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XDOF, Meses Após o Lançamento Furtivo, Olha para a Série B com Avaliação de US$ 1,2 Bilhão

XDOF, Meses Após o Lançamento Furtivo, Olha para a Série B com Avaliação de US$ 1,2 Bilhão

12 de Setembro de 2026
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XDOF, Meses Após o Lançamento Furtivo, Olha para a Série B com Avaliação de US$ 1,2 Bilhão

A pouco menos de três meses após seu lançamento discreto, a XDOF, uma startup focada na coleta de dados de teleoperação do mundo real para treinar robôs de uso geral, está em negociações avançadas para garantir uma rodada de investimento Série B. Apoiada pela 8VC, a empresa é avaliada em aproximadamente US$ 1,2 bilhão, segundo várias pessoas familiarizadas com a transação.

Fundada em 2024 pelos ex-alunos da Universidade da Califórnia em Berkeley Philipp Wu (CEO) e Fred Shentu (CTO), a XDOF chamou a atenção em junho, quando a TechCrunch noticiou sua rodada Série A de US$ 70 milhões, que incluiu investimentos da Thrive Capital, Andreessen Horowitz, Lux e Spark Capital. A empresa não pretendia retornar ao mercado tão logo após esse financiamento. No entanto, seu impressionante crescimento — com receita anualizada próxima de US$ 50 milhões — levou os capitalistas de risco a iniciar discussões para uma nova rodada, conforme observado por fontes.

A TechCrunch não pôde confirmar o valor total do capital sendo levantado ou se a avaliação atual incorpora o novo financiamento. Os termos finais ainda não foram determinados e estão sujeitos a alterações.

Representantes da XDOF e da 8VC não responderam aos pedidos de comentário.

A missão da startup é estabelecer os pipelines de dados, ferramentas de coleta e sistemas de anotação que os principais laboratórios de IA e empresas de robótica têm dificuldade em construir internamente. Essencialmente, a XDOF opera como uma cadeia de suprimentos de dados terceirizada para o setor de robótica.

Durante seu doutorado, Wu investigou como os robôs aprendem a partir de conjuntos massivos de dados. Ele identificou um grande obstáculo em sua pesquisa: a escassez de “dados em larga escala”, explicou ele à TechCrunch em junho.

Para resolver isso, Wu colaborou com Shentu no GELLO, um sistema de teleoperação acessível que permite a operadores humanos controlar braços robóticos remotamente e gerar dados de treinamento. Essa colaboração resultou em um artigo de robótica altamente influente.

Esta pesquisa lançou as bases para a XDOF, que os investidores agora comparam à Scale AI ou à Mercor para robótica física — referindo-se aos gigantes de rotulagem de dados que impulsionaram o boom da IA. Diferentemente dos grandes modelos de linguagem, que foram inicialmente treinados em vastos corpora da internet, os robôs físicos não possuem conjuntos de dados do mundo real comparáveis. Consequentemente, a coleta de dados continua sendo um gargalo crítico no desenvolvimento de máquinas de uso geral.

A XDOF está colaborando com o laboratório de Pesquisa em IA da Universidade da Califórnia em Berkeley para lançar o que afirma ser o maior conjunto de dados de treinamento de robôs de alta qualidade até o momento, chamado ABC.

Para coletar esses dados, a XDOF integra a teleoperação remota de robôs com coletores humanos usando sensores que registram tarefas rotineiras, como dobrar roupas e aplanar caixas de papelão.

A startup pretende recrutar e treinar equipes globais de coletores de dados, incluindo operadores remotos que dirigem robôs e operadores egocêntricos que usam sensores corporais para capturar dados de movimento.

A XDOF informou anteriormente à TechCrunch que já atende a 20 clientes, incluindo vários laboratórios de IA de ponta.

Outras empresas que trabalham na coleta de dados do mundo real para treinamento de robôs incluem a Mecka AI, além de plataformas de dados humanos que se expandem além dos LLMs, como a Scale AI e a Micro1.

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