Стартап Mecka AI, який збирає та аналізує дані про рухи людини для тренування гуманоїдних та інших роботів, наближається до нового раунду фінансування під керівництвом Sequoia Capital. За оцінками джерел, обізнаних зі угодою, вартість компанії може сягнути близько 500 мільйонів доларів.
Це фінансування відбувається лише через три місяці після того, як Mecka оголосила про залучення 60 мільйонів доларів у попередньому раунді, який очолила Framework Ventures за участю Menlo Ventures, SV Angel та Kindred Ventures.
Наразі точний розмір нового раунду невідомий. Умови угоди ще не фіналізовані і можуть змінитися.
Mecka AI не надала коментарів щодо цієї інформації. Sequoia Capital відмовилася від коментарів.
Mecka AI була заснована у 2024 році чотирма підприємцями, серед яких канадці Джош Ґао та Моген Ченг, які раніше створили фінтех-стартап для ресторанів, а також Джейсон Чонг, який приєднався до Coinbase після придбання його криптобіржі. Дуй Нґуєн, єдиний не-канадець у команді, відповідає за операційну діяльність Mecka.
Засновники не мають досвіду роботи в робототехніці. Проте вони усвідомили брак даних про фізичний світ і зрозуміли, що збір даних про реальні взаємодії є головним обмеженням для створення універсальних роботів, зокрема гуманоїдних.
Mecka, назва якої походить від “mecha” (вигаданий гігантський робот, керований людиною), прагне зробити для робототехніки те, що компанії Scale AI, Mercor, Surge та інші, що працюють з даними людей, зробили для великих мовних моделей (LLM). Стартап платить людям за запис того, як вони виконують повсякденні завдання, наприклад, готують каву чи ремонтують автомобілі, використовуючи датчики тіла та смартфони.
За даними Джоша Ґао, на початок червня Mecka прогнозувала досягнення річного доходу у 100 мільйонів доларів до кінця 2026 року. Він повідомив про це виданню Fortune під час оголошення попереднього раунду фінансування.
Хоча Mecka AI публічно не розкривала список своїх клієнтів, багато робототехнічних компаній та AI-лабораторій використовують дані з реального світу, зібрані за допомогою цього ” егоцентричного” підходу, поряд з іншими методами збору фізичних даних, такими як телеоперація, для навчання своїх моделей.
Серед інших стартапів, що збирають дані з реального світу для навчання роботів, є XDOF, який, за повідомленнями TechCrunch минулого тижня, наближається до нового раунду з оцінкою у 1,2 мільярда доларів, а також платформи даних людей, що розширюються за межі LLM, такі як Scale AI та Micro1.
Інформація підготовлена на основі матеріалів: techcrunch.com