Uma startup pouco conhecida fora do setor de robótica está mostrando que um dos ativos mais valiosos da próxima geração de inteligência artificial pode não ser apenas o chip ou o software, mas os movimentos humanos usados para ensinar máquinas a agir no mundo físico.
A XDOF, fundada em 2024 por pesquisadores ligados à Universidade da Califórnia em Berkeley, está em negociações avançadas para uma rodada Série B que pode avaliá-la em cerca de US$ 1,2 bilhão. O acordo ainda não foi concluído e seus termos podem mudar.
A empresa saiu do modo sigiloso há menos de três meses e já havia levantado US$ 70 milhões em uma rodada Série A em junho, com participação de fundos como Thrive Capital, Andreessen Horowitz, Lux Capital e Spark Capital.
O que chamou a atenção dos investidores foi o crescimento rápido do negócio. A receita anualizada da XDOF está se aproximando de US$ 50 milhões, segundo pessoas familiarizadas com a operação.
Mas o que exatamente a XDOF vende?
A empresa não fabrica um robô humanoide completo.
Seu negócio está em uma etapa anterior: ensinar robôs a realizar tarefas físicas.
Para isso, ela coleta dados de movimentos reais de pessoas e de robôs controlados remotamente.
Esses dados mostram, por exemplo:
- como pegar um objeto;
- como dobrar uma camiseta;
- como fechar uma caixa;
- como colocar um item dentro de outro;
- como coordenar as duas mãos;
- como executar uma sequência de movimentos.
Depois, essas informações podem ser usadas para treinar modelos de inteligência artificial voltados à robótica.
Por que isso é tão importante?
Modelos de linguagem, como os usados em chatbots, foram treinados com enormes volumes de textos, imagens e outros conteúdos disponíveis na internet.
Robôs têm um problema diferente.
Não existe uma “internet de movimentos físicos” com bilhões de exemplos padronizados mostrando exatamente como uma mão deve segurar um copo ou como dois braços devem dobrar uma peça de roupa.
Esse é um dos principais gargalos da chamada IA física.
A XDOF surgiu justamente para tentar resolver esse problema.
Humanos controlam os robôs para gerar dados
Uma das técnicas usadas é a teleoperação.
Um operador humano controla remotamente um braço robótico e executa determinada tarefa.
Enquanto isso, o sistema registra informações como:
- posição;
- trajetória;
- força;
- movimento;
- velocidade;
- sequência de ações.
Esses dados viram exemplos para o treinamento do robô.
O objetivo é fazer com que, depois de observar muitas demonstrações, a máquina consiga executar a mesma tarefa sozinha.
O projeto nasceu em Berkeley
Os fundadores Philipp Wu e Fred Shentu trabalharam anteriormente em um projeto chamado GELLO, criado para permitir teleoperação de braços robóticos de baixo custo.
A ideia acabou se tornando a base tecnológica da XDOF.
Wu havia identificado um problema durante sua pesquisa acadêmica: faltavam grandes conjuntos de dados capazes de ensinar robôs a manipular objetos.
A empresa nasceu para transformar essa dificuldade de pesquisa em um negócio.
Pessoas também usam sensores no corpo
A XDOF não depende apenas de pessoas controlando braços robóticos.
Outra estratégia é colocar sensores em operadores humanos.
Essas pessoas executam atividades normais enquanto o sistema registra seus movimentos.
Isso permite coletar informações de tarefas como:
dobrar roupas, manipular caixas e organizar objetos.
A empresa pretende expandir equipes de coleta de dados em vários países.
É como ensinar um robô por demonstração
O princípio é parecido com ensinar uma pessoa nova em um trabalho.
Em vez de apenas explicar:
“Dobre esta camiseta.”
o sistema recebe centenas ou milhares de exemplos mostrando exatamente como a tarefa foi realizada.
Quanto maior e melhor o conjunto de dados, maior a possibilidade de o robô aprender padrões úteis.
A empresa já possui 20 clientes
A XDOF informou anteriormente que trabalha com cerca de 20 clientes, incluindo alguns grandes laboratórios de inteligência artificial, embora os nomes não tenham sido divulgados.
Isso ajuda a explicar o interesse dos investidores.
Grandes empresas de IA estão buscando entrar na robótica, mas muitas não possuem infraestrutura própria para coletar milhões de demonstrações físicas.
A XDOF quer ser justamente esse fornecedor.
A comparação com a Scale AI
Investidores passaram a descrever a XDOF como uma espécie de Scale AI da robótica.
A comparação faz sentido.
Empresas como Scale AI cresceram oferecendo dados organizados e anotados para treinar modelos de inteligência artificial.
A diferença é que a XDOF trabalha com dados do mundo físico.
Em vez de identificar objetos em imagens, ela registra movimentos, interações e manipulação de objetos.
Dados podem valer mais que o próprio robô?
Em alguns casos, sim.
Um hardware pode ser copiado ou substituído.
Mas um conjunto de dados com milhões de demonstrações de alta qualidade pode levar anos e muito dinheiro para ser construído.
Isso cria uma vantagem competitiva.
Quanto mais dados uma empresa possui, melhores podem se tornar seus modelos.
E quanto melhores os modelos, mais clientes podem querer usar seus sistemas.
XDOF já criou um enorme conjunto de dados
A empresa fez parceria com o laboratório de IA da UC Berkeley para lançar o conjunto ABC-130K.
Segundo a própria XDOF, ele possui mais de 130 mil episódios de teleoperação, cobrindo cerca de 200 tarefas complexas de manipulação.
O material foi disponibilizado como open source.
A estratégia também funciona como demonstração da capacidade da empresa de produzir dados em escala.
Por que investidores estão interessados agora?
A robótica vive uma mudança importante.
Durante anos, o maior desafio era construir hardware capaz de:
- caminhar;
- segurar objetos;
- equilibrar-se;
- mover braços com precisão.
Agora esse hardware melhorou bastante.
O próximo gargalo passou a ser inteligência.
Ou seja:
o robô consegue se mover, mas ainda precisa aprender o que fazer.
É aí que os dados ganham valor.
Receita anualizada perto de US$ 50 milhões
Outro número ajuda a entender o interesse.
A XDOF já estaria se aproximando de US$ 50 milhões em receita anualizada, poucos meses depois de sair do modo sigiloso.
Isso não significa necessariamente que a empresa já faturou US$ 50 milhões em um ano completo.
Receita anualizada é uma projeção baseada no ritmo atual de faturamento.
Ainda assim, é um crescimento rápido para uma startup tão jovem.
A empresa pode virar um unicórnio
Se a nova rodada realmente for concluída perto de US$ 1,2 bilhão, a XDOF passaria a ser considerada um unicórnio.
Esse termo é usado para startups privadas avaliadas em mais de US$ 1 bilhão.
Mas é importante destacar:
o valuation de US$ 1,2 bilhão ainda está em negociação.
A rodada não foi oficialmente fechada até agora.
Por que isso importa para o mercado de robótica?
Porque mostra onde investidores acreditam que estará um dos principais gargalos do setor.
Não basta construir um robô.
É necessário ensinar esse robô.
E ensinar exige:
dados + operadores + sensores + software + anotação + modelos.
Isso cria uma nova cadeia de negócios.
Pode surgir um mercado inteiro de “dados físicos”
Sim.
Foi exatamente o que aconteceu com a inteligência artificial tradicional.
Primeiro surgiram os modelos.
Depois cresceram empresas especializadas em:
- coleta de dados;
- anotação;
- limpeza;
- validação.
Agora a mesma lógica está chegando à robótica.
Empresas podem pagar para obter conjuntos de dados específicos para ensinar máquinas a trabalhar em:
- fábricas;
- armazéns;
- residências;
- hospitais;
- agricultura.
Um robô doméstico também precisará desses dados
Imagine um robô projetado para trabalhar dentro de uma casa.
Ele precisa aprender a:
- abrir portas;
- guardar objetos;
- dobrar roupas;
- carregar compras;
- limpar superfícies.
Cada uma dessas tarefas possui inúmeras variações.
Um copo pode ter formato diferente.
Uma gaveta pode abrir de outro jeito.
Uma camiseta pode estar dobrada ou amassada.
Quanto mais exemplos o sistema vê, maior sua chance de se adaptar.
E nas fábricas?
A aplicação pode ser ainda maior.
Robôs industriais tradicionais executam tarefas programadas e repetitivas.
A nova geração busca máquinas capazes de aprender tarefas novas com demonstrações.
Isso poderia permitir que uma fábrica mostrasse ao robô como executar uma atividade e, depois, ele repetisse o processo autonomamente.
Se funcionar em escala, isso reduziria o tempo necessário para programar novas linhas de produção.
Isso ameaça empregos?
Existe potencial de automação.
Tarefas repetitivas e previsíveis podem ser cada vez mais realizadas por robôs.
Mas a expansão também cria novas funções, como:
- operadores de teleoperação;
- coletores de dados;
- técnicos;
- engenheiros;
- anotadores;
- supervisores de robôs;
- profissionais de manutenção.
A própria XDOF pretende contratar e treinar pessoas para coletar dados em diferentes regiões.
Humanos podem acabar ensinando as máquinas que depois os substituem?
Esse é um dos debates mais interessantes.
Em alguns setores, pessoas podem ser contratadas justamente para mostrar aos robôs como realizar tarefas humanas.
Depois de milhões de demonstrações, a máquina pode executar parte dessas atividades autonomamente.
Esse processo já ocorreu em outras áreas de automação.
A diferença agora é que o aprendizado pode se tornar muito mais geral.
Qual é o risco para a XDOF?
O principal risco é que dados se tornem menos valiosos com o tempo.
Se empresas conseguirem gerar grandes volumes de dados sintéticos ou treinar robôs principalmente em simulações, a necessidade de coletar movimentos humanos pode diminuir.
Por outro lado, dados do mundo real ainda são extremamente importantes para validar comportamentos.
É provável que os dois métodos sejam usados juntos.
Dados ruins podem ensinar comportamentos ruins
Quantidade não é suficiente.
A qualidade do dado é essencial.
A própria XDOF relatou experimentos em que fornecer mais demonstrações a um robô chegou a piorar seu desempenho quando os dados continham períodos improdutivos ou ruído.
Isso mostra que o desafio não é simplesmente gravar movimentos.
É necessário selecionar e organizar informações úteis.
O verdadeiro negócio pode ser a infraestrutura
A XDOF não quer apenas vender arquivos.
Ela também desenvolve:
- ferramentas de coleta;
- pipelines;
- sistemas de anotação;
- limpeza de dados;
- avaliação.
A empresa pretende funcionar como uma infraestrutura terceirizada para companhias que desenvolvem robôs.
É semelhante a uma empresa de nuvem.
O cliente não precisa construir toda a estrutura por conta própria.
Por que essa tendência é relevante agora?
Grandes empresas de tecnologia estão aumentando investimentos em robótica e chamada embodied AI, ou inteligência artificial incorporada ao mundo físico.
Depois do avanço dos chatbots, o próximo objetivo é colocar modelos inteligentes em máquinas capazes de agir.
Isso aumenta a demanda por dados reais.
Conclusão: os movimentos humanos estão virando um ativo de bilhões
A história da XDOF revela uma mudança importante no mercado de inteligência artificial.
A empresa não ficou bilionária construindo o robô mais bonito ou o chip mais avançado.
Seu negócio é produzir algo muito menos visível:
os dados usados para ensinar máquinas a agir.
A startup levantou US$ 70 milhões em junho, possui cerca de 20 clientes e já se aproxima de US$ 50 milhões em receita anualizada. Agora negocia uma rodada que pode avaliá-la em aproximadamente US$ 1,2 bilhão.
Se a robótica realmente se tornar uma das próximas grandes ondas da inteligência artificial, empresas capazes de coletar, organizar e vender dados do mundo físico podem ocupar uma posição parecida com a de grandes fornecedores de dados da geração anterior da IA.
E isso cria uma nova ideia de mercado:
os gestos mais comuns de uma pessoa, como dobrar uma camiseta ou fechar uma caixa, podem virar matéria-prima para treinar robôs avaliados em bilhões de dólares.
Perguntas frequentes
O que é a XDOF?
É uma startup de infraestrutura de dados para robótica, fundada em 2024 por pesquisadores ligados à UC Berkeley.
A XDOF já vale US$ 1,2 bilhão?
Ainda não é um valor definitivo. A empresa está em negociações avançadas para uma rodada que pode avaliá-la em aproximadamente US$ 1,2 bilhão.
Quanto a empresa já captou?
Ela anunciou uma Série A de US$ 70 milhões em junho de 2026.
Como ela ensina robôs?
Usa teleoperação de robôs e sensores usados por pessoas para registrar movimentos e tarefas do mundo real.
Quantos clientes a XDOF possui?
A companhia informou ter cerca de 20 clientes, incluindo laboratórios avançados de inteligência artificial.
Para que servem esses dados?
Eles ajudam modelos de robótica a aprender tarefas como manipular objetos, dobrar roupas, organizar itens e realizar ações físicas.
