ステルスからわずか3ヶ月後、汎用ロボットの訓練用に実世界の遠隔操作データを収集するスタートアップXDOFは、8VC主導で約12億ドルの評価額でのシリーズB調達を最終交渉中と報じられている。複数の関係者がそう語ったが、我々がそれを疑う理由などあるだろうか？

2024年にUCバークレーの研究者フィリップ・ウー（CEO）とフレッド・シェントゥー（CTO）によって共同設立されたXDOFは、6月にThrive Capital、Andreessen Horowitz、Lux、Spark Capitalが参加する7000万ドルのシリーズAをすでに調達していた。どうやらそれでは足りなかったようだ。同社はそんなにすぐに再調達する予定はなかったが、年間経常収益が5000万ドルに近づくにつれ、VCが門を叩いてきた。スタートアップが急成長を示すと、論理的な対応はより多くの資金を投じることだからだ。

TechCrunchは、調達総額や評価額に新資金が含まれるかどうかを確認できなかった。条件は最終的なものではなく、変更される可能性がある。XDOFと8VCはコメントの要請に応じなかったが、おそらく彼らは潜在的な数十億ドルを数えるのに忙しいのだろう。

同社は、フロンティアAIラボやロボット企業が自前で構築するのが難しいデータパイプライン、収集ツール、アノテーションシステムを構築することを目指している。要するに、彼らはロボット産業のためのアウトソーシングされたデータサプライチェーンであり、誰がそんな退屈な作業を自社でやりたいと思うだろうか？

ウーの道のりは、ロボットが大規模データセットから学習する方法を研究する博士課程の学生として始まった。彼の研究は「扱える大規模データの不足」によって妨げられていたと、彼は6月にTechCrunchに語った。そこで彼はシェントゥーと組んで、人間のオペレーターがロボットアームを遠隔操作してトレーニングデータを生成できる低コストの遠隔操作システムGELLOを開発した。彼らの研究はロボット工学で影響力のある論文につながった。もちろんそうなるだろう。

その研究がXDOFの基盤となり、投資家は現在、同社を物理ロボット分野のScale AIやMercorと表現している。LLMが当初インターネット全体で訓練されたのとは異なり、物理ロボットには同等の実世界データセットが存在しない。データ収集は重大なボトルネックであり、XDOFはそれを解決しようとしている。シャツを1枚たたむごとに。

XDOFはUCバークレーのAI研究所と提携し、ABCと名付けた、これまでに収集された中で最大の高品質ロボットトレーニングデータセットを公開する予定だ。物事にABCと名付けるのは、シンプルで野心的だからだ。

このデータを収集するため、XDOFは遠隔ロボット操作と、衣服をたたんだり箱を平らにしたりといった日常業務を記録するセンサーを装着した人間の収集者を組み合わせている。そう、人間は基本的に、センサーを装着して家事をすることでロボットに家事を教えているのだ。それは生計を立てる方法だ。

同スタートアップは、ロボットを遠隔操作するテレオペレーターや、動作データをキャプチャするために身体センサーを装着する自己中心的なオペレーターを含む、データ収集者のチームを世界中で雇用し訓練する計画だ。XDOFは以前TechCrunchに対し、複数のフロンティアAIラボを含む20の顧客とすでに協業していると語った。

ロボットトレーニング用の実世界データを収集しようとしている他のスタートアップには、Mecka AIや、LLMを超えて拡張している人間データプラットフォーム（Scale AIやMicro1など）が含まれる。ロボットのためのデータゴールドラッシュほど「イノベーション」を物語るものはないからだ。