सौदे की जानकारी रखने वाले दो लोगों का हवाला देते हुए टेकक्रंच की रिपोर्ट के अनुसार, मेका एआई, एक स्टार्टअप जो ह्यूमनॉइड रोबोट और अन्य मशीनों को प्रशिक्षित करने के लिए मानव गति डेटा एकत्र और विश्लेषण करता है, सिकोइया कैपिटल के नेतृत्व में लगभग 500 मिलियन डॉलर के मूल्यांकन पर एक नए फंडिंग दौर के करीब है। कंपनी द्वारा फ्रेमवर्क वेंचर्स के नेतृत्व में 60 मिलियन डॉलर के दौर की घोषणा के ठीक तीन महीने बाद वित्तपोषण आएगा।

नए दौर के सटीक आकार का खुलासा नहीं किया गया है, और टेकक्रंच ने नोट किया कि शर्तें अंतिम नहीं हैं और अभी भी बदल सकती हैं। मेका एआई ने टिप्पणी के अनुरोध का जवाब नहीं दिया और सिकोइया ने टिप्पणी करने से इनकार कर दिया। एआई स्टार्टअप्स में आने वाले धन के बारे में अधिक जानकारी के लिए, हमारे स्टार्टअप और उद्यम पूंजी कवरेज को फॉलो करें।

फिनटेक संस्थापकों से लेकर रोबोट डेटा तक

मेका एआई की स्थापना 2024 में चार उद्यमियों द्वारा की गई थी: कनाडाई जोश गाओ और मोगेन चेंग, जिन्होंने पहले एक रेस्तरां फिनटेक स्टार्टअप बनाया था; जेसन चोंग, जो अपने क्रिप्टो एक्सचेंज का अधिग्रहण करने के बाद कॉइनबेस में शामिल हो गए; और डुय गुयेन, जो संचालन पर ध्यान केंद्रित करते हैं। चारों में से कोई भी रोबोटिक्स से नहीं आता है - लेकिन उन्होंने एक बाधा देखी जो उद्योग की सबसे मूल्यवान समस्याओं में से एक बन गई है।

कंपनी का नाम "मेचा" से लिया गया है, जो मनुष्यों द्वारा नियंत्रित विशाल रोबोटों की काल्पनिक शैली है, और इसका व्यवसाय मॉडल उसी तर्क का पालन करता है जिसने भाषा मॉडल युग के डेटा-लेबलिंग दिग्गजों का निर्माण किया था। मेका लोगों को रोजमर्रा के कार्यों को रिकॉर्ड करने के लिए भुगतान करता है - कॉफी बनाना, कारों को ठीक करना - बॉडी सेंसर और स्मार्टफोन का उपयोग करना, उद्योग जिसे "अहंकेंद्रित" डेटा कहता है उसे कैप्चर करना: कलाकार के दृष्टिकोण से वास्तविक दुनिया की मानव गति।

फिर उस डेटा को टेलीऑपरेशन जैसी अन्य भौतिक डेटा संग्रह विधियों के साथ-साथ रोबोटिक्स कंपनियों और सामान्य-उद्देश्य और ह्यूमनॉइड रोबोटों को प्रशिक्षण देने वाली एआई प्रयोगशालाओं को बेच दिया जाता है। वास्तव में, मेका रोबोटिक्स के लिए वही करने की कोशिश कर रही है जो स्केल एआई, मर्कोर, सर्ज और अन्य मानव डेटा कंपनियों ने बड़े भाषा मॉडल के लिए किया था।

राजस्व वृद्धि ने सिकोइया का ध्यान खींचा

वित्तीय प्रक्षेपवक्र प्रीमियम मूल्यांकन की व्याख्या करता है। जून की शुरुआत में, मेका अनुमान लगा रहा था कि यह 2026 में $100 मिलियन की वार्षिक रन रेट पर समाप्त होगा, सह-संस्थापक जोश गाओ ने फॉर्च्यून को बताया जब कंपनी ने अपने पिछले धन उगाहने की घोषणा की। 2024 में स्थापित एक कंपनी के लिए, दो साल के भीतर नौ-आंकड़ा राजस्व रन रेट तक पहुंचना - यदि हासिल किया गया - तो इसे भौतिक एआई आपूर्ति श्रृंखला में सबसे तेज़ स्केलिंग कंपनियों में से एक बना दिया जाएगा।

जून में घोषित $60 मिलियन राउंड का नेतृत्व फ्रेमवर्क वेंचर्स ने किया था जिसमें मेनलो वेंचर्स, एसवी एंजेल और किंड्रेड वेंचर्स की भागीदारी थी। तीन महीनों के भीतर लगभग आठ गुना मूल्यांकन पर सिकोइया के नेतृत्व वाला दौर इस साल इस क्षेत्र में सबसे तेज मूल्यांकन चढ़ने में से एक होगा।

भौतिक डेटा गोल्ड रश

मेका यह शर्त लगाने वाली अकेली नहीं है कि वास्तविक दुनिया का डेटा रोबोटिक्स युग का दुर्लभ संसाधन है। TechCrunch ने पिछले सप्ताह रिपोर्ट दी थी कि XDOF, रोबोट प्रशिक्षण के लिए वास्तविक दुनिया का डेटा एकत्र करने वाला एक अन्य स्टार्टअप, 1.2 बिलियन डॉलर के मूल्यांकन पर एक नए दौर के करीब है। इस बीच, एलएलएम के लिए बनाए गए मानव-डेटा प्लेटफ़ॉर्म - स्केल एआई और माइक्रो 1 सहित - भाषा डेटा से परे भौतिक-विश्व संग्रह में विस्तार कर रहे हैं।

यह भीड़ एक संरचनात्मक अंतर को दर्शाती है: जबकि पाठ और छवियां इंटरनेट पर लगभग असीमित मात्रा में मौजूद हैं, किसी ने भी भौतिक दुनिया को बड़े पैमाने पर दर्ज नहीं किया है। ह्यूमनॉइड रोबोट निर्माताओं को अपनी मशीनों को निपुणता, संतुलन और निर्णय लेने की शिक्षा देने के लिए सामान्य कार्य - कपड़े धोना, फर्नीचर जोड़ना, मशीनरी चलाना - करने वाले मनुष्यों के लाखों घंटों के प्रदर्शन की आवश्यकता होती है। मोशन सेंसर और कैमरों के साथ उस डेटा को कैप्चर करना वर्तमान में एकमात्र स्केलेबल तरीकों में से एक है, यही कारण है कि निवेशक इन कंपनियों को टूल के बजाय बुनियादी ढांचे की तरह मूल्य दे रहे हैं। मेका द्वारा उपयोग किए जाने वाले अहंकारी दृष्टिकोण के विकल्पों पर अलग फायदे हैं। टेलीऑपरेशन, जहां एक मानव पायलट एक रोबोट बांह को दूर से चलाता है और गतिविधियों को लॉग करता है, एक विशिष्ट रोबोट की ज्यामिति से जुड़ा डेटा उत्पन्न करता है, जिससे हार्डवेयर पीढ़ियों में पुन: उपयोग करना महंगा हो जाता है। इसके विपरीत, पहनने योग्य सेंसर से मोशन कैप्चर, हार्डवेयर-अज्ञेयवादी है: एक इंजन के पुनर्निर्माण करने वाले मैकेनिक की रिकॉर्डिंग उपयोगी होती है, चाहे ग्राहक एक ह्यूमनॉइड, एक औद्योगिक शाखा, या एक चौगुने को प्रशिक्षित करता हो। यह पैमाने के हिसाब से बहुत सस्ता भी है, क्योंकि स्मार्टफोन और सेंसर किट वाला कोई भी व्यक्ति योगदानकर्ता बन सकता है - वही क्राउडसोर्सिंग तर्क जो लेबलिंग प्लेटफ़ॉर्म को रातों-रात हजारों की संख्या में कार्यबल इकट्ठा करने देता है।

अर्थशास्त्र भी भाषा-मॉडल युग को कम सहज तरीके से प्रतिबिंबित करता है। एलएलएम बूम में डेटा कंपनियों ने पाया कि उनके ग्राहक - प्रयोगशालाएं - उनके सबसे सक्षम संभावित प्रतिस्पर्धी भी हैं, जिनके पास घर में संग्रह हथियार बनाने के संसाधन हैं। खरीदे गए प्रदर्शनों पर अपनी निर्भरता कम करने के लिए रोबोटिक्स प्रयोगशालाएं पहले से ही सिमुलेशन और वीडियो-लर्निंग पाइपलाइनों के साथ प्रयोग कर रही हैं। आवर्ती डेटा मांग और ग्राहक मध्यस्थता के बीच का तनाव यह तय करेगा कि आज का डेटावैल्यूएशन कायम रहेगा या नहीं।

क्या देखना है

सौदा बंद नहीं हुआ है, और दोनों पक्षों ने रिकॉर्ड पर टिप्पणी करने से इनकार कर दिया। लेकिन अगर यह रिपोर्ट की गई शर्तों के करीब पूरा होता है, तो रोबोटिक्स डेटा सेक्टर ने एक ही सप्ताह में दो नौ-आंकड़ा मूल्यांकन का उत्पादन किया होगा, जो पुष्टि करता है कि मांग का झटका ह्यूमनॉइड हार्डवेयर से चला गया है - जहां चित्रा, टेस्ला और यूनिट्री जैसी कंपनियां प्रतिस्पर्धा करती हैं - एक स्तर नीचे डेटा जो उन्हें प्रशिक्षित करता है।

यह सवाल भी उठाता है कि हर डेटा मध्यस्थ को अंततः सामना करना पड़ता है: क्या डेटा खरीदने वाली प्रयोगशालाएं मध्यस्थों को भुगतान करना जारी रखेंगी, या बाजार परिपक्व होने पर घर में संग्रह लाएंगी। अभी के लिए, मनी का कहना है कि बाधा वास्तविक और बदतर होती जा रही है - और निवेशक इसे बंद करने वाले के लिए भुगतान करने को तैयार हैं।

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