XDOF, specializată în date de teleoperare pentru roboți, negociază o rundă Series B cu o evaluare de 1,2 miliarde dolari, rezolvând blocajul datelor în AI.

În ecosistemul inteligenței artificiale, s-a stabilit deja că datele sunt noul petrol. Însă, în timp ce modelele de limbaj au beneficiat de volume colosale de text de pe internet, robotica s-a lovit de un zid: lipsa datelor din lumea reală. Aici intervine XDOF, o companie cu sediul în San Mateo care, la doar trei luni după ce și-a dezvăluit existența publicului, se află în discuții avansate pentru o rundă de finanțare Series B care ar putea propulsa evaluarea sa la 1,2 miliarde de dolari.

Ascensiunea fulgerătoare a unui nou unicorn în robotică

Traiectoria lui XDOF este atipică chiar și pentru standardele Silicon Valley. Fondată în octombrie 2024 de cercetători de la UC Berkeley, Philipp Wu (CEO) și Fred Shentu (CTO), împreună cu Nemo Jin, compania a ieșit din modul stealth pe 17 iunie 2026. În doar câteva săptămâni, a închis o rundă Series A de 70 de milioane de dolari, cu sprijinul unor nume grele precum Thrive Capital, Andreessen Horowitz, Lux Capital și Spark Capital.

Deși nu plănuia o nouă rundă de finanțare atât de repede, creșterea organică a fost atât de agresivă încât investitorii au început să contacteze compania. Cu venituri anualizate care se apropie de 50 de milioane de dolari, XDOF a devenit o țintă strategică pentru 8VC, firma care conduce acum negocierile pentru Series B. Această evaluare de 1,2 miliarde de dolari reflectă nu doar potențialul tehnologic, ci și nevoia critică a industriei de a trece de la roboți programați rigid la sisteme capabile de învățare autonomă.

Soluția pentru blocajul datelor în AI-ul întrupat

Problema fundamentală identificată de Philipp Wu în timpul studiilor de doctorat a fost absența seturilor de date la scară largă pentru antrenarea roboților. Spre deosebire de software, un robot nu poate învăța doar citind manuale; el are nevoie de exemple concrete de interacțiune cu obiectele fizice. XDOF a rezolvat această problemă prin crearea unui sistem de teleoperare cu costuri reduse, numit GELLO, care permite unui operator uman să controleze un braț robotic de la distanță, generând astfel date de antrenament de înaltă calitate.

Compania nu vinde roboți, ci infrastructura necesară pentru a-i face pe aceștia inteligenți. XDOF se poziționează ca un furnizor de servicii de date externalizate, similar cu rolul pe care Scale AI l-a jucat pentru modelele de limbaj. Portofoliul lor include:

Pipeline-uri de date, instrumente de teleoperare și sisteme de adnotare pe care laboratoarele de AI de frontieră și producătorii de robotică nu le pot construi eficient în interiorul propriilor organizații.

Strategia piramidei de date și impactul open-source

Pentru a scala operațiunile, XDOF a structurat oferta sa în jurul conceptului de piramidă de date. Această abordare permite colectarea și procesarea informațiilor în straturi, asigurând că datele care ajung la antrenarea modelelor sunt curate și relevante. În prezent, echipa de aproximativ 60 de oameni gestionează relații cu circa 20 de clienți, majoritatea fiind laboratoare de AI de top și firme specializate în robotică.

Un pas strategic important a fost colaborarea cu UC Berkeley și MIT pentru lansarea ABC-130K. Acesta este descris ca fiind cel mai mare set de date open-source pentru manipulări robotice bimanuale, conținând 130.000 de traiectorii. Prin această mișcare, XDOF nu doar că își validează tehnologia, dar stabilește și standardele industriei, forțând competitorii să se adapteze la formatul lor de date.

O infrastructură globală de colectare a informațiilor

Pentru a menține ritmul de creștere, XDOF planifică o expansiune masivă a forței de muncă dedicate colectării de date la nivel global. Această strategie este esențială deoarece diversitatea mediilor fizice în care operează roboții este crucială pentru generalizarea AI-ului. Cu cât mai multe scenarii reale sunt capturate prin teleoperare, cu atât roboții vor fi mai capabili să execute sarcini în medii neprevăzute, de la depozite logistice până în locuințe.

Analizând datele financiare, capitalul total mobilizat până în prezent este de aproximativ 78 de milioane de dolari, incluzând și runda seed. Trecerea rapidă către o evaluare de miliarde de dolari demonstrează că piața a început să prețuiască infrastructura de date mai mult decât hardware-ul în sine. În cursa pentru roboții cu scop general, cine deține datele de antrenament controlează, în realitate, performanța finală a mașinii.

Ce înseamnă acest trend pentru companiile din România

Deși XDOF este un fenomen american, implicațiile pentru ecosistemul de business din România sunt directe, în special pentru sectorul industrial și de software. România are o tradiție solidă în inginerie și dezvoltare software, însă digitalizarea IMM-urilor rămâne un proces lent. Apariția unor furnizori de date precum XDOF reduce bariera de intrare pentru implementarea roboticii avansate; companiile locale nu mai trebuie să investească milioane de euro în colectarea propriilor date, ci pot achiziționa modele pre-antrenate pe seturi de date globale.

În contextul AI Act implementat la nivel european, companiile romene care vor adopta soluții de robotică bazate pe AI vor trebui să fie atente la transparența datelor de antrenament. Utilizarea de seturi de date standardizate și certificate, precum cele promovate de XDOF, ar putea facilita conformitatea cu normele UE privind siguranța și etica AI. Mai mult, fondurile din PNRR destinate digitalizării și automatizării industriei ar putea fi utilizate pentru a integra astfel de sisteme inteligente în fabricile locale, accelerând trecerea de la automatizarea rigidă la cea adaptivă.

Pentru antreprenorii români din tech, succesul XDOF oferă o lecție despre specializarea în infrastructură. În loc să încerce să construiască robotul complet, oportunitatea rezidă în crearea de instrumente auxiliare — software de monitorizare, sisteme de adnotare sau servicii de mentenanță predictivă — care să alimenteze acest nou lanț de aprovizionare global al AI-ului întrupat.

Întrebări frecvente

---

Surse: TechCrunch, Cryptobriefing, Robottoday ·