Стартап XDOF, который занимается сбором данных телеопераций в реальном мире для обучения роботов общего назначения, ведет переговоры о закрытии раунда финансирования серии B. По информации осведомленных источников, ведущим инвестором сделки выступает фонд 8VC, а предварительная оценка компании может достичь 1,2 млрд долларов. Стоит отметить, что компания вышла из режима секретности менее трех месяцев назад.
Быстрый рост и привлечение инвестиций
Основателями XDOF в 2024 году стали исследователи из Калифорнийского университета в Беркли Филипп Ву, занявший пост генерального директора, и Фред Шенту, ставший техническим директором. Еще в июне текущего года стартап привлек 70 млн долларов в рамках раунда серии A. В число инвесторов тогда вошли компании Thrive Capital, Andreessen Horowitz, Lux и Spark Capital.
Хотя руководство XDOF не планировало привлекать новые средства так скоро, стремительное развитие бизнеса вынудило компанию пересмотреть стратегию. Текущая годовая выручка стартапа приближается к 50 млн долларов, что привлекло внимание венчурных капиталистов. На данный момент точные параметры сделки, включая общую сумму привлеченных инвестиций и структуру оценки, остаются неизвестными. Условия соглашения еще не окончательны и могут претерпеть изменения. Представители XDOF и фонда 8VC на запросы о комментариях не ответили.
Технологии сбора данных для робототехники
Основная задача XDOF заключается в создании инфраструктуры: конвейеров обработки данных, инструментов сбора и систем аннотирования, которые необходимы передовым лабораториям ИИ и робототехническим компаниям. Фактически стартап выступает в роли стороннего поставщика данных для отрасли, заполняя нишу, которую игроки рынка не могут обеспечить самостоятельно. Идея создания проекта возникла у Филиппа Ву еще во время обучения в аспирантуре, когда он столкнулся с дефицитом масштабных наборов данных для обучения роботов.
Вместе с Фредом Шенту они разработали систему телеуправления под названием GELLO. Она позволяет оператору удаленно контролировать роботизированную руку для генерации данных для обучения. Эта работа легла в основу XDOF, который сегодня инвесторы сравнивают со Scale AI или Mercor, называя его «аналогом для физической робототехники». В отличие от больших языковых моделей (LLM), роботы не имеют доступа к массивам данных, сопоставимым по объему с данными интернета, что делает процесс сбора информации критическим препятствием в создании машин общего назначения.
Сотрудничество с UC Berkeley и расширение штата
В рамках партнерства с исследовательской лабораторией искусственного интеллекта Калифорнийского университета в Беркли, XDOF планирует выпустить набор данных под названием ABC. Разработчики утверждают, что это крупнейшая коллекция высококачественных обучающих данных для роботов из когда-либо созданных. Процесс сбора данных сочетает дистанционное управление роботами и работу людей-операторов, которые носят специальные датчики для фиксации повседневных задач, таких как складывание одежды или разборка коробок.
Стартап планирует расширять сеть и нанимать команды сборщиков данных по всему миру. К ним относятся как удаленные операторы, управляющие роботами дистанционно, так и операторы, которые записывают данные о собственных движениях через нательные сенсоры. По заявлению XDOF, компания уже сотрудничает с 20 клиентами, включая несколько крупных лабораторий в сфере ИИ. Среди конкурентов, также работающих над сбором данных для обучения роботов, можно выделить Mecka AI, а также такие платформы, как Scale AI и Micro1, активно расширяющие свою деятельность за пределы сегмента LLM.
