Data pro roboty se stávají novým žádaným artiklem AI sektoru.

Startup Mecka AI se blíží k novému investičnímu kolu vedenému Sequoia Capital, které by společnost mohlo ocenit přibližně na 500 milionů dolarů. Firma přitom získala předchozí financování teprve před třemi měsíci.

Mecka AI shromažďuje a analyzuje data o lidském pohybu, která následně slouží k trénování humanoidních robotů a dalších robotických systémů. Lidé pomocí senzorů a chytrých telefonů zaznamenávají vykonávání běžných činností, například přípravu kávy nebo opravu automobilu. Výsledná data mají robotickým modelům pomoci lépe porozumět interakcím ve fyzickém světě.

Rychlý zájem investorů odráží širší přesun kapitálu směrem k takzvané physical AI. Zatímco rozvoj velkých jazykových modelů vytvořil obrovskou poptávku po textových a dalších digitálních datech, vývoj univerzálních robotů vyžaduje rozsáhlé množství kvalitních dat zachycujících skutečné lidské pohyby a interakce s okolním prostředím.

Nové financování přichází jen tři měsíce po 60 milionech dolarů

Mecka AI jedná o investici vedené Sequoia Capital při valuaci kolem 500 milionů dolarů. Přesná velikost nového kola zatím není známá a podmínky nejsou definitivně uzavřené, takže se ještě mohou změnit.

Tempo získávání kapitálu je přesto výrazné. Pouhé tři měsíce před novým jednáním oznámila Mecka AI investiční kolo ve výši 60 milionů dolarů, které vedla Framework Ventures. Zapojily se také Menlo Ventures, SV Angel a Kindred Ventures.

Startup vznikl teprve v roce 2024. Mezi jeho spoluzakladatele patří Josh Gao, Mogen Cheng, Jason Chong a Duy Nguyen. Zakladatelský tým přitom původně neměl zkušenosti přímo z robotického průmyslu.

Gao a Cheng dříve vybudovali fintech startup zaměřený na restaurace. Chong působil ve společnosti Coinbase (COIN) poté, co Coinbase převzala jeho kryptoměnovou burzu, zatímco Nguyen se v Mecka AI soustředí na provozní část společnosti. Zakladatelé identifikovali nedostatek kvalitních dat z fyzického světa jako jednu z hlavních překážek dalšího vývoje univerzální robotiky.

Rychlý růst firmy se má projevit také v jejích příjmech. Na začátku června Mecka AI předpokládala, že rok 2026 zakončí s annualizovaným tempem tržeb 100 milionů dolarů. Pokud se tento plán naplní, ukázal by velmi rychlou komercializaci společnosti založené před pouhými dvěma lety.

Roboti potřebují data z reálného světa

Princip podnikání Mecka AI vychází z problému, který je odlišný od trénování klasických jazykových modelů. LLM mohou využívat obrovské množství existujících textů, obrázků a dalšího digitálního obsahu. Robotické systémy ale potřebují pochopit také fyzický svět, pohyb člověka a interakce mezi objekty.

Mecka AI proto platí lidem za zaznamenávání každodenních činností. Pomocí tělesných senzorů a chytrých telefonů mohou zachycovat například přípravu kávy, opravu automobilu nebo další běžné úkony. Tím vznikají datové soubory popisující skutečné lidské chování v reálném prostředí.

Tento způsob sběru je označován jako egocentrický přístup, protože zachycuje činnost z perspektivy člověka, který daný úkol provádí. Robotické společnosti a AI laboratoře jej mohou kombinovat s dalšími metodami získávání fyzických dat, například teleoperací, při níž je robot během sběru dat přímo ovládán člověkem.

Mecka AI nezveřejnila seznam svých zákazníků. Její strategie ale vychází z předpokladu, že kvalitní data z fyzického světa budou pro další generaci robotiky stejně zásadní, jako byla lidsky vytvářená a anotovaná data pro rozvoj velkých jazykových modelů.

Firma se tím snaží přenést do robotiky model, který se prosadil v generativní AI. Společnosti zaměřené na získávání a zpracování lidských dat se staly důležitou součástí infrastruktury pro trénování modelů a podobný trh nyní začíná vznikat kolem humanoidních a univerzálních robotů.

Investoři zvyšují sázky na data pro humanoidní roboty

Mecka AI není jediným startupem, který těží z rostoucího zájmu o fyzická trénovací data. Konkurenční XDOF jedná o novém financování při valuaci kolem 1,2 miliardy dolarů, přestože se teprve před několika měsíci veřejně představil.

Do segmentu robotických dat zároveň expandují společnosti, které původně vybudovaly své podnikání kolem trénování velkých jazykových modelů. Mezi ně patří Scale AI a Micro1. Vzniká tak samostatná část AI infrastruktury zaměřená na získávání dat potřebných k propojení pokročilých modelů s fyzickým světem.

Vývoj humanoidních robotů totiž není závislý pouze na kvalitě samotného AI modelu nebo konstrukci hardwaru. Systémy potřebují rozsáhlé množství příkladů ukazujících, jak lidé manipulují s předměty, reagují na své okolí a vykonávají složitější úkoly složené z mnoha jednotlivých pohybů.

Právě nedostatek takových dat může být jedním z hlavních omezení dalšího rozvoje univerzální robotiky. Pokud bude počet společností vyvíjejících humanoidní a další autonomní roboty pokračovat v růstu, může se současně zvyšovat hodnota firem schopných fyzická data ve velkém získávat, zpracovávat a připravovat pro trénování modelů.

Jednání Mecka AI o valuaci kolem 500 milionů dolarů pouhé dva roky po založení ukazuje, jak rychle investoři tento segment oceňují. Zatímco první fázi AI boomu dominovaly čipy, datová centra a data pro jazykové modely, další část trhu se stále výrazněji soustředí na infrastrukturu potřebnou pro přenos umělé inteligence do fyzického světa.