XDOF negocia rodada de US$ 1,2 bilhão para acelerar dados em robótica

Menos de três meses após encerrar seu período em modo de sigilo (stealth mode), a startup XDOF, fundada em 2024 por pesquisadores da UC Berkeley, está em negociações avançadas para captar uma rodada de investimentos Série B. A transação preliminar avalia a empresa de infraestrutura de dados para robótica em aproximadamente US$ 1,2 bilhão e tem liderança da gestora de venture capital 8VC, segundo fontes familiarizadas com as tratativas ouvidas pela reportagem do TechCrunch assinada por Marina Temkin.

A nova movimentação de capital ocorre em uma janela incomumente curta após a rodada anterior. Em junho, a XDOF havia levantado uma Série A de US$ 70 milhões com a participação de fundos de primeira linha como Thrive Capital, Andreessen Horowitz (a16z), Lux Capital e Spark Capital. Embora o plano operacional inicial da diretoria da startup não previsse novas captações em um intervalo tão estreito, o ritmo acelerado de tração comercial — com a receita anualizada da companhia se aproximando da marca de US$ 50 milhões — desencadeou abordagens proativas de investidores de risco para uma nova injeção financeira.

Os termos da negociação capitaneada pela 8VC com os fundadores Philipp Wu e Fred Shentu ainda não foram finalizados e podem sofrer alterações antes do fechamento definitivo dos contratos, conforme apurou o TechCrunch. Até o momento, o volume total de capital primário que será aportado na XDOF e o detalhamento sobre se a marcação de US$ 1,2 bilhão corresponde ao valuation pré ou pós-investimento não foram revelados pelas partes envolvidas, que optaram por não responder aos pedidos de comentários.

Métricas financeiras da nova rodada

O avanço financeiro da XDOF sob a liderança do presidente-executivo Philipp Wu e do diretor de tecnologia Fred Shentu estabelece uma das trajetórias de valorização mais rápidas do setor de inteligência artificial aplicada ao mundo físico. Menos de noventa dias separam o anúncio da Série A de US$ 70 milhões obtida junto a Thrive Capital, Andreessen Horowitz, Lux Capital e Spark Capital da atual estruturação liderada pela 8VC para atingir o status de unicórnio em US$ 1,2 bilhão.

A justificativa para o interesse agressivo de fundos de venture capital baseia-se no crescimento da receita contratada da XDOF, cuja taxa de execução anualizada (ARR) caminha para os US$ 50 milhões. Esse fluxo de caixa é sustentado por uma carteira inicial composta por 20 clientes corporativos, grupo que já integra alguns dos principais laboratórios de modelos de fronteira em inteligência artificial (frontier AI labs), os quais dependem da esteira de teleoperação da startup para treinar sistemas autônomos.

Embora a gestora 8VC e os executivos Philipp Wu e Fred Shentu mantenham reserva sobre o tamanho do cheque adicional que compõe a Série B, fontes de mercado apontam que a necessidade de expandir frotas globais de coleta acelerou a busca por liquidez. Os termos divulgados pelo TechCrunch reforçam que as condições societárias e as tranches da avaliação bilionária permanecem sob negociação aberta entre os sócios da XDOF e os investidores institucionais.

A origem no projeto GELLO

A arquitetura tecnológica que transformou a XDOF em uma empresa de US$ 1,2 bilhão nasceu diretamente de pesquisas acadêmicas conduzidas na UC Berkeley. Durante seu período de doutorado na universidade californiana, o atual CEO Philipp Wu dedicava-se a investigar como sistemas robóticos aprendem comportamentos manipulativos a partir de grandes volumes de informação empírica. Em depoimento concedido ao TechCrunch em junho, Wu sintetizou o entrave metodológico enfrentado na época:

"Não havia dados em larga escala para trabalhar."

Para contornar a escassez crítica de insumos analíticos identificada por Philipp Wu em sua pesquisa na UC Berkeley, o pesquisador uniu forças com Fred Shentu no desenvolvimento do projeto batizado de GELLO. Essa iniciativa concebeu um sistema de teleoperação de baixo custo voltado a permitir que operadores humanos controlem braços robóticos de maneira remota, registrando com precisão cinemática cada gesto para a geração direta de registros de treinamento de alta fidelidade.

Os resultados experimentais alcançados com o GELLO por Fred Shentu e Philipp Wu geraram um artigo acadêmico influente na comunidade internacional de robótica. Esse arcabouço de hardware acessível associado a software de controle em malha fechada forneceu os alicerces operacionais imediatos para a fundação da XDOF no início de 2024, convertendo um protótipo de bancada universitária na infraestrutura de coleta hoje disputada por fundos como 8VC e Andreessen Horowitz.

O gargalo de dados na robótica

No ecossistema de capital de risco, analistas e investidores frequentemente qualificam a XDOF como uma versão focada em robótica física de gigantes da rotulagem como Scale AI ou Mercor. A comparação reflete o papel estratégico assumido por Philipp Wu e Fred Shentu na resolução do maior gargalo técnico para a viabilização de máquinas autônomas de uso genérico (general-purpose robots).

Ao contrário dos grandes modelos de linguagem (LLMs), que foram inicialmente desenvolvidos e treinados mediante a raspagem massiva de textos, códigos e imagens disponíveis em toda a extensão aberta da internet, os robôs físicos não dispõem de um repositório equivalente do mundo real. Essa carência estrutural de conjuntos de dados corpóreos transforma a aquisição de trajetórias físicas no principal ponto de estrangulamento da indústria de inteligência artificial contemporânea, impulsionando a procura pelos serviços da XDOF.

Para solucionar esse impasse industrial, o objetivo corporativo da XDOF consiste em construir a infraestrutura técnica que os laboratórios de fronteira e os fabricantes de hardware robótico não conseguem estruturar internamente com facilidade. A startup opera de ponta a ponta: desenvolve desde os dutos de transmissão de telemetria até os utilitários de coleta remota e os sistemas avançados de anotação semântica, servindo como uma cadeia terceirizada de suprimento de dados para o setor.

A metodologia do projeto ABC

Para consolidar sua posição técnica frente a concorrentes, a XDOF formalizou uma parceria estratégica de pesquisa com o laboratório AI Research lab da própria UC Berkeley. A colaboração conjunta visa ao lançamento da base ABC, apresentada pelas entidades como o maior acervo consolidado de dados de treinamento robótico de alta precisão já compilado na história da computação embodied.

A metodologia de alimentação da biblioteca ABC combina teleoperação remota direta via sistema GELLO e trabalho de campo conduzido por operadores humanos munidos de sensores corporais vestíveis (egocentric operators). O foco dos registros volta-se à execução minuciosa de atividades cotidianas e não estruturadas de manipulação física, com ênfase inicial no dobramento sistemático de roupas e no achatamento e reciclagem de caixas de papelão.

Para suportar o plano traçado por Philipp Wu e Fred Shentu de abastecer laboratórios de fronteira, a XDOF detalhou que pretende recrutar e capacitar equipes globais de coletores de dados operacionais. Esse contingente de especialistas de campo será dividido entre pilotos remotos encarregados de manobrar braços robóticos industriais à distância e operadores corporais responsáveis por registrar dinâmicas motoras e perspectivas de primeira pessoa em ambientes domésticos e fabris.

O cenário competitivo do setor

A expansão acelerada da XDOF em direção ao valuation de US$ 1,2 bilhão liderado pela 8VC ocorre em meio a um movimento mais amplo de plataformas de dados humanos migrando do software puro para a embodied AI. Empresas consolidadas no setor de anotação de texto e código para LLMs, a exemplo da própria Scale AI e da plataforma Micro1, iniciaram projetos expansivos para capturar frações do mercado de coleta para robôs.

Além das empresas tradicionais que migram de foco, a XDOF enfrenta competidores nativos que compartilham o mesmo propósito operacional desde o primeiro dia de fundação. Uma das principais startups identificadas no mercado atuando diretamente no fornecimento de telemetria e datasets físicos brutos para sistemas de controle autônomo é a Mecka AI, que também disputa a atenção dos cerca de 20 clientes de ponta hoje atendidos pela operação de Philipp Wu.

O diferencial competitivo sustentado pela XDOF perante concorrentes como Mecka AI e Micro1 assenta-se na integração vertical legada pelo hardware GELLO e na validação acadêmica contínua mantida com os laboratórios de ponta da UC Berkeley. Ter uma receita anualizada próxima de US$ 50 milhões tão pouco tempo após o aporte de US$ 70 milhões concedido por Andreessen Horowitz, Lux Capital, Spark Capital e Thrive Capital confere à companhia musculatura financeira singular para liderar esse segmento emergente.

Perspectivas para o mercado global

Para engenheiros de aprendizado de máquina e pesquisadores que atuam no Brasil e na América Latina acompanhando o avanço da robótica, a evolução da XDOF sinaliza uma mudança estrutural na dinâmica do setor: o foco da diferenciação técnica migrou da arquitetura de redes neurais para o controle da cadeia logística de fornecimento de dados cinemáticos. O fato de laboratórios de fronteira recorrerem a serviços externos para obter rotinas de dobrar roupas ou achatar caixas demonstra que o treinamento de hardware inteligente exige infraestrutura física descentralizada.

O modelo de negócios desenhado por Philipp Wu e Fred Shentu também abre precedentes relevantes sobre a descentralização do trabalho técnico de anotação mecânica. À medida que a XDOF avança na contratação mundial de operadores egocêntricos e condutores de teleoperação para alimentar o repositório ABC, polos técnicos distantes do Vale do Silício ganham relevância na geração de trajetórias musculares e visuais para alimentar os próximos modelos de fundação robótica.

Caso a rodada liderada pela 8VC seja firmada nos termos atuais de US$ 1,2 bilhão, a XDOF terá estabelecido um marco histórico para startups de hardware e software embarcado originadas no meio acadêmico da UC Berkeley em 2024. Enquanto o mercado aguarda os desfechos formais das conversas entre fundadores e investidores, a esteira de dados proprietários da empresa segue como uma das poucas rotas operacionais funcionais para abastecer os sistemas inteligentes de uso geral do futuro.