تقترب شركة Mecka AI، وهي شركة ناشئة تقوم بجمع وتحليل بيانات الحركة البشرية لتدريب الروبوتات البشرية وغيرها من الآلات، من جولة تمويل جديدة بقيادة شركة Sequoia Capital بتقييم يبلغ حوالي 500 مليون دولار، وفقًا لتقرير TechCrunch نقلاً عن شخصين مطلعين على الصفقة. سيأتي التمويل بعد ثلاثة أشهر فقط من إعلان الشركة عن جولة بقيمة 60 مليون دولار بقيادة Framework Ventures.

لم يتم الكشف عن الحجم الدقيق للجولة الجديدة، وأشارت TechCrunch إلى أن الشروط ليست نهائية ومن الممكن أن تتغير. ولم تستجب شركة Mecka AI لطلب التعليق، كما رفضت شركة Sequoia التعليق. لمعرفة المزيد عن الأموال المتدفقة إلى الشركات الناشئة في مجال الذكاء الاصطناعي، تابع تغطية الشركات الناشئة ورأس المال الاستثماري.

من مؤسسي التكنولوجيا المالية إلى بيانات الروبوت

تم تأسيس شركة Mecka AI في عام 2024 من قبل أربعة من رواد الأعمال: الكنديان جوش جاو وموجين تشينج، اللذان قاما سابقًا ببناء شركة ناشئة في مجال التكنولوجيا المالية للمطاعم؛ وجيسون تشونغ، الذي انضم إلى Coinbase بعد أن استحوذت على بورصة العملات المشفرة الخاصة به؛ ودوي نجوين، الذي يركز على العمليات. لم يأت أي من الأربعة من الروبوتات، لكنهم اكتشفوا عنق الزجاجة الذي أصبح أحد أكثر مشاكل الصناعة قيمة.

اسم الشركة مشتق من "mecha"، وهو النوع الخيالي من الروبوتات العملاقة التي يتحكم فيها البشر، ويتبع نموذج أعمالها نفس المنطق الذي بنى عمالقة تصنيف البيانات في عصر نموذج اللغة. يدفع مكة للناس مقابل تسجيل أنفسهم وهم يؤدون مهام يومية - مثل صنع القهوة، وإصلاح السيارات - باستخدام أجهزة استشعار الجسم والهواتف الذكية، والتقاط ما تسميه الصناعة البيانات "المتمركزة حول الذات": الحركة البشرية في العالم الحقيقي من وجهة نظر المؤدي.

يتم بعد ذلك بيع هذه البيانات إلى شركات الروبوتات ومختبرات الذكاء الاصطناعي التي تدرب الروبوتات ذات الأغراض العامة والروبوتات البشرية، إلى جانب طرق جمع البيانات المادية الأخرى مثل التشغيل عن بعد. في الواقع، تحاول شركة Mecka أن تفعل للروبوتات ما فعلته Scale AI وMercor وSurge وغيرها من شركات البيانات البشرية لنماذج اللغات الكبيرة.

جذب نمو الإيرادات انتباه سيكويا

ويوضح المسار المالي تقييم الأقساط. اعتبارًا من أوائل يونيو، كانت شركة Mecka تتوقع أن تنتهي عام 2026 بمعدل تشغيل سنوي قدره 100 مليون دولار، حسبما قال المؤسس المشارك جوش جاو لمجلة Fortune عندما أعلنت الشركة عن جمع التبرعات السابق. بالنسبة لشركة تأسست في عام 2024، فإن الوصول إلى معدل تشغيل إيرادات مكون من تسعة أرقام في غضون عامين - إذا تم تحقيقه - من شأنه أن يضعها بين الشركات الأسرع نموًا في سلسلة التوريد المادية للذكاء الاصطناعي.

تمت قيادة الجولة بقيمة 60 مليون دولار التي تم الإعلان عنها في يونيو بواسطة Framework Ventures بمشاركة Menlo Ventures وSV Angel وKindred Ventures. إن الجولة التي تقودها سيكويا بما يقرب من ثمانية أضعاف هذا التقييم خلال ثلاثة أشهر ستشكل واحدة من أكبر ارتفاعات التقييم في القطاع هذا العام.

اندفاع الذهب إلى البيانات المادية

وميكا ليس الوحيد الذي يراهن على أن بيانات العالم الحقيقي هي المورد النادر في عصر الروبوتات. أفادت TechCrunch الأسبوع الماضي أن شركة XDOF، وهي شركة ناشئة أخرى تجمع بيانات واقعية لتدريب الروبوتات، تقترب من جولة جديدة بتقييم قدره 1.2 مليار دولار. وفي الوقت نفسه، تتوسع منصات البيانات البشرية المصممة لطلاب ماجستير الإدارة - بما في ذلك Scale AI، وMicro1 - إلى ما هو أبعد من البيانات اللغوية، لتشمل مجموعات العالم المادي.

يعكس هذا الاندفاع فجوة هيكلية: فبينما توجد النصوص والصور على الإنترنت بكميات غير محدودة تقريبًا، لم يسجل أحد العالم المادي على نطاق واسع. يحتاج صانعو الروبوتات البشرية إلى ملايين الساعات من العروض التوضيحية للبشر الذين يقومون بمهام عادية، مثل طي الغسيل، وتجميع الأثاث، وتشغيل الآلات، لتعليم أجهزتهم البراعة والتوازن والقدرة على الحكم. يعد التقاط هذه البيانات باستخدام أجهزة استشعار الحركة والكاميرات حاليًا إحدى الطرق الوحيدة القابلة للتطوير، ولهذا السبب يقوم المستثمرون بتسعير هذه الشركات مثل البنية التحتية بدلاً من الأدوات. يتمتع النهج الأناني الذي تستخدمه شركة Mecka بمزايا واضحة مقارنة بالبدائل. إن التشغيل عن بعد، حيث يقوم الإنسان بقيادة ذراع الروبوت عن بعد وتسجيل الحركات، ينتج بيانات مرتبطة بهندسة روبوت معينة، مما يجعل إعادة استخدامها عبر أجيال الأجهزة مكلفة. وعلى النقيض من ذلك، فإن التقاط الحركة من أجهزة الاستشعار القابلة للارتداء لا يعتمد على الأجهزة: حيث يكون تسجيل ميكانيكي يعيد بناء محرك مفيدًا سواء كان العميل يدرب إنسانًا، أو ذراعًا صناعية، أو رباعية الأرجل. كما أنها أرخص بكثير من حيث التوسع، حيث يمكن لأي شخص لديه هاتف ذكي ومجموعة أجهزة استشعار أن يصبح مساهما - وهو نفس منطق التعهيد الجماعي الذي يسمح لمنصات وضع العلامات بتجميع القوى العاملة بالآلاف بين عشية وضحاها.

يعكس الاقتصاد أيضًا عصر نموذج اللغة بطريقة أقل راحة. اكتشفت شركات البيانات في طفرة LLM أن عملائها - المختبرات - هم أيضًا المنافسون المحتملون الأكثر قدرة، مع الموارد اللازمة لبناء أذرع التجميع داخل الشركة. تقوم مختبرات الروبوتات بالفعل بتجربة مسارات المحاكاة والتعلم بالفيديو لتقليل اعتمادها على العروض التوضيحية المشتراة. إن هذا التوتر بين الطلب المتكرر على البيانات وعدم وساطة العملاء سيشكل ما إذا كانت تقييمات البيانات اليوم ستصمد أم لا.

ما يجب مشاهدته

ولم يتم إغلاق الصفقة بعد، ورفض الطرفان التعليق بشكل رسمي. ولكن إذا اكتمل المشروع بالقرب من الشروط المعلنة، فإن قطاع بيانات الروبوتات سيكون قد أنتج تقييمين من تسعة أرقام في أسبوع واحد، مما يؤكد أن صدمة الطلب انتقلت من الأجهزة البشرية - حيث تتنافس شركات مثل فيجر، وتيسلا، ويونتري - طبقة واحدة وصولا إلى البيانات التي تدربهم.

كما أنه يثير السؤال الذي يواجهه كل وسيط بيانات في نهاية المطاف: ما إذا كانت المختبرات التي تشتري البيانات ستستمر في الدفع للوسطاء، أو ستجمعها داخل الشركة مع نضوج السوق. في الوقت الحالي، تشير الأموال إلى أن عنق الزجاجة حقيقي ويتفاقم - وأن المستثمرين على استعداد للدفع مقابل كل من يغلقه.

---

ابقَ في طليعة الذكاء الاصطناعي

احصل على آخر الأخبار والتحليلات والإنجازات في مجال الذكاء الاصطناعي — كل ذلك في مكان واحد.

اقرأ المزيد من أخبار الذكاء الاصطناعي →