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XDOF, Meses Después del Lanzamiento Furtivo, Ojos a la Serie B con una Valoración de 1.2B
A poco menos de tres meses de su lanzamiento discreto, XDOF, una startup centrada en recopilar datos de teleoperación del mundo real para entrenar robots de propósito general, se encuentra en negociaciones avanzadas para asegurar una ronda de financiación Serie B. Respaldada por 8VC, la empresa tiene una valoración de aproximadamente 1.200 millones de dólares, según varias personas familiarizadas con la transacción.
Fundada en 2024 por los antiguos alumnos de la Universidad de California, Berkeley, Philipp Wu (CEO) y Fred Shentu (CTO), XDOF saltó a las portadas en junio cuando TechCrunch informó sobre su Serie A de 70 millones de dólares, que incluyó inversiones de Thrive Capital, Andreessen Horowitz, Lux y Spark Capital. La empresa no tenía la intención de regresar al mercado tan pronto después de esa financiación. Sin embargo, su impresionante trayectoria de crecimiento, con unos ingresos anuales anualizados cercanos a los 50 millones de dólares, impulsó a los capitalistas de riesgo a iniciar conversaciones para una nueva ronda, según las fuentes.
TechCrunch no pudo confirmar el monto total de capital que se está recaudando ni si la valoración actual incluye la nueva financiación. Los términos finales siguen sin determinarse y están sujetos a cambios.
Los representantes de XDOF y 8VC no respondieron a las solicitudes de comentarios.
La misión de la startup es establecer los canales de datos, herramientas de recopilación y sistemas de anotación que los principales laboratorios de IA y empresas de robótica luchan por construir internamente. Esencialmente, XDOF opera como una cadena de suministro de datos externalizada para el sector de la robótica.
Durante sus estudios de doctorado, Wu investigó cómo aprenden los robots a partir de conjuntos masivos de datos. Identificó un obstáculo importante en su investigación: la escasez de «datos a gran escala», explicó a TechCrunch en junio.
Para abordar esto, Wu colaboró con Shentu en GELLO, un sistema de teleoperación asequible que permite a los operadores humanos controlar brazos robóticos de forma remota y generar datos de entrenamiento. Esta colaboración dio lugar a un artículo de robótica altamente influyente.
Esta investigación sentó las bases para XDOF, que los inversores ahora comparan con Scale AI o Mercor para la robótica física, haciendo referencia a los gigantes del etiquetado de datos que impulsaron el auge de la IA. A diferencia de los grandes modelos de lenguaje, que inicialmente se entrenaron con vastos corpus de Internet, los robots físicos carecen de conjuntos de datos del mundo real comparables. En consecuencia, la recopilación de datos sigue siendo un cuello de botella crítico en el desarrollo de máquinas de propósito general.
XDOF está colaborando con el laboratorio de investigación de IA de la Universidad de California, Berkeley, para lanzar lo que afirma es el mayor conjunto de datos de entrenamiento de robots de alta calidad hasta la fecha, llamado ABC.
Para recopilar estos datos, XDOF integra la teleoperación remota de robots con recolectores humanos que llevan sensores y registran tareas rutinarias como doblar la ropa y aplanar cajas de cartón.
La startup tiene la intención de reclutar y entrenar equipos globales de recolectores de datos, incluidos operadores de teleoperación remota que dirigen robots y operadores egocéntricos que llevan sensores corporales para capturar datos de movimiento.
XDOF informó previamente a TechCrunch que ya está atendiendo a 20 clientes, incluidos varios laboratorios de IA líderes.
Otras empresas que trabajan en la recopilación de datos del mundo real para el entrenamiento de robots incluyen Mecka AI, junto con plataformas de datos humanos que se expanden más allá de los LLM, como Scale AI y Micro1.
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