XDOF, una startup innovadora dedicada a la recolección de datos de teleoperación del mundo real para entrenar robots de propósito general, se encuentra en conversaciones avanzadas para una ronda de financiación Serie B, con una valoración cercana a los 1.200 millones de dólares. La ronda, liderada por 8VC, refleja el interés creciente de los inversores en el potencial de la compañía, fundad en 2024 por investigadores de UC Berkeley, Philipp Wu (CEO) y Fred Shentu (CTO).
Desde su lanzamiento, XDOF ha tenido un crecimiento rápido, con ingresos anuales que se acercan a los 50 millones de dólares. Este crecimiento acelerado ha llevado a varios fondos de capital de riesgo a acercarse a la empresa para considerar una nueva ronda de financiación poco después de haber recaudado 70 millones de dólares en una Serie A en junio, en la que participaron empresas como Thrive Capital y Andreessen Horowitz.
A pesar del interés, los detalles sobre la cantidad total de capital que se está recaudando y si la valoración incluye la nueva financiación aún no se han definido completamente, lo que sugiere que las condiciones de la operación podrían cambiar. Ante estas circunstancias, tanto XDOF como 8VC no han proporcionado comentarios sobre la situación actual.
El objetivo de XDOF en el desarrollo de datos para robótica
XDOF busca construir las infraestructuras de datos y herramientas de recolección que los laboratorios de IA y empresas de robótica no pueden desarrollar fácilmente, actuando como una cadena de suministro de datos externalizada para la industria robótica. Esta propuesta responde a la falta de grandes conjuntos de datos físicos, que es una limitación crítica en el desarrollo de máquinas robóticas de propósito general.
El camino de XDOF comenzó con la investigación de Wu, quien, como estudiante de doctorado, enfrentó la dificultad de trabajar con datos de gran escala. Junto a Shentu, desarrollaron GELLO, un sistema de teleoperación que permite a un operador humano controlar un brazo robótico de manera remota, lo que resultó en un estudio influyente en el campo de la robótica.
Los inversores han comenzado a comparar XDOF con empresas como Scale AI, en referencia a su papel en la provisión de datos que alimentan el auge de la inteligencia artificial. A diferencia de los modelos de lenguaje que pueden entrenarse utilizando datos de todo internet, los robots requieren datos del mundo real, lo que convierte la recolección de información en un cuello de botella para su desarrollo.
Colaboraciones y futuro de la startup
XDOF ha establecido una colaboración con el laboratorio de investigación de IA de UC Berkeley para lanzar lo que se considera la mayor colección de datos de entrenamiento para robots jamás reunida, conocida como ABC. Para capturar estos datos, la startup combina la teleoperación remota con recolectores humanos que utilizan sensores para registrar tareas cotidianas como doblar ropa o aplanar cajas.
El equipo de XDOF planea expandir la contratación y capacitación de recolectores de datos a nivel mundial, incluyendo teleoperadores que dirigirán robots de manera remota y operadores egocéntricos que capturarán datos de movimiento mediante sensores corporales. Actualmente, la empresa ya colabora con 20 clientes, incluyendo diversos laboratorios de IA de vanguardia.
En un panorama competitivo, otras startups también están intentando cerrar la brecha en la recolección de datos del mundo real para el entrenamiento de robots, con iniciativas destacadas como Mecka AI, así como plataformas de datos humanos que se expanden más allá de los modelos de lenguaje, como Scale AI y Micro1.