Sin haber pasado tres meses desde su salida del modo stealth, XDOF mantiene conversaciones avanzadas lideradas por 8VC para obtener una inversión Series B con una valoración aproximada de $1.2B. Fundada en 2024 por los investigadores de UC Berkeley Philipp Wu (CEO) y Fred Shentu (CTO), la empresa había anunciado en junio una ronda Series A de $70 millones en la que participaron Thrive Capital, Andreessen Horowitz, Lux y Spark Capital. Mientras los ingresos anualizados de XDOF se acercan a $50 millones, se desconoce el tamaño total de la nueva ronda y si la valoración incluye la nueva inversión; los términos del acuerdo no se han cerrado.
La empresa recopila datos de teleoperación del mundo real para entrenar robots de propósito general y busca proporcionar a las empresas de robótica y a los laboratorios de AI avanzada la infraestructura de recopilación de datos, herramientas y etiquetado que tendrían dificultades para desarrollar por sí mismos. El sistema GELLO, de bajo coste, desarrollado anteriormente por Wu y Shentu y que permite a las personas controlar de forma remota un brazo robótico para generar datos de entrenamiento, constituyó la base de XDOF.
XDOF considera que la falta de un conjunto de datos de entrenamiento tan amplio como internet para los robots físicos es un cuello de botella importante. La empresa planea publicar ABC, que considera la mayor colección de datos de entrenamiento robótico de alta calidad creada hasta la fecha, en colaboración con el AI Research lab de UC Berkeley. En el proceso de recopilación de datos, recurre tanto a teleoperadores que manejan robots a distancia como a personas que registran con sensores tareas cotidianas, como doblar ropa y aplanar cajas. XDOF, que planea crear equipos de recopilación de datos en todo el mundo, había declarado anteriormente que trabajaba con 20 clientes, entre ellos varios laboratorios de AI avanzada. Mecka AI, Scale AI y Micro1 también operan en un ámbito similar.
Por qué es importante
La importancia de este avance radica en que los datos de entrenamiento están emergiendo como un cuello de botella central en el progreso de los sistemas robóticos, al mismo nivel que el hardware físico. La combinación de los datos recopilados por XDOF mediante teleoperación y sensores con herramientas y una infraestructura de etiquetado se centra en el problema de la generación de datos, que las empresas de robótica y los laboratorios de AI avanzada tienen dificultades para resolver por sí solos. La colección ABC, prevista en colaboración con el Berkeley AI Research lab, es uno de los aspectos que habrá que seguir para evaluar cómo se traduce este enfoque en los procesos de investigación y desarrollo de productos; sin embargo, la colección aún no se ha publicado. La presencia de empresas como Mecka AI, Scale AI y Micro1 muestra que la competencia también se está configurando en torno a esta infraestructura de datos. Las condiciones de la nueva ronda y si incluye o no la valoración anunciada siguen sin estar claras.
Antecedentes
Series no es un nombre nuevo en el archivo de FikirPilot: en los últimos 90 días hemos publicado 3 noticias en las que aparece este nombre; la más reciente está fechada el 4 de septiembre de 2026.