Фото, похоже, подтверждает сообщения, что Magic Leap, которая привлекла уже $1,4 млрд инвестиций, испытывает трудности с созданием достаточно компактного для потребительской привлекательности продукта. В декабре в блоге «Поддельная технология» колумнист Фил Бейкер (Phil Baker) сравнил Magic Leap с биотехнологическим стартапом Theranos, который обещал многое, но не оправдал ожиданий.
Но Бенедикт Эванс (Benedict Evans), один из инвесторов Magic Leap и партнёр венчурного фонда Andreessen Horowitz, призывает придержать лошадей — по его словам, технология реальна, просто не готова пока к выходу на рынок. «Немало больших людей в больших компаниях работают над технологиями дополненной реальности, и никто пока не представил финальный продукт», — отметил он.
Очевидно, это отсылка к ключевому конкуренту Magic Leap — Microsoft HoloLens, который выпускается в виде компактных очков, но только для предприятий и разработчиков, а не конечных потребителей. Господин Эванс, знакомый с прогрессом в разработках Magic Leap, сказал, что в будущем возможности дополненной реальности смогут поразить потребителей так же, как первые мультисенсорные экраны, или даже сильнее.
Он также добавил, что злорадство по поводу негативных новостей (настоящих или поддельных) о начинающей компании так же плохо, как и некритичная похвала, даже хуже. Впрочем, будучи инвестором, господин Эванс более заинтересован в некритичной похвале, нежели критике, которая может уменьшить оценочную стоимость Magic Leap (в настоящее время — $4,5 млрд). Другой партнёр Andreessen Horowitz, Кайл Рассел (Kyle Russell), недавно напомнил, что первый мультисенсорный смартфон, Apple iPhone, тоже прошёл через фазу неуклюжего прототипа:
В защиту своей компании выступил и исполнительный директор Magic Leap, который заявил, что запечатлённый прототип вовсе не отражает вид AR-устройства, которое будет предлагаться компанией массовому потребителю. По его словам, это тестовая машина для исследований и разработок, призванная собирать данные о пространстве и комнате для работы в области машинного зрения и машинного обучения — это делается для понимания освещения, текстур и различных поверхностей.
