Стартап XDOF, собирающий данные для роботов, спустя три месяца после запуска приближается к оценке в $1,2 млрд
Стартап XDOF, который собирает реальные данные для обучения роботов общего назначения, ведёт переговоры о новом раунде финансирования с оценкой около 1,2 млрд долларов под руководством фонда 8VC — менее чем через три месяца после раунда Series A.
Стартап XDOF, специализирующийся на сборе реальных данных телеоперации для обучения роботов общего назначения, по данным источников, ведёт переговоры на позднем этапе о привлечении раунда Series B с оценкой около 1,2 миллиарда долларов. Раунд возглавит венчурный фонд 8VC.
Компания была основана в 2024 году исследователями из Калифорнийского университета в Беркли Филиппом Ву, занимающим пост генерального директора, и Фредом Шенту, техническим директором. Всего три месяца назад XDOF закрыла раунд Series A на 70 миллионов долларов с участием Thrive Capital, Andreessen Horowitz, Lux и Spark Capital.
По имеющимся данным, XDOF не планировала так скоро привлекать новое финансирование, однако быстрый рост компании — годовая выручка приближается к 50 миллионам долларов — вызвал повышенный интерес инвесторов. Общая сумма привлекаемых средств и то, включает ли оценка новый капитал, пока неизвестны, а условия сделки окончательно не согласованы.
От исследовательского проекта к стартапу
Истоки компании — в диссертационном исследовании Ву о том, как роботы обучаются на больших массивах данных; проблемой было отсутствие крупномасштабных данных. Вместе с Шенту он разработал GELLO — недорогую систему телеоперации, позволяющую человеку дистанционно управлять роботизированной рукой для получения обучающих данных. Эта работа легла в основу влиятельной научной статьи, а затем и самого XDOF.
Инвесторы называют XDOF аналогом Scale AI или Mercor для физической робототехники. В отличие от языковых моделей, обучавшихся на огромных объёмах интернет-данных, у роботов нет сопоставимого набора реальных данных, что делает их сбор ключевым препятствием для развития отрасли.
XDOF сотрудничает с лабораторией искусственного интеллекта Калифорнийского университета в Беркли над проектом ABC, стремясь создать крупнейший, по её словам, качественный набор данных для обучения роботов. Данные собираются как через дистанционное управление роботами, так и с помощью людей-операторов с датчиками, выполняющих повседневные задачи вроде складывания одежды. Компания планирует набирать команды сборщиков данных по всему миру и уже сотрудничает с 20 клиентами, включая несколько ведущих AI-лабораторий.
