に、この分野がtext(テキスト)、video(動画)、voice(音声)、その他のセンサーなど、多くの異なるモダリティで単一のモデルをトレーニングする方向へ向かうと見ており、その複合効果が重要だと考えています。
Runway の創設者自身が、十分な時間とリソースがあれば目指す夢のような目標は、生物学的な世界モデルの構築とアンチエイジング研究です。
Runway が動画分野での優位性を世界モデルの領域にも持ち越せるかどうかはまだ確定しておらず、競争も待ったなしの状態です。Runway は AI による動画生成において先駆者の一人でしたが、世界モデルは深手を負うことなく巨額の資金を投入できる著名な競合他社がいる全く異なるレースです。Google、元 Meta のチーフサイエンティストである Yann LeCun、AI の「母」と呼ばれる Fei-Fei Li、そして世界モデルを 3D ワークフローに組み込むために Autodesk から 2 億ドルの資金調達に成功した World Labs など、多くのスタートアップを含む新興企業が同じ目標を追っています。
AI スキルベンチマーク企業 Workera の CEO であり、スタンフォード大学の講師も務める Kian Katanforoosh は、動画知能から世界モデルを通じた汎用的推論への飛躍を証明した者はいまだにいないと指摘しつつも、それが不可能であるとは決して言えないと述べています。彼は、Runway がその世界モデルへの賭けを実現化したいのであれば、引き続きリソースの集積を続ける必要があるとし、特に計算資源(compute)が最も重要であると強調しました。
Runway は CoreWeave や Nvidia と提携していますが、最先端モデルのトレーニングに必要な保証された大規模な計算リソースである専用クラスターへのアクセスを持っているかどうかについては確認していません。
「クラスターなしでどうやって基盤モデルを構築するのですか?」と Katanforoosh 氏は尋ねました。「誰もそれができるとは思えません。」
Runway はこれまでに 8.6 億ドルを調達しており、その中には AMD ベンチャーズや Nvidia といった戦略的パートナーからの 2 月に実施された 3.15 億ドルのラウンドも含まれています。これは PitchBook のデータによると、直近の競合である Luma AI(9 億ドル)と World Labs(12.9 億ドル)がそれぞれ調達した金額とほぼ同等です。
しかし、Runway は OpenAI のような既存企業とも競合しています。OpenAI は CEO サム・アルトマン氏によると約 1750 億ドルを調達しており [1]、また技術巨人である Google もその親会社である Alphabet の時価総額は 4.86 兆ドルに達しています [2]。Google が Runway にとって最大の脅威です [3]。同社の Veo モデルは Runway の動画生成事業と直接競合しており、Genie ワールドモデルも Runway が目指している中長期的な領域をターゲットとしています。
カタノフォロシュ氏は OpenAI にうなずきながら、OpenAI は 3 月に動画プラットフォーム「Sora」を閉鎖したと指摘しました [4]。同社は計算コストに約 100 万ドル/日を費やし、収益は推定でわずか 210 万ドル程度しかなかったためです [5]。彼の主張は、リソースだけでは生存が保証されないということです。それは Runway にとっても同様であり、リソースがあるからといって必ずしも生き残れるとは限りません [6]。
[1]: https://www.reuters.com/legal/litigation/openai-chief-altman-take-stand-openai-musk-trial-tuesday-2026-05-12/
[2]: https://techcrunch.com/2026/02/20/ais-promise-to-indie-filmmakers-faster-cheaper-lonelier/
[3]: https://techcrunch.com/2026/02/20/ais-promise-to-indie-filmmakers-faster-cheaper-lonelier/
[4]: https://techcrunch.com/2026/03/24/openais-sora-was-the-creepiest-app-on-your-phone-now-its-shutting-down/
[5]: https://techcrunch.com/2026/03/29/why-openai-really-shut-down-sora/
[6]: https://techcrunch.com/2026/03/29/soras-shutdown-could-be-a-reality-check-moment-for-ai-video/
カタンフォロシュは Runway を諦めてはいません。彼は、リソースや経歴において OpenAI や Google に劣りながら、独自のベンチマークで両社を上回る成果を収めた AI オーディオスタートアップの ElevenLabs を例に挙げ、Runway も同様の戦略をたどれると主張しています。
この比較は Runway の創業者たちにも理解されています。バレンスエラは、スタートアップがベイエリアの「標準化」から外れていることが競争優位性になると述べています。彼によれば、多様な思考を持つだけでなく、シリコンバレーとのつながりがなかったため、同業他社が持つような早期収益化を免れるための資金力(war chest)に依存せず、より泥臭く戦う必要があったのです。
そして Runway の最高経営責任者であるミシェル・クォンによると、計算資源の需要がスケールとともに増大する中でも、同社はさらなる資金調達の急ぎはありません。
「彼らの背景は、早期に動き、常に正解に近い判断を下し、極めて迅速に進化する文化を築くことにつながっています」と、コンパウンドのマネージングパートナーであり初期投資家であるマイケル・デンプシーは TechCrunch に語りました。
バレンスエラにとって、その文化はまず世界をどう捉えるかから始まります。* *彼は共同 CEO であり新米父親であるにもかかわらず、余った時間を惜しむことなく本を読むことに費やしています。チリの詩人ニカノール・パラ(Nicanor Parra)の作品もその対象で、バレンスエラは彼をパブロ・ネルーダの正反対と評します。より形式ばっておらず、学術的でもなく、詩はルールではなく人々のものだという視点を持っているのです。
「ルールとは単に誰かが作ったルールに過ぎない」とバレンスエラは言います。「それが Runway で物事を進める際の原動力です。シリコンバレーにはスタートアップが集まっていると言われますが、なぜでしょうか?あれもまた作り上げられたルールに過ぎません。それらすべてを洗い流し、最初からやり直すべきなのです。」
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原文を表示
AI video generation startup Runway doesn’t have the typical Silicon Valley pedigree. No Stanford founders, no ex-Google founders, no nine-figure seed round that bought them time to ignore revenue. Its three founders — two from Chile, one from Greece — met at NYU’s Tisch School of the Arts and built the company in New York.
Runway also could be, depending on who you ask, one of the most consequential AI companies today. Not because of what it has built, but because of what it is trying to build next.
For the past several years, the AI industry has largely operated on the premise that intelligence lives in language. Large language models like OpenAI’s ChatGPT and Anthropic’s Claude reflect that bet.
Runway, alongside other competitors, is making a different one. Its founders believe the next form of AI intelligence won’t be built from text, but from video and world models that learn how the world works, not just how humans describe it. That distinction sounds academic. Its implications are not.
Runway co-Founder and co-CEO Anastasis Germanidis said training models directly on observational data from the world is the next frontier of AI. The companies that get there first, he argues, won’t be the ones who perfected language.
“We’re basically bound by our own understanding of reality,” Germanidis told TechCrunch from Runway’s homey sunlight-filled headquarters near Union Square. * *
“Language models are trained on the entire internet, on message boards and social media, on textbooks — distilling the existing human knowledge,” Germanidis continued. “But to get beyond that, we need to leverage less biased data.”
Founded in 2018, Runway built its reputation on video-generation models — including its latest Gen-4.5 — and AI tools that let people turn text prompts into editable, cinematic content.
Today, Runway’s technology powers production workflows for filmmakers and ad agencies, and the company has signed deals with major media players like Lionsgate and AMC Networks. Its tools have even been used in films such as “Everything Everywhere All At Once.”
Runway is now valued at $5.3 billion and, according to one of its founders, added $40 million in annual recurring revenue in the second quarter of 2026.
If Runway’s bet that video generation is the path to world models pays off, the result will be felt from Hollywood to drug discovery. If it doesn’t, Runway risks being outpaced by competitors with far deeper pockets — Google chief among them.
Taking the leap
Within the last six months, the startup has put its plan into action and expanded beyond video generation, launching its first world model in December, with plans to launch another this year. (World models are AI systems that simulate environments well enough to predict how they’ll behave.)
Runway isn’t alone in its pursuit of turning physics-aware video models to world models, with near-term use cases in interactive entertainment, gaming, and robotics training. Startups Luma and World Labs are on a similar trajectory, and Google has pointed its Genie world model in the same direction.
Everyone is after some version of the same thing: AI that solves humanity’s hardest problems. That’s far from Runway’s original product, but it’s the result of both emergent capabilities in the technology and founders who were predisposed to follow where it led.
For his part, Germanidis sees world models as scientific infrastructure. The more sensory data and observations you train a single model on, the closer you get to a working digital twin of the universe — one you can run experiments on faster than any lab could. Much of the scientific process is just waiting on results, he points out. If you could compress that waiting, you could compress progress itself.
“If we can build a better scientist than human scientists, we can accelerate progress in how we understand the universe and how we solve problems,” Germanidis said.
The moonshot

Germanidis fell in love with programming as an 11-year-old in Athens and came to the U.S. at 18 to study neuroscience and film. He turned back to computer science, working at several Silicon Valley tech firms before deciding he’d had enough of the culture. Co-CEO Cristóbal Valenzuela, born and raised in Santiago, studied economics as an undergraduate before working in film and then software. Another Santiago native, Chief Innovation Officer Alejandro Matamala-Ortiz studied advertising and ran a design firm.
The three met in 2016 while attending NYU’s ITP (Interactive Communications Program), a graduate program that Valenzuela described as an “art school for engineers.”
The co-founders had all aspired to be filmmakers at certain points in their lives, according to Matamala-Ortiz. So Runway started with a simple mission: Can we use AI to make everyone a filmmaker?
After releasing their first video generation model in February 2023 — which is staggeringly unimpressive compared to what Runway is putting out today — that mission evolved into: Could we make everyone a *great* filmmaker, according to Matamala-Ortiz.
It required growing the team to what it is today. The company has 155 workers spread across offices in New York, London, San Francisco, Seattle, Tel Aviv, and most recently, Tokyo. "But throughout this process, we learned that these models can understand how the world works, and if you scale them, they can be useful for many other different things,” he added.
Things like robotics, drug discovery, and climate modeling — the kinds of problems that have stumped researchers for decades. Last year, Runway launched a robotics unit which Germanidis says has already resulted in real-world testing and deployments.
Germanidis, like others, sees the field heading toward training a single model on many different modalities — text, video, voice, and other sensors — and thinks the compounding effect is the point.
His own moonshot goal for Runway’s technology, given enough time and resources, is biological world models and anti-aging research.
Whether Runway can carry its video dominance into world models is far from settled, and the competition isn’t waiting around. Runway was among the first to AI video generation, but world models are a different race with deep-pocketed and well-respected competitors. Google, former Meta chief scientist Yann LeCun, AI’s ‘godmother’ Fei-Fei Li, and a growing field of startups are all chasing the same goal.
Kian Katanforoosh, CEO of AI skills benchmarking company Workera and a lecturer at Stanford, pointed out that no one has yet proven the jump between video intelligence and generalized reasoning via world models, but that doesn’t mean it’s impossible. He said that if Runway wants to turn its world model bet into reality, it will need to continue gathering resources — compute chief among them.
Runway has deals with CoreWeave and Nvidia, but wouldn’t confirm whether it has dedicated cluster access — the kind of guaranteed, large-scale compute that training frontier models requires.
“How are you going to build a foundational model without a cluster?” Katanforoosh asked. “I don’t think anybody can do that.”
Runway has raised $860 million to date, including a $315 million round in February from strategic partners like AMD Ventures and Nvidia. That’s roughly in line with its most immediate competitors, Luma AI and World Labs, which have raised $900 million and $1.29 billion, respectively, according to PitchBook.
But Runway is also going up against incumbents like OpenAI, which has raised around $175 billion per CEO Sam Altman, and tech behemoth Google, whose parent company Alphabet is worth $4.86 trillion. Google is Runway’s biggest threat. The company’s Veo model competes directly with Runway’s video generation business, while its Genie world model targets the same longer-term territory Runway is racing towards.
Katanforoosh nodded at OpenAI, which shuttered its video platform Sora in March after burning roughly $1 million per day in compute costs with barely $2.1 million in revenue according to some estimates. His point: resources alone don’t guarantee survival. They don’t guarantee it for Runway either.
Katanforoosh isn’t writing Runway off. He pointed to AI audio startup ElevenLabs, which has outperformed OpenAI and Google on their own benchmarks, despite lacking the resources and pedigree of either. Runway, he argues, could follow a similar playbook.
The comparison isn’t lost on Runway’s founders. Valenzuela says the startup’s lack of Bay Area “standardization” gives them an edge. Not only do they have diversity of thought, he contends, but without Silicon Valley ties, they had to be scrappier, lacking the war chest many of their peers have access to that would have insulated them from the need to generate revenue early.
And according to Michelle Kwon, Runway’s chief operating officer, the company isn’t in a rush to raise more funds, even as compute demands increase with scale.
“Their background has led them to be early, to be right more often than not, and to build a culture that moves incredibly quickly,” early investor Michael Dempsey, managing partner at Compound, told TechCrunch.
For Valenzuela, that culture starts with how he sees the world in the first place.* *He spends whatever free time he has — not much, as a co-CEO and new father — reading books, including the Chilean poet Nicanor Parra, whom he describes as the antithesis of Pablo Neruda: less formal, less academic, holding a view that poetry belongs to the people rather than to rules.
“Rules are just rules they invented,” Valenzuela said. “That’s a driving force of how we do things at Runway. They say Silicon Valley is here and that’s where the startups are. Why? Those are just made up rules. Scrub them all and start again.”
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