Antes de completar três meses desde que saiu do modo stealth, a XDOF conduz negociações em estágio avançado, lideradas pela 8VC, para captar um investimento Série B com uma avaliação de aproximadamente $1.2B. Fundada em 2024 pelos pesquisadores da UC Berkeley Philipp Wu (CEO) e Fred Shentu (CTO), a empresa havia anunciado, em junho, uma rodada Série A de $70 milhões, da qual participaram Thrive Capital, Andreessen Horowitz, Lux e Spark Capital. Enquanto sua receita anualizada se aproxima de $50 milhões, não se sabe o tamanho total da nova rodada nem se a avaliação inclui o novo investimento; os termos do acordo ainda não foram finalizados.
A empresa coleta dados de teleoperação do mundo real para o treinamento de robôs de uso geral e pretende fornecer às empresas de robótica e aos laboratórios de AI avançada a infraestrutura de coleta de dados, ferramentas e rotulagem que eles teriam dificuldade para construir por conta própria. O sistema GELLO, de baixo custo, desenvolvido anteriormente por Wu e Shentu e que permite às pessoas controlar remotamente um braço robótico para produzir dados de treinamento, constituiu a base da XDOF.
A XDOF considera uma importante limitação o fato de os robôs físicos não disporem de um conjunto abrangente de dados de treinamento como a internet. Em colaboração com o laboratório de AI Research da UC Berkeley, a empresa planeja publicar a ABC, que considera a maior coleção de dados de treinamento robótico de alta qualidade já reunida. No processo de coleta de dados, a empresa utiliza, além de teleoperadores que controlam robôs remotamente, pessoas que registram com sensores tarefas cotidianas, como dobrar roupas e achatar caixas. A XDOF, que planeja formar equipes de coleta de dados em todo o mundo, havia informado anteriormente que trabalhava com 20 clientes, entre eles vários laboratórios de AI avançada. Mecka AI, Scale AI e Micro1 também atuam em uma área semelhante.
Por que isso é importante
A importância deste desenvolvimento está no fato de que os dados de treinamento também se destacam como um gargalo central no avanço dos sistemas robóticos, assim como o hardware físico. A combinação dos dados coletados pela XDOF por meio de teleoperação e sensores com ferramentas e uma infraestrutura de rotulagem concentra-se no problema da geração de dados, que empresas de robótica e laboratórios de AI avançada têm dificuldade para resolver por conta própria. A coleção ABC, planejada em colaboração com o Berkeley AI Research lab, é um dos pontos a serem acompanhados para avaliar os resultados dessa abordagem nos processos de pesquisa e desenvolvimento de produtos; no entanto, a coleção ainda não foi publicada. A presença de empresas como Mecka AI, Scale AI e Micro1 mostra que a concorrência também está se estruturando em torno dessa infraestrutura de dados. As condições da nova rodada e se ela inclui ou não a avaliação divulgada ainda permanecem em aberto.
Contexto
Series não é um nome novo no arquivo do FikirPilot: publicamos 3 notícias com esse nome nos últimos 90 dias; a mais recente é de 4 de setembro de 2026.