La startup XDOF se acerca a una valoración de mil millones de dólares en cuestión de meses

En un escenario que refleja el creciente entusiasmo hacia el sector de la robótica impulsada por la inteligencia artificial, una startup llamada «XDOF» ha logrado captar la atención de los inversores en un corto período que no supera los tres meses desde su salida al público. Según fuentes conocedoras del tema, la empresa mantiene negociaciones avanzadas para cerrar una ronda de financiación de Serie «B» que la sitúa en una valoración cercana a los 1.200 millones de dólares, liderada por el fondo «8VC». Este rápido crecimiento plantea importantes interrogantes sobre el valor real de los datos en el mundo de la robótica.

Del laboratorio de Berkeley a una empresa de mil millones de dólares

XDOF fue fundada en 2024 por dos investigadores de la Universidad de California en Berkeley: Philipp Wu, que ocupa el cargo de director ejecutivo, y Fahad Sinto, que desempeña el papel de director del departamento técnico. La empresa había anunciado en junio pasado una ronda de financiación de Serie «A» por valor de 70 millones de dólares, en la que participaron varios nombres destacados como «Thrive Capital», «Andreessen Horowitz», «Lux» y «Spark Capital».

Según las fuentes, la empresa no tenía intención de recaudar nueva financiación con tanta rapidez, pero su notable crecimiento —que elevó sus ingresos anuales estimados a cerca de 50 millones de dólares— llevó a los inversores a acercarse a ella para ofrecerle una nueva ronda de inversión. Aún no está claro el volumen total del capital que se pretende recaudar, y los términos del acuerdo no se han cerrado definitivamente y podrían estar sujetos a cambios.

¿Por qué los datos son el mayor obstáculo para los robots?

La esencia del trabajo de XDOF radica en abordar uno de los desafíos más complejos que enfrenta la industria de la robótica: la escasez de datos reales de alta calidad necesarios para entrenar a las máquinas en la ejecución de tareas. A diferencia de los grandes modelos de lenguaje que se entrenaron en sus inicios con el enorme contenido disponible en internet, los robots físicos no disponen de una base de datos real similar que puedan aprovechar.

Las raíces de la idea se remontan a la época del doctorado de Wu, cuando enfrentó grandes dificultades para encontrar grandes cantidades de datos adecuados para sus investigaciones sobre cómo los robots aprenden de grandes conjuntos de datos. De ahí nació su colaboración con Sinto en un proyecto llamado «GELLO», un sistema de control remoto de bajo costo que permite a un operador humano guiar un brazo robótico para generar datos de entrenamiento, lo que dio como resultado una investigación influyente en el campo de la robótica que posteriormente se convirtió en la base sobre la que se construyó la empresa.

Una cadena de suministro de datos para la industria

Los inversores describen a XDOF como una especie de «Scale AI» o «Mercor» del mundo de la robótica física, en referencia a los gigantes del procesamiento de datos que contribuyeron a impulsar el auge de la inteligencia artificial. La empresa aspira a construir las tuberías de datos, las herramientas de recopilación y los sistemas de etiquetado que resultan difíciles de crear por sí mismos para los laboratorios avanzados de inteligencia artificial y las empresas de robótica, funcionando en la práctica como una cadena de suministro de datos externa para el sector.

Para recopilar estos datos, XDOF adopta un enfoque dual que combina:

• El control remoto de robots (teleoperación) por parte de operadores especializados.
• Recopiladores de datos humanos que llevan sensores para registrar tareas cotidianas como doblar ropa y ordenar cajas de cartón.

La empresa planea contratar y capacitar equipos de recopiladores de datos en todo el mundo, que incluyen operadores remotos y otros que llevan sensores corporales para captar datos de movimiento desde la perspectiva de la propia persona.

Alianzas y amplias aspiraciones

XDOF colabora con el laboratorio de investigación en inteligencia artificial de la Universidad de Berkeley para publicar lo que considera el mayor conjunto de datos de entrenamiento de robots de alta calidad jamás recopilado, bajo el nombre de «ABC». La empresa también había revelado anteriormente que ya trabaja con 20 clientes, entre ellos varios laboratorios avanzados de inteligencia artificial.

La empresa entra en una carrera en la que compite con otros actores que buscan recopilar datos reales para entrenar robots, como «Mecca AI», además de plataformas de datos humanos que han comenzado a expandirse fuera del ámbito de los modelos de lenguaje, como «Scale AI» y «Micro One». Parece que la apuesta por los datos físicos seguirá siendo uno de los principales ejes de la competencia en los próximos años.

✦ بقلم فريق دروب أيديا