El “proveedor de datos” del mundo de los robots se ha hecho famoso: ¿cómo es posible que una empresa que no fabrica robots tenga una valoración de más de diez mil millones de dólares?
Hola a todos, soy vuestro periodista financiero. Hoy vamos a hablar de una noticia que puede parecer contraintuitiva: mientras todos están centrados en los robots humanoides y los grandes modelos que son el “cerebro” de los robots, una empresa que se dedica a proporcionar datos a estos robots ha alcanzado una valoración de 1200 millones de dólares en solo tres meses (lo que equivale a más de 8500 millones de yuanes; el artículo menciona que podría superar los diez mil millones, lo que podría incluir expectativas futuras o fluctuaciones de tipo de cambio, pero por ahora entendamos su popularidad basándonos en esta alta valoración).
Esta empresa se llama XDOF. No fabrica robots, ni desarrolla algoritmos clave; su trabajo suena bastante monótono: recopila, organiza y procesa datos de videos y acciones de los robots mientras trabajan.
¿Por qué el capital está tan entusiasmado con ella? Detrás de esto se esconde un gran cambio en la lógica de la industria de la inteligencia encarnada (Embodied AI). A continuación, explicaré este fenómeno en cinco puntos para que lo comprendáis mejor.
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1. **El resumen principal**: Dos rondas de financiación en tres meses, de una empresa poco conocida a un “unicornio”
¿Qué ha pasado?
XDOF se fundó en 2024 y su equipo de fundadores proviene de Berkeley (una de las principales instituciones de investigación en robótica a nivel mundial). En junio de este año, recaudaron 70 millones de dólares (la ronda A), y solo tres meses después, en septiembre, se anunció una nueva ronda de financiación que aumentó su valoración a 1200 millones de dólares.
¿Por qué tan rápido?
Normalmente, las empresas emergentes recaudan fondos “anualmente”, pero XDOF lo hace “trimestralmente” o incluso “mensualmente”. ¿Qué significa esto? Que el mercado está muy interesado en ellas.
- Apoyo de grandes inversores: Inversionistas como a16z (uno de los fondos de capital riesgo más prestigiosos de Silicon Valley) y Thrive Capital han invertido en XDOF. Estas instituciones suelen invertir solo en áreas con alta certeza de éxito.
- Ingresos impresionantes: Aunque la empresa es joven, sus ingresos anuales ya se acercan a los 50 millones de dólares. Para una empresa de datos que tiene menos de dos años, esta capacidad de generación de ingresos es extraordinaria, lo que demuestra que no se basa solo en presentaciones, sino que realmente vende productos y sus clientes están dispuestos a pagar por ellos.
En resumen: En el campo de la inteligencia encarnada, los datos se han convertido en el recurso más valioso y escaso.
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2. **El equipo de fundadores**: Estudiantes de Berkeley con experiencia en Meta: ¿qué les da la ventaja?
¿Quiénes son los fundadores?
Los tres fundadores de XDOF (Philipp Wu, Fred Shentu y Nemo Jin) no son simples programadores; son investigadores de primer nivel con formación académica.
- Philipp Wu (el alma de la empresa): Proviene del Laboratorio de Aprendizaje de Robótica de Berkeley y fue estudiante de Pieter Abbeel.
- *Una breve introducción a Abbeel*: Es un pionero en el campo del aprendizaje de robótica, que estudia cómo los robots pueden aprender a doblar ropa o atar nudos de manera similar a los humanos a través de la observación y el ensayo y error.
- *La experiencia de Wu*: No solo ha realizado investigación en Berkeley, sino que también trabajó como investigador visitante en Meta (la empresa matriz de Facebook) y desarrolló modelos básicos para robots multimodales. Anteriormente, trabajó en Covariant, una empresa líder en robótica logística.
- La base tecnológica: Uno de los pilares de su tecnología es el sistema operativo remoto GELLO, desarrollado en Berkeley. Este sistema permite a los humanos controlar robots a distancia mediante un mando y registra cada movimiento del robot con gran detalle.
¿Por qué es importante su experiencia?
En el mundo de la IA, quien entiende los datos, entiende los modelos. El equipo de XDOF no es compuesto por aficionados a la etiquetación de datos, sino por expertos en cómo los robots “piensan” y “actúan”. Saben qué datos son útiles y cuáles no, lo que les da una ventaja competitiva frente a otras empresas de procesamiento de datos.
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3. **La esencia del negocio**: No se trata de “grabar videos”, sino de proporcionar “entrenamiento de rehabilitación” para robots
Muchas personas piensan erróneamente que XDOF simplemente contrata a personas para que graben a los robots en acción y luego vendan los videos a empresas de IA.
La realidad es mucho más compleja.
- Diferencias entre datos de internet y del mundo físico:
- Para entrenar modelos como ChatGPT, los datos están disponibles en línea (artículos, código).
- Para entrenar robots, los datos provienen de interacciones físicas: ¿el robot agarra un vaso con firmeza? ¿Con qué fuerza? ¿Qué ángulo utilizan sus dedos? ¿Se desliza debido a una falta de fricción o a un ángulo incorrecto?
- Estos procesos de “fallas” y ajustes son los materiales de entrenamiento más valiosos.
¿Qué hace XDOF?
Proporcionan cadenas de datos de alta calidad:
- Registro simultáneo: No solo graban videos, sino que también registran los ángulos de los articulaciones del robot, la fuerza de los motores y la respuesta táctil.
- Limpieza de datos: Por ejemplo, su tecnología WARP-RM identifica qué acciones son efectivas y cuáles son inútiles, lo que permite que los robots aprendan más rápido y con mayor precisión.
- Resultados: Con datos procesados por XDOF, el tiempo promedio para que un robot aprenda a doblar ropa se ha reducido de 114 a 64 segundos, y la tasa de éxito es más alta.
En resumen: XDOF no vende videos, sino “combustible” que mejora directamente la inteligencia de los robots.
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4. **Analogías en la industria**: El “Scale AI” del mundo de los robots, pero más complejo y valioso
¿Por qué se les llama “Scale AI”?
- Scale AI es el responsable de proporcionar los datos necesarios para entrenar modelos como ChatGPT y Sora. No fabrica modelos, pero los alimenta con datos. Sin Scale AI, los modelos de OpenAI no podrían desarrollarse.
- XDOF desempeña un papel similar en el mundo de los robots: tanto las empresas que fabrican los cuerpos de los robots (como Tesla y Figure) como las que desarrollan grandes modelos (como NVIDIA y Google) necesitan cantidades enormes de datos de interacción real para su entrenamiento.
Diferencias entre Scale AI y XDOF:
- Scale AI trabaja con datos del mundo digital (imágenes, texto), que es relativamente fácil de procesar automáticamente.
- XDOF trabaja con datos del mundo físico, que es caótico e impredecible: un vaso puede estar inclinado, la luz puede cambiar y la tela puede estar arrugada.
- Por lo tanto, las barreras de entrada para XDOF son más altas: requiere hardware avanzado (como el sistema GELLO), algoritmos especializados y un profundo entendimiento de las leyes físicas.
La lógica comercial:
- Etapa inicial: Venden conjuntos de datos (como el ABC-130K, con 130,000 trayectorias).
- Etapa intermedia: Venden herramientas para la recolección y etiquetación de datos.
- A largo plazo: Pretenden convertirse en una plataforma de infraestructura. Al igual que el cloud computing para internet, XDOF busca ser la plataforma de referencia para el entrenamiento de robots.
En resumen: Si los robots son el futuro de las tecnologías, XDOF es el proveedor clave de datos que asegura la calidad de los componentes esenciales para su desarrollo.
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5. **Perspectivas futuras**: ¿Dónde está el límite del negocio de los datos?
La competencia está aumentando también en China
El artículo menciona empresas similares en China, como Guanglun Intelligence (con una valoración de más de 2000 millones de dólares) y Mifeng Technology (incubadora de robots). Esto demuestra que el mundo entero reconoce que quien controla los datos de alta calidad tiene el control de la inteligencia encarnada.
El potencial del negocio de los datos
Algunos se preguntan si este negocio es simplemente una forma de subcontratar trabajo intensivo en términos laborales y si los ingresos son poco rentables.
El modelo de XDOF rompe este preconcepto:
1. No se trata de una transacción única: Los modelos necesitan entrenamiento continuo y los datos deben actualizarse constantemente. Los robots necesitan aprender habilidades nuevas (doblar ropa, lavar platos, conducir, etc.).
2. De vender datos a vender herramientas para generar datos de manera eficiente: XDOF no solo vende datos, sino también las herramientas y sistemas necesarios para su producción.
3. La calidad es clave: En el campo de la IA, hay un dicho: “Garbage in, garbage out” (si los datos son de mala calidad, los modelos no funcionarán bien). El valor de XDOF radica en garantizar que los datos sean de alta calidad.
Alertas de riesgo:
- La ruta tecnológica aún no está definida: La industria de los robots está en una fase de exploración, y si en el futuro se descubren métodos más económicos y eficaces para generar datos simulados en computadoras, el modelo de XDOF podría verse afectado.
- Feroz competencia: Empresas líderes (como NVIDIA y Tesla) podrían crear sus propios equipos de datos, reduciendo el espacio para empresas externas.
Conclusión
El auge de XDOF marca el paso de la industria de la inteligencia encarnada de una competencia basada en hardware y conceptos a una competencia centrada en datos y su aplicación práctica.
Para el público en general, esto significa que el progreso de los robots no dependerá solo de los ingenieros que escriben código, sino también de aquellos que, en los laboratorios y fábricas, controlan los robots a distancia y registran cada uno de sus movimientos, así como de los sistemas de algoritmos que los respaldan.
Desde un punto de vista de inversión, los negocios relacionados con la infraestructura de datos suelen ser más estables y tener un potencial de crecimiento más rápido que los negocios relacionados con la fabricación de componentes físicos.
La historia de XDOF demuestra que, en la era de la IA, los datos ya no son un producto secundario, sino un activo central. Aquellos que pueden procesar estos datos con precisión se están convirtiendo en nuevos creadores de riqueza.