XDOF apunta a Serie B de 1,2 billones tras solo tres meses saliendo de stealth
La startup de teleoperación robótica, fundada por investigadores de UC Berkeley, está negociando una ronda de Serie B liderada por 8VC con una valoración de 1,2 billones de dólares.
XDOF, la compañía que recoge datos de teleoperación en el mundo real para entrenar robots de propósito general, está en negociaciones finales para una Serie B valorada en 1,2 billones de dólares, según fuentes cercanas al acuerdo. La ronda, liderada por 8VC, se inició en menos de tres meses tras la salida de la empresa del modo stealth.
La firma, cofundada en 2024 por Philipp Wu (CEO) y Fred Shentu (CTO), ya había cerrado una Serie A de 70 millones de dólares en junio, con participación de Thrive Capital, Andreessen Horowitz, Lux y Spark Capital. XDOF había anunciado que no planeaba una nueva ronda tan pronto, pero el crecimiento rápido—con ingresos anualizados cercanos a 50 millones de dólares—ha motivado a los inversores a acercarse.
Los detalles de la cantidad que se recaudará o si la valoración incluye la nueva financiación aún no están confirmados. XDOF y 8VC no comentaron el asunto.
El objetivo de XDOF es construir las tuberías de datos, herramientas de recolección y sistemas de anotación que los laboratorios de IA de frontera y las empresas de robótica no pueden crear fácilmente por sí mismos, convirtiéndose en la cadena de suministro de datos externalizada del sector. La idea surge de la investigación de Wu y Shentu sobre la falta de grandes conjuntos de datos para que los robots aprendan.
En 2024, los cofundadores desarrollaron GELLO, un sistema de teleoperación de bajo coste que permite a un operador humano controlar un brazo robótico a distancia para generar datos de entrenamiento. Ese trabajo resultó en un influyente artículo de robótica y sentó las bases de XDOF.
La compañía se está asociando con el laboratorio de IA de UC Berkeley para lanzar la supuesta mayor colección de datos de entrenamiento de robots de alta calidad, denominada ABC. Para capturar esos datos, XDOF combina la teleoperación remota con operadores humanos que usan sensores corporales para registrar tareas cotidianas como doblar ropa o aplanar cajas.
XDOF planea contratar y capacitar equipos de recolección de datos en todo el mundo, incluyendo teleoperadores que dirigen robots remotamente y operadores egocéntricos que usan sensores corporales para capturar movimientos. Hasta ahora, la startup cuenta con 20 clientes, entre ellos varios laboratorios de IA de frontera.
Otras startups que intentan recolectar datos del mundo real para entrenar robots incluyen Mecka AI, así como plataformas de datos humanas que se están expandiendo más allá de los LLMs, como Scale AI y Micro1.
El interés de XDOF por la recolección de datos a gran escala responde a una brecha crítica en el desarrollo de robots de propósito general: a diferencia de los LLMs, que se entrenan con datos del internet, los robots físicos carecen de un equivalente a ese conjunto de datos, lo que hace que la recolección de datos sea un cuello de botella esencial.
Con la ronda de Serie B, XDOF busca consolidar su posición como el equivalente de Scale AI o Mercor, pero para la industria física de la robótica.
