스텔스 모드에서 나온 지 불과 3개월 만에, 일반 목적 로봇 훈련을 위한 실제 세계 원격 조작 데이터를 수집하는 스타트업 XDOF가 8VC가 주도하는 약 12억 달러 가치 평가로 시리즈 B 자금 조달을 위한 막바지 협상 중인 것으로 알려졌다. 여러 소식통이 그렇게 말했는데, 우리가 그들을 의심할 이유가 있겠는가?

2024년 UC 버클리 연구원 필립 우(CEO)와 프레드 센투(CTO)가 공동 창업한 XDOF는 이미 6월에 Thrive Capital, Andreessen Horowitz, Lux, Spark Capital이 참여한 7000만 달러 규모의 시리즈 A를 유치했다. 분명히 그것으로 충분하지 않았나 보다. 회사는 그렇게 빨리 다시 자금을 조달할 계획이 없었지만, 연간 매출이 약 5000만 달러에 접근하면서 VC들이 문을 두드렸다. 스타트업이 빠른 성장을 보이면, 유일한 논리적 대응은 더 많은 돈을 던지는 것이기 때문이다.

TechCrunch는 총 조달 자본이나 가치 평가에 새 자금이 포함되는지 여부를 확인할 수 없었다. 조건은 최종적이지 않으며 변경될 수 있다. XDOF와 8VC는 논평 요청에 응답하지 않았는데, 아마도 잠재적인 수십억 달러를 계산하느라 바빴을 것이다.

이 스타트업은 최첨단 AI 연구소와 로봇 회사들이 스스로 구축하기 어려운 데이터 파이프라인, 수집 도구, 주석 시스템을 구축하는 것을 목표로 한다. 본질적으로, 그들은 로봇 산업을 위한 아웃소싱 데이터 공급망이다. 왜냐하면 누가 그 지루한 작업을 사내에서 하고 싶어 하겠는가?

우의 여정은 로봇이 대규모 데이터 세트에서 학습하는 방법을 연구하는 박사 과정 학생으로 시작되었다. 그의 연구는 '작업할 대규모 데이터의 부족'으로 인해 방해를 받았다고 그는 6월에 TechCrunch에 말했다. 그래서 그는 센투와 팀을 이루어 인간 운영자가 원격으로 로봇 팔을 제어하여 훈련 데이터를 생성할 수 있는 저비용 원격 조작 시스템인 GELLO를 만들었다. 그들의 연구는 로봇 공학에서 영향력 있는 논문으로 이어졌는데, 당연히 그랬다.

그 연구는 XDOF의 기반이 되었으며, 투자자들은 이제 XDOF를 물리적 로봇 공학을 위한 Scale AI 또는 Mercor라고 설명한다. 처음에 인터넷 전체로 훈련된 LLM과 달리, 물리적 로봇은 활용할 수 있는 동등한 실제 세계 데이터 세트가 없다. 데이터 수집은 중요한 병목 현상이며, XDOF는 한 번에 한 벌씩 접힌 셔츠로 이를 해결하려고 한다.

XDOF는 UC 버클리의 AI 연구소와 협력하여 ABC라고 명명된, 지금까지 모은 것 중 가장 큰 고품질 로봇 훈련 데이터 컬렉션을 공개할 예정이다. 왜냐하면 사물에 ABC라는 이름을 붙이는 것은 단순하면서도 야심적이기 때문이다.

이 데이터를 캡처하기 위해 XDOF는 원격 로봇 원격 조작과 옷 접기, 상자 평평하게 하기와 같은 일상적인 작업을 기록하기 위해 센서를 착용하는 인간 수집가를 결합한다. 그렇다, 인간은 본질적으로 센서를 착용하고 집안일을 직접 함으로써 로봇에게 집안일을 가르치고 있다. 그게 바로 생계 수단이다.

이 스타트업은 전 세계적으로 데이터 수집가 팀을 고용하고 훈련시킬 계획이며, 여기에는 로봇을 원격으로 조종하는 원격 조작자와 움직임 데이터를 캡처하기 위해 신체 센서를 착용하는 자기 중심적 운영자가 포함된다. XDOF는 이전에 TechCrunch에 여러 최첨단 AI 연구소를 포함한 20명의 고객과 이미 협력하고 있다고 말했다.

로봇 훈련을 위한 실제 세계 데이터를 수집하려는 다른 스타트업으로는 Mecka AI와 LLM을 넘어 확장되는 인간 데이터 플랫폼(예: Scale AI 및 Micro1)이 있다. 로봇을 위한 데이터 골드러시보다 더 '혁신적'인 것은 없기 때문이다.