XDOF веде переговори про раунд фінансування на $1,2 млрд
Компанія XDOF, яка займається збором даних з реального світу для навчання роботів загального призначення, перебуває на завершальній стадії переговорів щодо залучення раунду фінансування Series B. Очікується, що угода оцінить стартап приблизно в 1,2 мільярда доларів, а очолить раунд фонд 8VC. Про це повідомили кілька джерел, обізнаних з процесом.
XDOF було засновано у 2024 році дослідниками Каліфорнійського університету в Берклі Філіпом Ву (CEO) та Фредом Шенту (CTO). У червні TechCrunch писав про раунд Series A обсягом 70 мільйонів доларів за участю Thrive Capital, Andreessen Horowitz, Lux та Spark Capital. Компанія не планувала поспішати з новим залученням коштів так скоро після попереднього раунду. Однак стрімке зростання XDOF, з річною виручкою, що наближається до 50 мільйонів доларів, спонукало венчурних капіталістів звернутися з пропозиціями щодо нового раунду, зазначили джерела.
TechCrunch не вдалося дізнатися загальну суму, яку планується залучити, а також чи враховує зазначена оцінка нове фінансування. Умови угоди ще не фіналізовані і можуть змінитися.
XDOF та 8VC не надали коментарів на запит видання.
Стартап має на меті розробити конвеєри даних, інструменти для їх збору та системи анотації, які передові AI-лабораторії та роботизовані компанії не можуть легко створити самостійно. По суті, XDOF виступає як аутсорсинговий постачальник даних для роботизованої індустрії.
Під час навчання в аспірантурі Ву досліджував, як роботи навчаються на великих наборах даних. Однією з головних перешкод для його досліджень була відсутність “великих масштабованих даних для роботи”, як він розповідав TechCrunch у червні.
Тому він об’єднав зусилля з Шенту над проєктом GELLO — недорогою системою телеоперації, яка дозволяє людині-оператору дистанційно керувати роботизованою рукою для генерації навчальних даних. Їхня робота була опублікована у впливовій статті з робототехніки.
Це дослідження лягло в основу XDOF, яку інвестори зараз називають “Scale AI або Mercor для фізичної робототехніки”. Це відсилання до гігантів розмітки даних, які сприяли буму штучного інтелекту. На відміну від великих мовних моделей (LLM), які спочатку навчалися на всьому інтернеті, фізичні роботи не мають еквівалентного набору даних з реального світу, що робить збір даних критичним вузьким місцем у створенні машин загального призначення.
XDOF співпрацює з лабораторією AI Research Каліфорнійського університету в Берклі для випуску того, що, на їхню думку, є найбільшою колекцією високоякісних навчальних даних для роботів, коли-небудь зібраною, під назвою ABC.
Для збору цих даних XDOF поєднує дистанційну телеоперацію роботів із залученням людей, які використовують сенсори для запису повсякденних завдань, таких як складання одягу та розправлення коробок.
Стартап планує найняти та навчити команди збирачів даних по всьому світу, включаючи телеоператорів, які дистанційно керують роботами, та операторів, які використовують сенсори на тілі для запису рухів.
Раніше XDOF повідомляв TechCrunch, що вже співпрацює з 20 клієнтами, серед яких кілька передових AI-лабораторій.
Серед інших стартапів, які намагаються збирати дані з реального світу для навчання роботів, можна назвати Mecka AI, а також платформи людських даних, які розширюються за межі LLM, такі як Scale AI та Micro1.
Інформація підготовлена на основі матеріалів: techcrunch.com