実世界からデータを収集し、多用途ロボットを訓練するスタートアップXDOFは、約12億ドルの評価額でSeries B資金調達ラウンドを実施するため、最終段階の協議を進めていると、取引に詳しい関係者が語った。8VCがラウンドを主導する見込みだが、条件はまだ確定しておらず、完了前に変更される可能性がある。
今回の動きは、同社がステルス状態を脱してから3か月足らず、またThrive Capital、Andreessen Horowitz、Lux、Spark Capitalが参加した7000万ドル規模のSeries Aラウンドを6月に発表してから間もない時期に起きている。新ラウンドで目標とする調達総額は明らかになっておらず、示された評価額に新たに調達する資金が含まれるかどうかも確定していない。
初回の資金調達ラウンド後に急成長
XDOFは2024年、最高経営責任者（CEO）を務めるPhilipp Wuと、最高技術責任者（CTO）を務めるFred Shentuによって設立された。2人はいずれもUC Berkeleyの研究者だった。情報筋によると、同社はこれほど早い時期に新たな資金調達を行う計画ではなかったが、成長を受けて投資家から接触を受けるようになった。年間経常収益（ランレート）は5000万ドルに近づいており、すでに20社の顧客と取引している。その中には、先端AI研究所も含まれる。
XDOFと8VCはコメントの求めに応じなかったため、ラウンドの金額やスケジュールについて両者からの直接的な確認は得られていない。
ロボットデータがボトルネックに
同社は、AI研究所やロボット企業向けに、データ処理パイプライン、データ収集ツール、データラベリングシステムの構築を目指している。こうした企業にとって、これらのインフラを社内で開発することは難しい場合がある。プロセスには、人間がロボットを遠隔操作することに加え、センサーを装着したデータ収集担当者が、衣類を畳んだり箱を平らにしたりする日常的な作業を記録することも含まれる。
この構想は、GELLOというプロジェクトから始まった。これは、人間がロボットアームを遠隔操作して訓練データを生成できる、低コストのシステムである。このプロジェクトは、大規模なデータセットからロボットに学習させることに関するWuとShentuの研究に基づいており、その研究はロボット工学分野に大きな影響を与えた論文につながった。
実際に何が変わるのか
初期の大規模言語モデルが膨大な量のインターネットコンテンツから恩恵を受けたのとは異なり、物理的なロボットには、訓練にすぐ利用できる同等規模の現実世界のデータ蓄積がない。そのためXDOFは、単一のロボットモデルの開発にとどまらず、データ収集、遠隔操作、アノテーションを含むデータサプライチェーンの構築に注力している。
同社は、遠隔操作するロボットオペレーターや、身体センサーを装着して一人称視点から動きを記録するオペレーターなど、世界各地のデータ収集担当チームを採用し、訓練する計画だ。また、UC BerkeleyのAI研究所と協力して、ABCという名称のデータセットを公開する予定であり、これまでに収集された高品質なロボット訓練データセットとして最大のものだと説明している。
このラウンドの重要性は、実際に完了するかどうか、そしてXDOFが増加する需要を大規模に利用可能なデータへと変換できるかどうかにかかっている。取引の規模を理解するうえで不可欠な要素である調達額と評価条件も、まだ明らかにされていない。