Рынок инфраструктурных решений для физического ИИ демонстрирует рекордные темпы роста. Спустя менее чем три месяца после выхода из стелс-режима стартап XDOF, специализирующийся на сборе реальных данных телеопераций для обучения универсальных роботов, перешел к поздней стадии переговоров о привлечении раунда Series B. По данным источников, близких к сделке, оценка компании в ходе этого раунда может составить около $1,2 млрд, а лидером финансирования выступает венчурный фонд 8VC.
Предпосылки стремительного роста
Компания XDOF была основана в 2024 году исследователями из Университета Калифорнии в Беркли Филиппом Ву, занявшим пост генерального директора, и Фредом Шенту, ставшем техническим директором. В июне стартап привлек инвестиции в рамках раунда Series A на сумму $70 млн при участии таких фондов, как Thrive Capital, Andreessen Horowitz, Lux и Spark Capital.
Изначально руководство не планировало привлекать капитал повторно в столь короткие сроки. Однако темпы коммерческого развития компании, при которых годовой регулярный доход (ARR) приближается к отметке $50 млн, привлекли внимание инвесторов и инициировали новые переговоры. Общая сумма привлекаемых средств и условия закрытия сделки на данный момент окончательно не утверждены и могут измениться. Представители XDOF и фонда 8VC воздержались от официальных комментариев.
Инфраструктура сбора данных для физического ИИ
Основная задача XDOF заключается в создании дата-пайплайнов, инструментов сбора и систем аннотирования, которые ведущие лаборатории искусственного интеллекта и производители робототехники не могут эффективно разработать собственными силами. Стартап фактически функционирует как аутсорсинговая цепочка поставок данных для всей индустрии робототехники.
В отличие от больших языковых моделей, которые на этапе зарождения обучались на массивах данных интернета, физические роботы не имеют универсального и готового массива реальных данных. Это создает серьезное «бутылочное горлышко» при создании универсальных автономных систем. Основатели столкнулись с этой проблемой во время академических исследований в UC Berkeley, где они изучали методы обучения роботов на основе масштабных датасетов.
Для решения проблемы нехватки данных исследователи разработали открытый проект GELLO — недорогую систему телеопераций, позволяющую оператору дистанционно управлять роборукой для генерации обучающих записей. Опубликованная научная работа легла в основу XDOF, которую инвесторы сегодня сопоставляют с гигантами разметки данных вроде Scale AI или Mercor, стимулировавшими бум генеративных языковых моделей.
Партнерство с UC Berkeley и расширение масштабов
В рамках исследовательской деятельности XDOF сотрудничает с лабораторией искусственного интеллекта UC Berkeley (BAIR) над созданием масштабного публичного архива обучающих данных для роботов под названием ABC. Этот проект объединяет удаленные телеоперации и операторов с нательным сенсорным оборудованием для фиксации повседневных манипуляций, таких как складывание одежды или упаковка коробок.
Для обеспечения потребностей клиентов стартап формирует глобальную сеть операторов, включая специалистов по удаленному управлению роботами и сотрудников с датчиками движения. На текущий момент XDOF сотрудничает уже с 20 клиентами, включая несколько передовых лабораторий искусственного интеллекта. Аналогичные инициативы на рынке развивают такие компании, как Mecka AI, а также универсальные платформы данных Scale AI и Micro1, расширяющие сферу деятельности за пределы текстовых и языковых моделей.
Ключевые факты
| Параметр | Значение |
| :— | :— |
| Основатели | Филипп Ву (CEO), Фред Шенту (CTO) |
| Оценка и раунд | Переговоры о Series B с оценкой ~$1,2 млрд |
| Текущие показатели | Годовой доход приближается к $50 млн |
| Ключевые партнеры | UC Berkeley AI Research (BAIR) |
Практические последствия для разработчиков
Для инженеров, исследователей и архитекторов робототехнических систем развитие подобных платформ означает постепенное снятие инфраструктурных барьеров. Появление стандартизированных и масштабных датасетов реальных физических действий снижает порог входа для создания специализированных моделей управления. Специалистам, проектирующим автономные агенты и роборуки, стоит учитывать появление специализированных дата-пайплайнов при планировании долгосрочных архитектурных затрат и выборе партнеров по данным.
Источник: TechCrunch, https://techcrunch.com/2026/09/04/xdof-just-three-months-out-of-stealth-is-in-talks-for-a-series-b-at-a-1-2b-valuation/
Ключевые факты
| Пункт | Что важно |
|---|---|
| Источник | TechCrunch AI |
| Дата | 2026-09-04T23:36:14+00:00 |
| Тема | XDOF, just three months out of stealth, is in talks for a Series B at a $1.2B valuation |