Компания XDOF, которая всего 3 месяца назад вышла из режима секретности, ведет переговоры о привлечении инвестиций серии B с оценкой в 1,2 млрд долларов

Менее чем через три месяца после выхода из режима секретности стартап XDOF, занимающийся сбором реальных данных о дистанционном управлении для обучения роботов общего назначения, ведет переговоры на завершающей стадии о привлечении инвестиций серии B с оценкой компании около 1,2 млрд долларов под руководством 8VC, сообщили несколько источников, знакомых с сделкой.

XDOF был основан в 2024 году исследователями Калифорнийского университета в Беркли Филиппом Ву (генеральный директор) и Фредом Шенту (технический директор). В июне TechCrunch сообщил о привлечении стартапом 70 млн долларов в рамках раунда серии A при участии Thrive Capital, Andreessen Horowitz, Lux и Spark Capital. XDOF не планировала проводить новый раунд финансирования так скоро после предыдущего. Однако быстрый рост компании — с годовой выручкой, приближающейся к 50 млн долларов, — побудил венчурных инвесторов обратиться к ней с предложением о новом раунде, сообщили источники.

TechCrunch не удалось выяснить общую сумму привлекаемого капитала или то, включает ли оценка компании новое финансирование. Условия сделки еще не окончательные и могут измениться.

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

Стартап ставит перед собой цель создать каналы передачи данных, инструменты сбора и системы аннотирования, которые передовые лаборатории в области искусственного интеллекта и компании-робототехники не могут легко создать самостоятельно, по сути выступая в качестве 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», как он рассказал TechCrunch в июне.

Поэтому он объединился с Шенту в рамках проекта под названием GELLO — недорогой системы дистанционного управления, позволяющей оператору-человеку удаленно управлять роборукой для генерации обучающих данных. Результатом их работы стала авторитетная научная статья в области робототехники.

Именно это исследование стало основой для компании XDOF, которую инвесторы сейчас называют «Scale AI» или «Mercor» в сфере физической робототехники — имея в виду гигантов в области маркировки данных, которые способствовали буму искусственного интеллекта. В отличие от моделей большого языка (LLM), которые изначально обучались на всей информации в Интернете, физические роботы не располагают эквивалентным набором данных из реального мира, что делает сбор данных критическим узким местом в создании машин общего назначения.

XDOF сотрудничает с лабораторией AI Research Калифорнийского университета в Беркли, чтобы выпустить, по мнению компании, крупнейший набор высококачественных данных для обучения роботов, когда-либо собранный, получивший название ABC.

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

Стартап планирует нанять и обучить команды сборщиков данных по всему миру, включая телеоператоров, которые дистанционно управляют роботами, и операторов с датчиками на теле, которые фиксируют данные о движениях.  

Ранее XDOF сообщила TechCrunch, что уже сотрудничает с 20 клиентами, в том числе с несколькими передовыми лабораториями в области ИИ.

Среди других стартапов, пытающихся собирать данные из реального мира для обучения роботов, — Mecka AI, а также платформы, работающие с данными о человеческом поведении и выходящие за рамки больших языковых моделей (LLM), такие как Scale AI и Micro1.

Когда вы совершаете покупку по ссылкам в наших статьях, мы можем получать небольшую комиссию. Это не влияет на нашу редакционную независимость.