3103
Бум робототехніки створив попит на ресурс, якого виявилося значно менше, ніж текстів і фотографій для навчання звичайних нейромереж, — якісні дані про реальні рухи людини. Стартап Mecka AI будує бізнес саме навколо збору таких записів і, за даними TechCrunch, наближається до нового раунду фінансування під керівництвом Sequoia Capital з оцінкою близько $500 млн.
Компанія збирає й аналізує інформацію про те, як люди виконують повсякденні фізичні завдання. Учасникам платять за записи, на яких вони, наприклад, готують каву або ремонтують автомобілі. Для фіксації рухів використовуються смартфони та датчики на тілі, а отримані дані потім можуть застосовуватися для навчання гуманоїдних і інших роботів.
Mecka AI заснували у 2024 році четверо підприємців. При цьому засновники не походять із класичної робототехнічної індустрії. Їхня початкова ідея полягала в тому, що одним із головних обмежень для створення універсальних роботів є не лише апаратна частина чи обчислювальна потужність, а нестача великих наборів даних про взаємодію людини з фізичним світом.
Назва Mecka походить від слова «mecha» — фантастичних великих роботів, якими керують люди. За задумом компанії, її роль для робототехніки має бути схожою на роль сервісів людських даних у розвитку великих мовних моделей: організувати збір, структурування та підготовку інформації, на якій системи можуть навчатися.
Новий інтерес інвесторів з’явився лише через три місяці після того, як Mecka оголосила про залучення $60 млн у раунді на чолі з Framework Ventures. У тому фінансуванні також брали участь Menlo Ventures, SV Angel і Kindred Ventures. Точний розмір нового раунду TechCrunch не встановив, а умови угоди на момент публікації ще могли змінитися.
Станом на початок червня Mecka прогнозувала, що завершить 2026 рік із річним темпом виручки близько $100 млн. Компанія не розкриває перелік клієнтів, однак у робототехнічній галузі дані від першої особи — коли система бачить дії так, як їх бачить сама людина, — використовуються поряд із телеоперацією та іншими методами збору фізичних даних.
Mecka не є єдиною компанією, що працює в цьому напрямку. TechCrunch згадує XDOF, а також платформи Scale AI та Micro1, які розширюють роботу з людськими даними за межі великих мовних моделей. Конкуренція показує, що навчальні дані про фізичний світ стають окремим сегментом ринку на тлі зростання інтересу до гуманоїдних і універсальних роботів.
