XDOF, всего через три месяца после выхода из скрытого режима, ведет переговоры о раунде Series B при оценке в $1,2 млрд

Менее чем через три месяца после выхода из режима скрытности XDOF, стартап, собирающий данные телеприсутствия в реальном мире для обучения роботов общего назначения, ведёт переговоры на поздней стадии о привлечении раунда Series B при оценке примерно в $1,2 млрд, который возглавит 8VC, сообщили несколько осведомлённых об этой сделке источников.

Компанию XDOF в 2024 году основали исследователи Калифорнийского университета в Беркли Филипп Ву (генеральный директор) и Фред Шенту (технический директор). В июне TechCrunch сообщил о раунде Series A на $70 млн стартапа, в котором приняли участие Thrive Capital, Andreessen Horowitz, Lux и Spark Capital. XDOF не планировала так скоро после того раунда снова привлекать финансирование. Однако стремительный рост компании — её годовой доход приближается к $50 млн — побудил венчурных инвесторов обратиться к ней по поводу нового раунда, сообщили источники.

TechCrunch не удалось выяснить общий объём привлекаемого капитала и включает ли оценка новое финансирование. Условия сделки ещё не окончательны и могут измениться.

XDOF и 8VC не ответили на наш запрос о комментарии.

Стартап стремится создать конвейеры работы с данными, инструменты их сбора и системы разметки, которые передовые лаборатории ИИ и робототехнические компании не могут легко разработать самостоятельно, фактически выступая в роли аутсорсинговой цепочки поставок данных для робототехнической отрасли.

Будучи аспирантом, Ву изучал, как роботы обучаются на больших наборах данных. Одним из главных препятствий для его исследований было отсутствие «крупномасштабных данных для работы», рассказал он TechCrunch в июне.

Поэтому он объединился с Шенту в рамках проекта под названием GELLO — недорогой системы телеприсутствия, которая позволяет человеку-оператору дистанционно управлять роботизированной рукой для генерации обучающих данных. Их работа привела к публикации влиятельной статьи по робототехнике.

Это исследование легло в основу XDOF, которую инвесторы теперь называют Scale AI или Mercor в сфере физической робототехники, проводя параллель с гигантами в области разметки данных, помогшими подпитать бум ИИ. В отличие от больших языковых моделей, которые изначально обучались на всём интернете, у физических роботов нет эквивалентного набора данных из реального мира, на который можно было бы опереться, что делает сбор данных критически важным узким местом на пути к созданию машин общего назначения.

XDOF сотрудничает с лабораторией исследований ИИ Калифорнийского университета в Беркли, чтобы выпустить, как считает компания, крупнейшую из когда-либо собранных коллекций высококачественных данных для обучения роботов под названием ABC. 

Для сбора этих данных XDOF сочетает дистанционное управление роботами с работой людей-сборщиков, которые носят датчики для записи повседневных действий, таких как складывание одежды и сплющивание коробок.

Стартап планирует нанимать и обучать команды сборщиков данных по всему миру, включая операторов телеприсутствия, которые дистанционно управляют роботами, и операторов с эгоцентрической перспективой, которые носят датчики на теле для записи данных о движениях.  

Ранее XDOF сообщала TechCrunch, что уже работает с 20 клиентами, включая несколько передовых лабораторий ИИ.

К другим стартапам, пытающимся собирать данные из реального мира для обучения роботов, относятся Mecka AI, а также платформы по сбору данных от людей, расширяющие деятельность за пределы больших языковых моделей, такие как Scale AI и Micro1.