XDOF, una startup que recopila datos del mundo real para entrenar robots polivalentes, mantiene conversaciones avanzadas para levantar una ronda de financiación Serie B con una valoración cercana a 1.200 millones de dólares, según personas familiarizadas con la operación. Se espera que 8VC lidere la ronda, pero sus condiciones aún no se han cerrado y podrían cambiar antes del cierre.
Esto ocurre menos de tres meses después de que la empresa saliera del modo sigiloso y tras una ronda Serie A de 70 millones de dólares anunciada en junio, con la participación de Thrive Capital, Andreessen Horowitz, Lux y Spark Capital. No está claro cuál es el objetivo total de financiación de la nueva ronda, ni se ha determinado si la valoración mencionada incluye el nuevo capital.
Rápido crecimiento después de la primera ronda de financiación
XDOF fue fundada en 2024 por Philipp Wu, quien ocupa el cargo de director ejecutivo, y Fred Shentu, director de tecnología; ambos son investigadores de UC Berkeley. Según la fuente, la empresa no planeaba captar nueva financiación tan pronto, pero su crecimiento llevó a los inversores a ponerse en contacto con ella. Sus ingresos anuales calculados sobre la base del ritmo de ejecución se acercan a los 50 millones de dólares y ya trabaja con 20 clientes, entre ellos laboratorios avanzados de inteligencia artificial.
XDOF y 8VC no respondieron a las solicitudes de comentarios, por lo que no hay confirmaciones directas de las partes sobre el valor de la ronda o su calendario.
Los datos robóticos como cuello de botella
La empresa busca construir canalizaciones de procesamiento de datos, herramientas para recopilarlos y sistemas para etiquetarlos para laboratorios de inteligencia artificial y empresas de robótica a las que podría resultarles difícil desarrollar esta infraestructura internamente. El proceso incluye operar robots de forma remota por medio de personas, además de utilizar recopiladores de datos que llevan sensores para registrar tareas cotidianas como doblar ropa y aplanar cajas.
La idea surgió del proyecto GELLO, un sistema de bajo coste que permite a una persona controlar a distancia un brazo robótico con el objetivo de generar datos de entrenamiento. El proyecto se basó en las investigaciones de Wu y Shentu sobre el aprendizaje robótico a partir de grandes conjuntos de datos, investigaciones que dieron lugar a un artículo influyente en el ámbito de la robótica.
¿Qué cambia en la práctica?
A diferencia de los grandes modelos de lenguaje, que en sus primeras etapas se beneficiaron de enormes cantidades de contenido de internet, los robots físicos no disponen de un inventario comparable de datos reales listos para el entrenamiento. Por ello, XDOF se centra en construir una cadena de suministro de datos que incluya recopilación, operación remota y anotación, en lugar de limitarse a desarrollar un único modelo robótico.
La empresa planea contratar y formar equipos de recopiladores de datos en todo el mundo, incluidos operadores de robots a distancia y operadores que llevan sensores corporales para registrar el movimiento desde la perspectiva de primera persona. También colabora con el laboratorio de inteligencia artificial de UC Berkeley para lanzar un conjunto de datos llamado ABC, que describe como el mayor conjunto de datos de entrenamiento robótico de alta calidad recopilado hasta la fecha.
La importancia de la ronda sigue dependiendo de que se complete realmente y de la capacidad de XDOF para convertir la creciente demanda en datos utilizables a gran escala. Además, el valor de la financiación y las condiciones de la valoración, dos elementos esenciales para comprender el tamaño de la operación, aún no se han revelado.