La doar trei luni după ce a ieșit din stealth, XDOF - o startup care colectează date de teleoperare din lumea reală pentru antrenarea roboților generaliști - se află, potrivit relatărilor, în discuții avansate pentru a strânge o rundă de Serie B la o valoare de aproximativ 1,2 miliarde de dolari, condusă de 8VC. Mai multe persoane cu cunoștințe despre afacere au spus acest lucru, și cine suntem noi să ne îndoim?

Co-fondată în 2024 de cercetătorii de la UC Berkeley, Philipp Wu (CEO) și Fred Shentu (CTO), XDOF strânsese deja o rundă de Serie A de 70 de milioane de dolari în iunie, cu participarea Thrive Capital, Andreessen Horowitz, Lux și Spark Capital. Se pare că nu a fost suficient. Compania nu plănuia să strângă fonduri atât de curând, dar cu venituri anualizate care se apropie de 50 de milioane de dolari, investitorii de capital de risc au venit batând la ușă. Pentru că atunci când o startup arată o creștere rapidă, singurul răspuns logic este să arunci mai mulți bani în ea.

TechCrunch nu a putut afla capitalul total strâns sau dacă valoarea include noua finanțare. Termenii nu sunt finali și se pot schimba. XDOF și 8VC nu au răspuns solicitărilor de comentarii, probabil pentru că erau ocupați să își numere potențialele miliarde.

Startup-ul își propune să construiască pipeline-urile de date, instrumentele de colectare și sistemele de adnotare pe care laboratoarele de AI de frontieră și companiile de robotică nu și le pot construi ușor singure. Practic, ei sunt lanțul de aprovizionare externalizat pentru industria roboticii, pentru că cine vrea să facă acea muncă plictisitoare intern?

Călătoria lui Wu a început ca student la doctorat care studia modul în care roboții învață din seturi mari de date. Cercetarea sa a fost împiedicată de lipsa 'datelor la scară largă cu care să lucreze', a spus el pentru TechCrunch în iunie. Așa că s-a asociat cu Shentu pentru a crea GELLO, un sistem de teleoperare low-cost care permite unui operator uman să controleze de la distanță un braț robotic pentru a genera date de antrenament. Munca lor a dus la o lucrare influentă în robotică, pentru că, bineînțeles, așa a fost.

Acea cercetare a stat la baza XDOF, pe care investitorii o descriu acum drept Scale AI sau Mercor pentru robotica fizică. Spre deosebire de LLM-uri, care s-au antrenat inițial pe întregul internet, roboții fizici nu au un set de date echivalent din lumea reală de la care să pornească. Colectarea datelor este un blocaj critic, iar XDOF își propune să rezolve asta, un tricou împăturit la un moment dat.

XDOF colaborează cu laboratorul de cercetare AI al UC Berkeley pentru a lansa ceea ce crede că este cea mai mare colecție de date de antrenament pentru roboți de înaltă calitate asamblată vreodată, numită ABC. Pentru că a numi lucrurile ABC este atât simplu, cât și ambițios.

Pentru a capta aceste date, XDOF combină teleoperarea robotului de la distanță cu colectori umani care poartă senzori pentru a înregistra sarcini de zi cu zi, cum ar fi împăturirea hainelor și aplatizarea cutiilor. Da, oamenii îi învață practic pe roboți să facă treburi casnice purtând senzori și făcând ei înșiși treburile. E o slujbă.

Startup-ul plănuiește să angajeze și să antreneze echipe de colectori de date în întreaga lume, inclusiv teleoperatori care conduc roboții de la distanță și operatori egocentrici care poartă senzori corporali pentru a capta date de mișcare. XDOF a declarat anterior pentru TechCrunch că lucrează deja cu 20 de clienți, inclusiv cu mai multe laboratoare de AI de frontieră.

Alte startup-uri care încearcă să colecteze date din lumea reală pentru antrenarea roboților includ Mecka AI, precum și platforme de date umane care se extind dincolo de LLM-uri, cum ar fi Scale AI și Micro1. Pentru că nimic nu spune 'inovație' ca o goană după aur de date pentru roboți.