Nội dung đàm phán vòng B của XDOF
XDOF đang đàm phán giai đoạn cuối cho vòng gọi vốn B do 8VC dẫn dắt, với mức định giá khoảng 1,2 tỷ USD. Cuộc đàm phán diễn ra chưa đầy ba tháng sau khi công ty công khai hoạt động. Quy mô vòng vốn và cấu trúc định giá chưa được tiết lộ.
Theo TechCrunch trong bài đăng ngày 4/9/2026, thông tin về vòng B đến từ một số người biết về giao dịch. Các điều khoản chưa hoàn tất và vẫn có thể thay đổi. XDOF cùng 8VC không phản hồi đề nghị bình luận của TechCrunch.
TechCrunch chưa xác định mức định giá 1,2 tỷ USD đã bao gồm khoản vốn mới hay chưa. Vì vậy, con số này phản ánh nội dung đang được thảo luận, không phải một giao dịch đã hoàn tất.
XDOF tăng trưởng nhanh sau vòng vốn 70 triệu USD
XDOF đang được các nhà đầu tư tiếp cận về vòng vốn mới. Việc này diễn ra sau khi công ty huy động 70 triệu USD vào tháng 6/2026. Theo TechCrunch, doanh thu quy đổi theo năm của công ty đã tiến gần 50 triệu USD. Mức tăng trưởng đó khiến các nhà đầu tư tiếp cận XDOF, dù công ty chưa định gọi vốn trở lại sớm.
XDOF được Philipp Wu và Fred Shentu, hai nhà nghiên cứu của UC Berkeley, đồng sáng lập vào năm 2024. Wu giữ chức giám đốc điều hành, còn Shentu là giám đốc kỹ thuật.
TechCrunch cho biết Thrive Capital, Andreessen Horowitz, Lux và Spark Capital đã tham gia vòng A trị giá 70 triệu USD của XDOF. Sau vòng vốn đó, các nhà đầu tư chủ động trao đổi với công ty về khả năng thực hiện vòng B.
Chỉ số doanh thu quy đổi theo năm của công ty khởi nghiệp phản ánh tốc độ doanh thu hiện tại nếu được duy trì trong 12 tháng, nhưng không đồng nghĩa toàn bộ số tiền đó đã được ghi nhận. Con số gần 50 triệu USD của XDOF được TechCrunch dẫn từ những người biết về giao dịch.
Dữ liệu thực tế là điểm nghẽn của rô bốt đa năng
XDOF hướng tới xây dựng đường ống dữ liệu, công cụ thu thập và hệ thống chú thích cho các phòng thí nghiệm AI cùng doanh nghiệp rô bốt. Công ty tập trung vào dữ liệu thao tác trong thế giới thực, nguồn dữ liệu khó thu thập ở quy mô lớn nhưng cần thiết để huấn luyện rô bốt thực hiện nhiều nhiệm vụ.
Khi còn là nghiên cứu sinh, Philipp Wu tìm hiểu cách rô bốt học từ các tập dữ liệu lớn. Trong cuộc trao đổi với TechCrunch vào tháng 6/2026, Wu xác định thiếu dữ liệu ở quy mô đủ lớn là một trở ngại lớn đối với nghiên cứu rô bốt.
Quá trình này khác với việc huấn luyện mô hình ngôn ngữ lớn. Các mô hình ngôn ngữ ban đầu có thể học từ lượng nội dung lớn trên internet. Rô bốt vật lý không có một kho dữ liệu tương đương về thao tác trong thế giới thực. Việc thu thập dữ liệu vì thế trở thành nút thắt trong quá trình phát triển rô bốt đa năng.
Các đường ống thu thập và xử lý của XDOF thuộc lớp hạ tầng AI phục vụ vận hành dữ liệu. Đây không chỉ là một mô hình học máy độc lập. XDOF đặt mục tiêu đảm nhận những công việc mà khách hàng khó tự triển khai. Công ty hoạt động như một nhà cung cấp dữ liệu thuê ngoài cho ngành rô bốt.
Từ hệ thống GELLO đến nền tảng dữ liệu XDOF
Nền tảng XDOF bắt nguồn từ GELLO, hệ thống điều khiển từ xa chi phí thấp do Philipp Wu và Fred Shentu cùng phát triển. GELLO cho phép con người điều khiển cánh tay rô bốt để tạo dữ liệu huấn luyện. Hệ thống này đặt nền móng kỹ thuật cho hoạt động thu thập dữ liệu của XDOF.
Công trình về GELLO sau đó trở thành một bài nghiên cứu có ảnh hưởng trong lĩnh vực rô bốt. Công nghệ này cho thấy cách thao tác của con người có thể được ghi lại và chuyển thành dữ liệu phục vụ quá trình huấn luyện máy móc.
Một số nhà đầu tư mô tả XDOF như Scale AI hoặc Mercor dành cho rô bốt vật lý. So sánh này đề cập đến vai trò thu thập và chú thích dữ liệu của XDOF, tương tự công việc các nền tảng dữ liệu đã thực hiện trong làn sóng AI.
XDOF cũng hợp tác với phòng thí nghiệm nghiên cứu AI của UC Berkeley để công bố ABC. Công ty cho rằng ABC là bộ dữ liệu huấn luyện rô bốt chất lượng cao lớn nhất từng được tập hợp.
Cách XDOF thu thập dữ liệu chuyển động
XDOF thu thập dữ liệu chuyển động bằng hai phương thức. Con người có thể điều khiển rô bốt từ xa hoặc đeo cảm biến khi thực hiện công việc thường ngày. Hai phương thức ghi lại thao tác thực tế để tạo dữ liệu dùng trong quá trình huấn luyện rô bốt.
- Với điều khiển từ xa, con người trực tiếp lái rô bốt để thực hiện thao tác.
- Với cảm biến đeo trên cơ thể, người thu thập ghi lại chuyển động khi làm các việc như gấp quần áo hoặc ép phẳng hộp giấy.
XDOF dự kiến tuyển dụng và đào tạo các nhóm thu thập dữ liệu trên toàn cầu. Lực lượng này gồm người điều khiển rô bốt từ xa và người đeo cảm biến để ghi dữ liệu chuyển động từ góc nhìn của chính họ.
Theo thông tin XDOF từng cung cấp cho TechCrunch, công ty đã làm việc với 20 khách hàng. Một số khách hàng là các phòng thí nghiệm AI tiên tiến. Mecka AI cũng thu thập dữ liệu thực tế để huấn luyện rô bốt. Các nền tảng dữ liệu con người như Scale AI và Micro1 đang mở rộng hoạt động ra ngoài mô hình ngôn ngữ lớn.
Hãy tiếp tục theo dõi Sine để cập nhật diễn biến vòng vốn của XDOF và thị trường dữ liệu huấn luyện rô bốt.
