Mecka AI, một công ty khởi nghiệp thu thập và phân tích dữ liệu chuyển động của con người để huấn luyện robot hình người và các máy móc khác, đang tiến gần đến vòng cấp vốn mới do Sequoia Capital dẫn đầu với mức định giá khoảng 500 triệu USD, theo báo cáo của TechCrunch trích dẫn hai người có kiến ​​​​thức về thỏa thuận này. Khoản tài trợ này sẽ đến chỉ ba tháng sau khi công ty công bố vòng tài trợ trị giá 60 triệu USD do Framework Ventures dẫn đầu.

Quy mô chính xác của vòng mới vẫn chưa được tiết lộ và TechCrunch lưu ý rằng các điều khoản chưa phải là cuối cùng và vẫn có thể thay đổi. Mecka AI đã không trả lời yêu cầu bình luận và Sequoia từ chối bình luận. Để biết thêm về dòng tiền đổ vào các công ty khởi nghiệp AI, hãy theo dõi đưa tin về khởi nghiệp và đầu tư mạo hiểm của chúng tôi.

Từ người sáng lập Fintech đến dữ liệu robot

Mecka AI được đồng sáng lập vào năm 2024 bởi bốn doanh nhân: người Canada Josh Gao và Mogen Cheng, những người trước đây đã xây dựng một công ty khởi nghiệp fintech về nhà hàng; Jason Chong, người đã gia nhập Coinbase sau khi mua lại sàn giao dịch tiền điện tử của anh ấy; và Duy Nguyễn, người tập trung vào hoạt động. Không ai trong số bốn người đến từ robot - nhưng họ đã phát hiện ra một nút thắt đã trở thành một trong những vấn đề có giá trị nhất của ngành.

Tên của công ty bắt nguồn từ "mecha", thể loại hư cấu về robot khổng lồ do con người điều khiển và mô hình kinh doanh của nó tuân theo logic tương tự đã xây dựng nên những gã khổng lồ gắn nhãn dữ liệu trong kỷ nguyên mô hình ngôn ngữ. Mecka trả tiền cho mọi người để ghi lại cảnh họ thực hiện các công việc hàng ngày — pha cà phê, sửa ô tô — sử dụng cảm biến cơ thể và điện thoại thông minh, ghi lại thứ mà ngành này gọi là dữ liệu “tự coi mình là trung tâm”: chuyển động của con người trong thế giới thực từ quan điểm của người biểu diễn.

Dữ liệu đó sau đó được bán cho các công ty chế tạo robot và phòng thí nghiệm AI đào tạo robot hình người và mục đích chung, cùng với các phương pháp thu thập dữ liệu vật lý khác như điều khiển từ xa. Trên thực tế, Mecka đang cố gắng làm cho robot những gì mà Scal AI, Mercor, Surge và các công ty dữ liệu con người khác đã làm cho các mô hình ngôn ngữ lớn.

Tăng trưởng doanh thu thu hút sự chú ý của Sequoia

Quỹ đạo tài chính giải thích việc định giá cao hơn. Vào đầu tháng 6, Mecka đã dự kiến ​​​​sẽ kết thúc vào năm 2026 với tốc độ hoạt động hàng năm là 100 triệu USD, đồng sáng lập Josh Gao nói với Fortune khi công ty công bố đợt gây quỹ trước đó. Đối với một công ty được thành lập vào năm 2024, việc đạt được tốc độ doanh thu chín con số trong vòng hai năm - nếu đạt được - sẽ đưa công ty này trở thành một trong những công ty có quy mô nhanh nhất trong chuỗi cung ứng AI vật lý.

Vòng trị giá 60 triệu USD được công bố vào tháng 6 do Framework Ventures dẫn đầu với sự tham gia của Menlo Ventures, SV Angel và Kindred Ventures. Vòng do Sequoia dẫn đầu với mức định giá gấp khoảng 8 lần trong vòng ba tháng sẽ đánh dấu một trong những mức định giá tăng mạnh nhất trong lĩnh vực này trong năm nay.

Cơn sốt vàng dữ liệu vật lý

Mecka không đơn độc khi đánh cược rằng dữ liệu trong thế giới thực là nguồn tài nguyên khan hiếm của kỷ nguyên robot. TechCrunch tuần trước đã báo cáo rằng XDOF, một công ty khởi nghiệp khác đang thu thập dữ liệu trong thế giới thực để đào tạo robot, đang tiến gần đến một vòng mới với mức định giá 1,2 tỷ USD. Trong khi đó, các nền tảng dữ liệu con người được xây dựng cho LLM - bao gồm Scal AI và Micro1 - đang mở rộng ra ngoài dữ liệu ngôn ngữ vào các bộ sưu tập trong thế giới thực.

Sự vội vàng phản ánh một khoảng cách về cấu trúc: trong khi văn bản và hình ảnh tồn tại trên internet với số lượng gần như không giới hạn, chưa có ai ghi lại được thế giới vật chất ở quy mô lớn. Các nhà sản xuất robot hình người cần hàng triệu giờ minh họa con người thực hiện các công việc thông thường - gấp quần áo, lắp ráp đồ nội thất, vận hành máy móc - để dạy cho máy móc của họ sự khéo léo, giữ thăng bằng và khả năng phán đoán. Việc thu thập dữ liệu đó bằng cảm biến chuyển động và máy ảnh hiện là một trong những phương pháp có thể mở rộng duy nhất, đó là lý do tại sao các nhà đầu tư đang định giá các công ty này thích cơ sở hạ tầng hơn là công cụ. Cách tiếp cận lấy cái tôi làm trung tâm mà Mecka sử dụng có những lợi thế khác biệt so với các giải pháp thay thế. Hoạt động từ xa, trong đó con người điều khiển cánh tay robot từ xa và ghi lại các chuyển động, tạo ra dữ liệu gắn với hình dạng của một robot cụ thể, khiến việc tái sử dụng qua nhiều thế hệ phần cứng trở nên tốn kém. Ngược lại, việc ghi lại chuyển động từ các cảm biến có thể đeo được không phụ thuộc vào phần cứng: bản ghi lại cảnh một người thợ cơ khí đang chế tạo lại động cơ rất hữu ích cho dù khách hàng huấn luyện người máy, cánh tay công nghiệp hay xe bốn chân. Việc mở rộng quy mô cũng rẻ hơn nhiều vì bất kỳ ai có điện thoại thông minh và bộ cảm biến đều có thể trở thành người đóng góp - logic cung cấp dịch vụ cộng đồng tương tự cho phép các nền tảng ghi nhãn tập hợp lực lượng lao động hàng nghìn người chỉ sau một đêm.

Kinh tế học cũng phản ánh kỷ nguyên mô hình ngôn ngữ theo một cách kém thoải mái hơn. Các công ty dữ liệu trong thời kỳ bùng nổ LLM đã phát hiện ra rằng khách hàng của họ - các phòng thí nghiệm - cũng là những đối thủ cạnh tranh tiềm năng có năng lực nhất, với các nguồn lực để xây dựng các bộ sưu tập nội bộ. Các phòng thí nghiệm robot đã thử nghiệm các quy trình mô phỏng và học tập qua video để giảm sự phụ thuộc vào các bản trình diễn đã mua. Sự căng thẳng giữa nhu cầu dữ liệu định kỳ và việc loại bỏ trung gian của khách hàng sẽ quyết định liệu việc định giá dữ liệu ngày nay có được giữ vững hay không.

Xem gì

Thỏa thuận vẫn chưa kết thúc và cả hai bên đều từ chối bình luận về hồ sơ. Nhưng nếu nó hoàn thành gần thời hạn được báo cáo, lĩnh vực dữ liệu robot sẽ tạo ra hai mức định giá chín con số chỉ trong một tuần, xác nhận rằng cú sốc về nhu cầu đã chuyển từ phần cứng hình người – nơi các công ty như Hình, Tesla và Unitree cạnh tranh – xuống một lớp dữ liệu đào tạo chúng.

Nó cũng đặt ra câu hỏi mà mọi trung gian dữ liệu cuối cùng phải đối mặt: liệu các phòng thí nghiệm mua dữ liệu sẽ tiếp tục trả tiền cho các trung gian hay tiến hành thu thập dữ liệu nội bộ khi thị trường trưởng thành. Hiện tại, tiền cho biết nút thắt cổ chai là có thật và ngày càng trở nên tồi tệ hơn – và các nhà đầu tư sẵn sàng trả tiền cho bất kỳ ai đóng nút cổ chai đó.

---

Đi trước AI

Nhận tin tức, phân tích và đột phá mới nhất về AI — tất cả ở cùng một nơi.

Đọc thêm tin tức về AI →