XDOF, apenas 3 meses después de salir del sigilo, negocia una Serie B a una valoración de unos USD 1200 millones

Menos de tres meses después de salir del sigilo, XDOF está en conversaciones para la nueva ronda, según personas con conocimiento del acuerdo. TechCrunch informó en junio sobre la ronda Serie A de USD 70 millones de la empresa emergente, que contó con la participación de Thrive Capital, Andreessen Horowitz, Lux y Spark Capital. XDOF no planeaba recaudar fondos de nuevo tan pronto después de esa ronda, pero su rápido crecimiento —con ingresos anualizados que se acercan a los USD 50 millones— llevó a fondos de capital de riesgo a acercarse para proponerle una nueva ronda, según las mismas fuentes. TechCrunch no pudo determinar el monto total que se está recaudando ni si la valoración incluye el nuevo financiamiento, y los términos del acuerdo no son definitivos y podrían cambiar. XDOF y 8VC no respondieron a las solicitudes de comentarios.

XDOF fue cofundada en 2024 por los investigadores de UC Berkeley Philipp Wu (CEO) y Fred Shentu (CTO). La empresa emergente construye canalizaciones de datos, herramientas de recolección y sistemas de anotación para laboratorios de IA de vanguardia y empresas de robótica, posicionándose como una cadena de suministro de datos tercerizada para la industria de la robótica, algo que los inversionistas ahora describen como el equivalente a Scale AI o Mercor para la robótica física.

Cuando era estudiante de doctorado, Wu estudiaba cómo aprenden los robots a partir de grandes conjuntos de datos y encontró una falta de datos a gran escala con los que trabajar. Se asoció con Shentu en GELLO, un sistema de teleoperación de bajo costo que permite a un operador humano controlar remotamente un brazo robótico para generar datos de entrenamiento, lo que dio lugar a un influyente artículo de robótica y se convirtió en la base de XDOF. A diferencia de los grandes modelos de lenguaje, que se entrenaron con la totalidad de internet, los robots físicos carecen de un conjunto de datos equivalente del mundo real, lo que convierte a la recolección de datos en un cuello de botella crítico para construir máquinas de propósito general. XDOF combina la teleoperación remota de robots con recolectores humanos que usan sensores para registrar tareas cotidianas como doblar ropa y aplanar cajas, y se asocia con el laboratorio de investigación en IA de UC Berkeley para publicar lo que considera la colección más grande de datos de entrenamiento de robots de alta calidad jamás reunida, llamada ABC. La empresa emergente planea contratar y capacitar equipos de recolectores de datos en todo el mundo, incluidos teleoperadores y operadores egocéntricos que usan sensores corporales para capturar datos de movimiento, y afirma que ya trabaja con 20 clientes, incluidos varios laboratorios de IA de vanguardia.

Por qué importa

El interés de los inversionistas en una empresa que se posiciona como la capa de etiquetado de datos para la robótica indica que la recolección de datos, y no solo la arquitectura de los modelos, se está convirtiendo en un cuello de botella que justifica financiamiento con valoraciones de miles de millones de dólares.