XDOF تقترب من تقييم 1.2 مليار دولار بفضل بيانات الروبوتات
تجري شركة XDOF الناشئة محادثات متقدمة لجمع تمويل من الفئة B بتقييم يقارب 1.2 مليار دولار، بعد أقل من ثلاثة أشهر من خروجها من وضع التخفي، مدفوعة بالنمو السريع في سوق بيانات تدريب الروبوتات.
تفاصيل الخبر
تقترب شركة XDOF، التي تتخذ من منطقة بيركلي مقرًا لها، من إتمام جولة تمويل من الفئة B قد ترفع تقييمها إلى نحو 1.2 مليار دولار، وفقًا لأشخاص مطلعين على المفاوضات نقلت عنهم TechCrunch. ومن المتوقع أن تقود شركة 8VC الجولة، لكن قيمة التمويل وشروط الصفقة النهائية لم تُحسم بعد، كما قد يتغير التقييم قبل إغلاقها.
ومن أبرز تفاصيل نمو الشركة:
- تأسست XDOF عام 2024 على يد الباحثين من جامعة كاليفورنيا في بيركلي Philipp Wu وFred Shentu.
- خرجت الشركة من وضع التخفي قبل أقل من ثلاثة أشهر، بعدما جمعت 70 مليون دولار في جولة التمويل من الفئة A خلال يونيو 2026.
- شارك في الجولة السابقة مستثمرون من بينهم Thrive Capital وAndreessen Horowitz وLux وSpark Capital.
- اقتربت الإيرادات السنوية المحسوبة على أساس المعدل الحالي من 50 مليون دولار، وهو نمو سريع دفع مستثمرين إلى التواصل مع الشركة بشأن جولة جديدة.
- تعمل XDOF على جمع بيانات حقيقية من العالم المادي بهدف تدريب الروبوتات متعددة الاستخدامات، وهي مشكلة مختلفة عن تدريب نماذج اللغة التي استفادت من كميات هائلة من النصوص المتاحة على الإنترنت.
- تستخدم الشركة تقنيات التحكم عن بُعد بالروبوتات، بحيث يتحكم شخص بشري في ذراع روبوتية لتسجيل حركات يمكن استخدامها لاحقًا كبيانات تدريب.
- نشأت هذه التقنية من مشروع GELLO الذي طوره مؤسسا الشركة خلال أبحاثهما في جامعة بيركلي، بهدف توفير وسيلة منخفضة التكلفة لجمع بيانات التلاعب بالروبوتات.
- تعمل XDOF مع نحو 20 عميلًا، من بينهم عدد من مختبرات الذكاء الاصطناعي المتقدمة، وفقًا لما نقلته TechCrunch سابقًا.
- تتعاون الشركة مع مختبر أبحاث الذكاء الاصطناعي في بيركلي لإطلاق مجموعة بيانات روبوتية باسم ABC، تتضمن بيانات عالية الجودة لتدريب الروبوتات.
- تشمل مجموعة ABC نحو 130 ألف مسار لحركة الروبوتات، إضافة إلى 300 ساعة من المحاكاة و100 ساعة من التقييمات.
- تخطط XDOF لتوسيع شبكة جامعي البيانات عالميًا، بما في ذلك مشغلو الروبوتات عن بُعد وأشخاص يرتدون مستشعرات لتسجيل حركاتهم أثناء تنفيذ مهام يومية مثل طي الملابس وتسطيح الصناديق.
وتكشف هذه التطورات عن مشكلة أساسية في سباق الذكاء الاصطناعي المجسد؛ فالروبوتات تحتاج إلى بيانات تصف كيفية تفاعلها مع الأجسام والبيئات الحقيقية، وليس مجرد نصوص أو صور. ولهذا أصبحت عملية جمع البيانات الفيزيائية نفسها قطاعًا تجاريًا جديدًا يخدم شركات الروبوتات ومختبرات الذكاء الاصطناعي.
الأهداف المستقبلية
تسعى XDOF إلى بناء بنية تحتية متكاملة لبيانات الروبوتات، ومن أبرز أهدافها المستقبلية:
- توسيع عمليات جمع بيانات التفاعل مع العالم الحقيقي على نطاق عالمي.
- تدريب المزيد من مشغلي الروبوتات عن بُعد لجمع بيانات عالية الجودة.
- تطوير مستشعرات قابلة للارتداء لتسجيل حركات البشر من منظور الشخص الأول.
- زيادة حجم وتنوع مجموعات بيانات تدريب الروبوتات.
- تحسين أدوات تنظيف البيانات وتصنيفها وتجهيزها لتدريب نماذج الذكاء الاصطناعي.
- مساعدة مختبرات الذكاء الاصطناعي على تطوير روبوتات قادرة على تنفيذ مهام متنوعة بدل الاقتصار على وظيفة واحدة.
- توسيع مجموعة ABC لتوفير بيانات أكثر تنوعًا للباحثين والمطورين.
- بناء حلقة متكاملة تبدأ بجمع البيانات وتنتهي بتدريب الروبوت وتقييم أدائه في العالم الحقيقي.
- تقليل أحد أكبر الاختناقات التي تواجه تطوير الروبوتات متعددة الاستخدامات، وهو نقص بيانات التدريب الفيزيائية.
لماذا أصبحت بيانات الروبوتات مهمة؟
تحتاج نماذج الذكاء الاصطناعي التقليدية إلى كميات هائلة من البيانات لتتعلم الأنماط، لكن الروبوتات تواجه تحديًا إضافيًا؛ فهي مطالبة بفهم الحركة والمسافة والقوة والتوازن والتفاعل مع الأجسام في العالم الحقيقي.
ولهذا لا يكفي جمع فيديوهات عشوائية للإنسان وهو يطوي الملابس أو يستخدم الأدوات، بل تحتاج شركات الروبوتات إلى بيانات مرتبطة بالأفعال الفيزيائية نفسها، مثل حركة الذراع، وموقع اليد، والقوة المستخدمة، ونتيجة كل فعل. وتعمل XDOF على بناء هذه السلسلة من جمع البيانات والتشغيل عن بُعد والتصنيف والتقييم.
إذا اكتملت جولة التمويل المرتقبة، فقد يكون تقييم XDOF البالغ نحو 1.2 مليار دولار مؤشرًا على أن بيانات الروبوتات أصبحت قطاعًا استراتيجيًا بحد ذاته، وليس مجرد خدمة مساندة لشركات الذكاء الاصطناعي.
تُظهر XDOF كيف يتحول جمع البيانات الفيزيائية إلى جزء أساسي من صناعة الروبوتات. فمع اقتراب إيراداتها السنوية المحسوبة من 50 مليون دولار ودخولها في مفاوضات لجولة تمويل جديدة بتقييم يقارب 1.2 مليار دولار، تراهن الشركة على أن السباق المقبل في الذكاء الاصطناعي لن يعتمد على النماذج والشرائح فقط، بل على امتلاك بيانات حقيقية تساعد الروبوتات على التعلم من العالم المادي.
