En menos de tres meses desde su salida de la fase de desarrollo en silencio, XDOF, una startup especializada en la recolección de datos de teleoperación en el mundo real para entrenar robots de propósito general, está en negociaciones avanzadas para una ronda de financiación Serie B valorada en aproximadamente $1.2 mil millones, liderada por 8VC. Esta noticia ha generado un gran interés en el sector tecnológico, especialmente en el campo de la robótica y la inteligencia artificial.
Fundada en 2024 por los investigadores de la UC BerkeleyPhilipp Wu (CEO) y Fred Shentu (CTO), XDOF ha logrado un crecimiento exponencial desde su ronda Serie A de $70 millones en junio de 2024, que contó con la participación de firmas de capital de riesgo como Thrive CapitalAndreessen HorowitzLux y Spark Capital. A pesar de no tener planes iniciales para una nueva ronda de financiación tan pronto, el rápido crecimiento de la empresa, con ingresos anualizados acercándose a los $50 millones, ha atraído la atención de los inversores.
El enfoque innovador de XDOF en la recolección de datos
XDOF se ha posicionado como una empresa clave en la creación de pipelines de datos, herramientas de recolección y sistemas de anotación que las empresas de vanguardia en IA y robótica no pueden desarrollar fácilmente por sí mismas. Este enfoque ha sido comparado con el de gigantes como Scale AI o Mercor que han sido fundamentales en el auge de la inteligencia artificial.
La idea de XDOF surgió durante la etapa de doctorado de Wu, quien se enfrentó a la falta de datos a gran escala para sus investigaciones sobre cómo los robots aprenden de grandes conjuntos de datos. Junto con Shentu, desarrolló un proyecto llamado GELLO un sistema de teleoperación de bajo costo que permite a un operador humano controlar un brazo robótico de manera remota para generar datos de entrenamiento. Este trabajo culminó en un papel influyente en el campo de la robótica, sentando las bases para XDOF.
La colaboración con UC Berkeley y el proyecto ABC
XDOF está colaborando con el laboratorio de investigación de IA de la UC Berkeley para lanzar lo que consideran la colección más grande de datos de entrenamiento de alta calidad para robots jamás reunida, conocida como ABC. Para capturar estos datos, la startup combina la teleoperación remota de robots con operadores humanos que usan sensores para registrar tareas cotidianas como doblar ropa y aplanar cajas.
La empresa planea contratar y capacitar equipos de recolectores de datos en todo el mundo, incluyendo teleoperadores que dirigen robots de manera remota y operadores egocéntricos que usan sensores corporales para capturar datos de movimiento. XDOF ya está trabajando con 20 clientes, incluyendo varios laboratorios de IA de vanguardia, lo que demuestra su rápido crecimiento y adopción en la industria.
El futuro de XDOF y su impacto en la industria
A diferencia de los modelos de lenguaje grande (LLMs) que inicialmente se entrenaron con la totalidad de Internet, los robots físicos no tienen un conjunto de datos equivalente del mundo real, lo que hace que la recolección de datos sea un cuello de botella crítico para el desarrollo de máquinas de propósito general. XDOF está posicionada para resolver este problema, actuando como una cadena de suministro de datos externalizada para la industria de la robótica.
Otras startups que también están trabajando en la recolección de datos del mundo real para el entrenamiento de robots incluyen Mecka AI así como plataformas de datos humanos que se están expandiendo más allá de los LLMs, como Scale AI y Micro1. Con su enfoque innovador y su rápido crecimiento, XDOF está lista para jugar un papel crucial en el futuro de la robótica.
