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AI Summary
Key Moments
Valutazione Series B da unicorno
XDOF sta trattando un round Series B valutato circa 1,2 miliardi di dollari.Missione di XDOF
Fornire pipeline e sistemi per la raccolta dati nella robotica, diventando la 'data supply chain' del settore.Innovazione nella raccolta dati
Il sistema GELLO consente la teleoperazione a basso costo per generare dati di training robotico.Collaborazione per il dataset ABC
Insieme a UC Berkeley, XDOF sta creando il più grande dataset di addestramento robotico mai pubblicato.XDOF, a tre mesi dall’uscita dallo stealth, tratta un Series B a una valutazione da 1,2 miliardi di dollari
A meno di tre mesi dalla sua uscita dallo stealth, XDOF — una startup che raccoglie dati di teleoperazione nel mondo reale per addestrare robot generalisti — è in trattative avanzate per un round Series B a una valutazione di circa 1,2 miliardi di dollari, con 8VC indicato come lead investor, secondo diverse fonti a conoscenza dell’operazione.
Fondata nel 2024 dai ricercatori di UC Berkeley Philipp Wu (CEO) e Fred Shentu (CTO), XDOF era già finita sui radar a giugno con un Series A da 70 milioni di dollari, riportato da TechCrunch, con la partecipazione di Thrive Capital, Andreessen Horowitz, Lux e Spark Capital. L’intenzione iniziale non era di tornare subito a raccogliere capitali, ma la crescita fulminea — con ricavi annualizzati vicini ai 50 milioni — ha spinto i venture capitalist a farsi avanti per un nuovo round, stando alle stesse fonti.
Al momento non sono noti né l’ammontare complessivo dell’operazione né se la valutazione riportata sia pre- o post-money. Le condizioni non sono definitive e potrebbero subire variazioni. XDOF e 8VC non hanno risposto alle richieste di commento.
La missione: diventare la catena di fornitura dei dati per la robotica
L’obiettivo di XDOF è realizzare pipeline di dati, strumenti di raccolta e sistemi di annotazione che i laboratori di frontiera dell’AI e le aziende di robotica faticano a costruire internamente. In pratica, la società vuole essere un fornitore esternalizzato dell’intera “data supply chain” per il settore della robotica.
Durante il dottorato, Wu studiava come i robot potessero apprendere da dataset su larga scala. Il principale ostacolo? “La mancanza di dati veramente su larga scala con cui lavorare”, raccontava a TechCrunch a giugno.
Da qui la collaborazione con Shentu su GELLO, un sistema di teleoperazione a basso costo che consente a un operatore umano di controllare a distanza un braccio robotico per generare dati di training. Quel progetto ha portato alla pubblicazione di un paper diventato influente nel campo della robotica.
Dalla ricerca al prodotto: XDOF come “Scale AI per i robot”
Quella base di ricerca ha dato vita a XDOF, che alcuni investitori descrivono come la “Scale AI o Mercor della robotica fisica”: un chiaro rimando ai colossi dell’etichettatura dati che hanno alimentato il boom dell’AI. Diversamente dai modelli linguistici (LLM), addestrati inizialmente sull’intero web, i robot fisici non dispongono di un equivalente dataset reale su cui apprendere. La raccolta di dati diventa quindi il collo di bottiglia cruciale per arrivare a macchine generaliste.
Il dataset ABC con UC Berkeley
XDOF sta collaborando con il laboratorio di ricerca AI di UC Berkeley per pubblicare quello che ritiene essere il più grande dataset di addestramento per robot mai reso disponibile, battezzato ABC.
Per costruire questo corpus, XDOF combina teleoperazione remota di robot con sessioni in cui operatori umani indossano sensori per registrare attività quotidiane come piegare vestiti o appiattire scatole.
Una rete globale di raccoglitori di dati
Il piano prevede l’assunzione e la formazione di team dedicati in tutto il mondo, composti sia da teleoperatori che guidano i robot a distanza, sia da operatori “egocentrici” che indossano sensori sul corpo per catturare in prima persona i movimenti.
Secondo quanto riferito in precedenza a TechCrunch, XDOF lavora già con 20 clienti, inclusi diversi laboratori AI di frontiera.
Un ecosistema in fermento
Oltre a XDOF, anche altre realtà stanno puntando sulla raccolta di dati reali per l’addestramento dei robot, tra cui Mecka AI, e piattaforme di dati umani che si stanno espandendo oltre gli LLM come Scale AI e Micro1.
