TechCrunch AI • 21일 전

스텔스 해제 3개월 만에 12억 달러 밸류에이션 협상 중인 로봇 데이터 스타트업 XDOF

IMP

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핵심 요약

UC 버클리 연구진이 창업한 로봇 학습용 실세계 텔레오퍼레이션 데이터 수집 스타트업 XDOF가 8VC 주도로 약 12억 달러 밸류에이션의 시리즈 B 투자 협상 막바지 단계에 있다. 연 매출이 5,000만 달러에 근접하며 급성장하자 VC들이 먼저 투자를 제안했고, 물리 로봇 분야의 'Scale AI'로 불리는 이 회사는 로봇 훈련 데이터가 범용 로봇 개발의 핵심 병목인 상황에서 주목받고 있다.

번역된 본문

스텔스 모드에서 나온 지 채 3개월이 지나지 않은, 범용 로봇 훈련을 위한 실세계 텔레오퍼레이션 데이터를 수집하는 스타트업 XDOF가 8VC 주도로 약 12억 달러 밸류에이션의 시리즈 B 투자 유치 협상 막바지 단계에 있다고 거래를 아는 여러 관계자가 밝혔다. XDOF는 2024년 UC 버클리 연구자인 필립 우(Philipp Wu, CEO)와 프레드 셴투(Fred Shentu, CTO)가 공동 창업했다. 테크크런치는 6월에 이 스타트업의 7,000만 달러 시리즈 A 투자를 보도한 바 있으며, 당시 Thrive Capital, 안드리센 호로위츠(a16z), Lux, Spark Capital이 참여했다.

XDOF는 해당 라운드 직후 다시 자금을 조달할 계획이 아니었다. 그러나 회사의 급격한 성장—연환산 매출이 5,000만 달러에 근접—으로 인해 VC들이 새 라운드를 제안하게 되었다고 관계자들은 말했다. 테크크런치는 총 조달 금액이나 밸류에이션에 신규 자금이 포함되어 있는지 확인할 수 없었다. 거래 조건은 최종 확정되지 않았으며 변경될 수 있다. XDOF와 8VC는 테크크런치의 코멘트 요청에 응답하지 않았다.

이 스타트업은 프론티어 AI 연구소와 로봇 기업들이 자체적으로 구축하기 어려운 데이터 파이프라인, 수집 도구, 어노테이션 시스템을 구축하는 것을 목표로 하며, 본질적으로 로봇 산업을 위한 아웃소싱 데이터 공급망 역할을 한다.

우 박사과정 학생 시절, 로봇이 대규모 데이터셋에서 어떻게 학습하는지 연구하고 있었다. 그의 연구에서 가장 큰 걸림돌 중 하나는 “활용할 수 있는 대규모 데이터의 부족”이었다고 그는 6월 테크크런치에 말했다. 그래서 그는 셴투와 함께 젤로(GELLO)라는 프로젝트를 진행했는데, 이는 인간 조작자가 훈련 데이터 생성을 위해 로봇 팔을 원격으로 제어할 수 있는 저비용 텔레오퍼레이션 시스템이다. 이들의 연구는 로봇 분야에서 영향력 있는 논문으로 이어졌다.

이 연구가 XDOF의 기반이 되었으며, 투자자들은 현재 이 회사를 물리 로봇 분야의 Scale AI 또는 Mercor에 비유한다. 이는 AI 붐을 촉진한 데이터 라벨링 거대 기업들을 가리키는 표현이다. 인터넷 전체를 초기 훈련 데이터로 사용한 LLM과 달리, 물리 로봇은 이에 상응하는 실세계 데이터셋이 없어 데이터 수집이 범용 로봇 구축의 결정적 병목이다.

XDOF는 UC 버클리 AI 연구소와 협력하여 지금까지 조립된 것 중 최대 규모의 고품질 로봇 훈련 데이터 컬렉션인 'ABC'를 공개할 예정이다. 이 데이터를 수집하기 위해 XDOF는 원격 로봇 텔레오퍼레이션과 옷 개기, 상자 펴기 같은 일상 작업을 기록하기 위해 센서를 착용한 인간 수집자를 결합한다. 이 스타트업은 로봇을 원격으로 조종하는 텔레오퍼레이터와 신체 센서를 착용해 움직임 데이터를 캡처하는 자기중심(egocentric) 오퍼레이터 등 전 세계 데이터 수집팀을 고용하고 훈련할 계획이다.

XDOF는 이미 여러 프론티어 AI 연구소를 포함해 20개 고객과 협력 중이라고 이전에 테크크런치에 밝혔다. 로봇 훈련을 위한 실세계 데이터 수집을 시도하는 다른 스타트업으로는 Mecka AI가 있으며, Scale AI와 Micro1처럼 LLM을 넘어 확장하는 인간 데이터 플랫폼도 있다.

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Less than three months after emerging from stealth, XDOF , a startup that collects real-world teleoperation data for training general-purpose robots, is in late-stage talks to raise a Series B at a valuation of about $1.2 billion valuation led by 8VC, several people with knowledge of the deal said. XDOF was co-founded by UC Berkeley researchers Philipp Wu (CEO) and Fred Shentu (CTO) in 2024. TechCrunch reported on the startup's $70 million Series A in June, with participation from Thrive Capital, Andreessen Horowitz, Lux, and Spark Capital. XDOF wasn't planning to raise again so soon after that round. But the company's rapid growth — with annualized revenue approaching $50 million — prompted VCs to approach it about a new round, the people said. TechCrunch was unable to learn the total capital being raised or whether the valuation includes the new funding. The terms of the deal are not final and could still change. XDOF and 8VC didn't respond to our request for comment. The startup aims to build the data pipelines, collection tools, and annotation systems that frontier AI labs and robotics companies can’t easily build themselves, essentially acting as an outsourced data-supply chain for the robotics industry. As a PhD student, Wu was studying how robots learn from large datasets. One big impediment to his research was the lack of “large-scale data to work with,” he told TechCrunch in June. So he teamed up with Shentu on a project called GELLO, a low-cost teleoperation system that allows a human operator to control a robotic arm remotely in order to generate training data. Their work led to an influential paper in robotics. That research formed the foundation for XDOF, which investors now describe as the Scale AI or Mercor for physical robotics, a reference to the data-labeling giants that helped fuel the AI boom. Unlike LLMs, which initially trained on the entirety of the internet, physical robots don’t have an equivalent real-world dataset to draw from, making data collection a critical bottleneck to building general-purpose machines. XDOF is partnering with UC Berkeley’s AI Research lab to release what it believes is the largest collection of high-quality robot training data ever assembled, dubbed ABC . To capture this data, XDOF combines remote robot teleoperation with human collectors who wear sensors to record everyday tasks like folding clothes and flattening boxes. The startup plans to hire and train teams of data collectors worldwide, including teleoperators who steer robots remotely and egocentric operators who wear body sensors to capture movement data. XDOF previously told TechCrunch that it is already working with 20 customers, including several frontier AI labs. Other startups attempting to collect real-world data for robot training include Mecka AI, as well as human-data platforms expanding beyond LLMs, such as Scale AI and Micro1 . Topics 8VC , AI , Robotics , Startups When you purchase through links in our articles, we may earn a small commission . This doesn’t affect our editorial independence. Marina Temkin Reporter, Venture Marina Temkin is a venture capital and startups reporter at TechCrunch. Prior to joining TechCrunch, she wrote about VC for PitchBook and Venture Capital Journal. Earlier in her career, Marina was a financial analyst and earned a CFA charterholder designation. You can contact or verify outreach from Marina by emailing marina.temkin@techcrunch.com or via encrypted message at +1 347-683-3909 on Signal. View Bio October 13 - 15 San Francisco Don't miss out . The startup community will gather to answer a pivotal question: How do you build sustainably in the AI era? REGISTER NOW Most Popular Feds launch investigation into Tesla's Cybercab deployment Sean O'Kane Kirsten Korosec Tesla is asking people if they want to buy and run Cybercab fleets Kirsten Korosec Norway considers ban on camera-enabled wearable ‘pervert glasses' Zack Whittaker Uber is laying off 10% of staff, or 3,300 people Ram Iyer AfterQuery reportedly becomes Y Combinator's fastest-ever unicorn, now valued at $3.2B Julie Bort Microsoft tests fix for latest hours-long Outlook outage Sarah Perez MapQuest's app surges to No. 1 in Navigation after refusing to rename Lake Ontario Sarah Perez

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