في تطور مذهل، وبعد أقل من ثلاثة أشهر فقط من خروجها من مرحلة التخفي، تجري شركة XDOF الناشئة، المتخصصة في جمع بيانات التشغيل عن بُعد في العالم الحقيقي لتدريب الروبوتات ذات الأغراض العامة، محادثات متقدمة للحصول على جولة تمويل من الفئة B بتقييم يناهز 1.2 مليار دولار أمريكي، بقيادة شركة 8VC، وفقًا لمصادر مطلعة على الصفقة. هذا النمو الصاروخي يسلط الضوء على الأهمية المتزايدة للبيانات في عصر الذكاء الاصطناعي والروبوتات.
تأسست XDOF في عام 2024 على يد باحثي جامعة كاليفورنيا في بيركلي، فيليب وو (الرئيس التنفيذي) وفريد شينتو (المدير التقني). وقد أعلنت الشركة في يونيو الماضي عن جولة تمويل من الفئة A بقيمة 70 مليون دولار، بمشاركة أسماء رائدة مثل Thrive Capital و Andreessen Horowitz و Lux و Spark Capital. على الرغم من أن XDOF لم تكن تخطط لجمع تمويل إضافي بهذه السرعة، إلا أن نموها الفائق والسريع، مع اقتراب إيراداتها السنوية من 50 مليون دولار، دفع شركات رأس المال المغامر الكبرى للتواصل معها وعرض جولة تمويل جديدة.
لا تزال شروط الصفقة قيد التفاوض وليست نهائية، مما يعني أنها قد تخضع للتغيير. ولم يتسن لـ TechCrunch معرفة إجمالي رأس المال الذي سيتم جمعه أو ما إذا كان التقييم يشمل التمويل الجديد. كما لم تستجب XDOF أو 8VC لطلب التعليق.
حلول XDOF المبتكرة: سد الفجوة في بيانات الروبوتات
تتمثل مهمة XDOF الأساسية في إنشاء خطوط أنابيب للبيانات، وأدوات متطورة لجمعها، وأنظمة تعليقات توضيحية احترافية، وهي بنى تحتية يصعب على كبرى مختبرات الذكاء الاصطناعي وشركات الروبوتات تطويرها داخليًا بسهولة. وبذلك، تعمل XDOF كمورد خارجي أساسي لسلسلة توريد البيانات الحيوية لصناعة الروبوتات، مما يسرع وتيرة الابتكار في هذا المجال.
من البحث الأكاديمي إلى الابتكار التجاري
تعود جذور XDOF إلى البحث الأكاديمي. فخلال دراسته للدكتوراه، كان فيليب وو يركز على كيفية تعلم الروبوتات من مجموعات البيانات الضخمة. لكنه واجه عقبة كبيرة تمثلت في الافتقار إلى بيانات واسعة النطاق يمكن العمل عليها. وللتغلب على هذه المشكلة، تعاون وو مع شينتو لتطوير مشروع باسم GELLO، وهو نظام تشغيل عن بُعد منخفض التكلفة يتيح للمشغل البشري التحكم في ذراع آلية عن بُعد لتوليد بيانات تدريب عالية الجودة. وقد أثمر هذا العمل عن ورقة بحثية مؤثرة في مجال الروبوتات، شكلت لاحقًا الأساس لشركة XDOF.
يوصف المستثمرون XDOF اليوم بأنها بمثابة Scale AI أو Mercor للروبوتات المادية، في إشارة إلى الشركات العملاقة في تصنيف البيانات التي ساهمت في ازدهار الذكاء الاصطناعي. فعلى عكس نماذج اللغة الكبيرة (LLMs) التي تدربت على كميات هائلة من البيانات المتاحة على الإنترنت، تفتقر الروبوتات المادية إلى مجموعة بيانات مكافئة من العالم الحقيقي يمكنها الاستفادة منها. هذا النقص يجعل جمع البيانات تحديًا حاسمًا وعقبة رئيسية أمام بناء آلات روبوتية ذات أغراض عامة.
تتعاون XDOF حاليًا مع مختبر أبحاث الذكاء الاصطناعي بجامعة كاليفورنيا في بيركلي لإطلاق ما يُعتقد أنه أكبر وأعلى جودة مجموعة بيانات تدريب للروبوتات تم تجميعها على الإطلاق، والمعروفة باسم ABC. لجمع هذه البيانات الثمينة، تعتمد XDOF على نهج هجين يجمع بين التشغيل عن بُعد للروبوتات من جهة، وجامعي البيانات البشريين الذين يرتدون أجهزة استشعار لتسجيل المهام اليومية المعقدة، مثل طي الملابس أو ترتيب الصناديق، من جهة أخرى.
تخطط الشركة الناشئة لتوسيع نطاق عملياتها من خلال توظيف وتدريب فرق متخصصة من جامعي البيانات حول العالم. يشمل هؤلاء المشغلين عن بُعد الذين يوجهون الروبوتات عن بعد، وكذلك المشغلين الانتحاريين (Egocentric operators) الذين يرتدون أجهزة استشعار للجسم لالتقاط بيانات الحركة والتفاعل مع البيئة من منظور مباشر.
أفادت XDOF سابقًا أنها تتعاون بالفعل مع أكثر من 20 عميلًا، من بينهم العديد من مختبرات الذكاء الاصطناعي الرائدة والشركات الناشئة في طليعة هذا المجال، مما يؤكد الطلب الكبير على حلولها.
مشهد المنافسة وتألق XDOF
لا تخلو الساحة من المنافسين؛ فشركات ناشئة أخرى مثل Mecka AI تسعى أيضًا لجمع بيانات العالم الحقيقي لتدريب الروبوتات. بالإضافة إلى ذلك، تتوسع منصات البيانات البشرية التي تجاوزت نماذج اللغة الكبيرة (LLMs)، مثل Scale AI و Micro1، لتشمل مجالات جديدة قد تتقاطع مع عمل XDOF.
بفضل نموذج عملها المبتكر والنمو السريع، رسخت XDOF مكانتها كلاعب محوري في مستقبل الروبوتات والذكاء الاصطناعي. جولة التمويل الجديدة، بتقييمها الضخم، لا تؤكد فقط ثقة المستثمرين في رؤية الشركة، بل تسلط الضوء أيضًا على الأهمية المتزايدة للبيانات عالية الجودة كمحرك أساسي لتطور الروبوتات ذات الأغراض العامة.