XDOF, лише через три місяці після виходу з прихованого режиму, веде переговори про раунд Series B за оцінки в $1,2 млрд

Менш ніж через три місяці після виходу з режиму непублічної розробки XDOF — стартап, який збирає дані телеприсутності з реального світу для навчання роботів загального призначення, — веде переговори на фінальній стадії щодо залучення раунду Series B з оцінкою близько 1,2 мільярда доларів під керівництвом 8VC, повідомили кілька обізнаних із угодою джерел.

XDOF заснували у 2024 році дослідники Каліфорнійського університету в Берклі Філіп Ву (CEO) і Фред Шенту (CTO). У червні TechCrunch повідомив про раунд Series A на 70 мільйонів доларів стартапу, у якому взяли участь Thrive Capital, Andreessen Horowitz, Lux і Spark Capital. XDOF не планував знову залучати кошти так невдовзі після того раунду. Але стрімке зростання компанії — її річний дохід наближається до 50 мільйонів доларів — спонукало венчурних інвесторів звернутися до неї щодо нового раунду, повідомили джерела.

TechCrunch не вдалося з’ясувати загальний обсяг коштів, які залучає компанія, а також те, чи включає оцінка нове фінансування. Умови угоди ще не остаточні й можуть змінитися.

XDOF і 8VC не відповіли на наш запит про коментар.

Стартап прагне створити конвеєри обробки даних, інструменти збору та системи анотації, які передові лабораторії штучного інтелекту й робототехнічні компанії не можуть легко розробити самостійно, фактично виконуючи роль аутсорсингового ланцюга постачання даних для робототехнічної галузі.

Будучи аспірантом, Ву досліджував, як роботи навчаються на великих наборах даних. Однією з головних перешкод для його досліджень була відсутність «масштабних даних для роботи», розповів він TechCrunch у червні.

Тож він об’єднався із Шенту для роботи над проєктом під назвою GELLO — недорогою системою телеприсутності, яка дає змогу оператору-людині дистанційно керувати роботизованою рукою, щоб генерувати навчальні дані. Їхня робота призвела до появи впливової наукової статті з робототехніки.

Це дослідження стало основою для XDOF, яку інвестори нині називають Scale AI або Mercor у сфері фізичної робототехніки, посилаючись на гігантів маркування даних, що допомогли підживити бум штучного інтелекту. На відміну від великих мовних моделей, які спочатку навчалися на всьому інтернеті, фізичні роботи не мають еквівалентного набору даних із реального світу, на який можна було б спиратися, що робить збір даних критичним вузьким місцем у створенні машин загального призначення.

XDOF співпрацює з лабораторією AI Research Каліфорнійського університету в Берклі, щоб оприлюднити, як вважає компанія, найбільшу в історії колекцію високоякісних даних для навчання роботів під назвою ABC.

Для збору цих даних XDOF поєднує дистанційне керування роботами з роботою людей-збирачів даних, які носять сенсори для запису повсякденних завдань, як-от складання одягу та сплющування коробок.

Стартап планує наймати й навчати команди збирачів даних по всьому світу, зокрема телеоператорів, які дистанційно керують роботами, та операторів із видом від першої особи, які носять сенсори на тілі для фіксації даних про рухи.

Раніше XDOF повідомляла TechCrunch, що вже працює з 20 клієнтами, серед яких кілька передових лабораторій штучного інтелекту.

Серед інших стартапів, які намагаються збирати дані з реального світу для навчання роботів, — Mecka AI, а також платформи людських даних, що розширюють діяльність за межі великих мовних моделей, зокрема Scale AI і Micro1.