Mecka AI se aproxima de avaliação de US$ 500 milhões em acordo liderado pela Sequoia em meio à corrida por dados de treinamento de robôs

A Mecka AI, uma startup que coleta e analisa dados de movimento humano para treinar robôs humanóides e outras robóticas, está se aproximando de uma nova rodada liderada pela Sequoia Capital com uma avaliação de cerca de US$ 500 milhões, segundo duas pessoas com conhecimento do negócio.

O novo financiamento ocorre apenas três meses depois de Mecka anunciar que levantou US$ 60 milhões em uma rodada liderada pela Framework Ventures que incluiu a participação de Menlo Ventures, SV Angel e Kindred Ventures.

O TechCrunch não descobriu o tamanho exato da nova rodada. Os termos do acordo não são finais e ainda podem mudar.

Mecka AI não respondeu a um pedido de comentário. A Sequoia não quis comentar.

A Mecka AI foi cofundada em 2024 por quatro empreendedores, incluindo os canadenses Josh Gao e Mogen Cheng, que anteriormente construíram uma startup de fintech para restaurantes, e Jason Chong, que ingressou na Coinbase depois que ela adquiriu sua exchange de criptomoedas. Duy Nguyen, o único não canadense da equipe, concentra-se nas operações em Mecka.

Os quatro cofundadores não têm experiência em robótica. Mas eles reconheceram que havia uma escassez de dados do mundo físico e perceberam que a captura de interações do mundo real era o principal gargalo que impedia os robôs de uso geral, incluindo humanóides.

Mecka, cujo nome deriva de “mecha”, um robô gigante fictício controlado por humanos, decidiu fazer pela robótica o que Scale AI, Mercor, Surge e outras empresas de dados humanos fizeram pelos LLMs. A startup paga pessoas para se gravarem realizando tarefas cotidianas – como fazer café ou consertar carros – usando sensores corporais e smartphones.

No início de junho, Mecka projetava que terminaria 2026 com uma taxa anual de execução de US$ 100 milhões, disse Gao à Fortune quando a startup anunciou sua arrecadação de fundos anterior.

Embora a Mecka AI não tenha divulgado publicamente a sua lista de clientes, muitas empresas de robótica e laboratórios de IA dependem de dados do mundo real capturados através desta abordagem “egocêntrica”, juntamente com outros métodos de recolha de dados físicos, como a teleoperação, para construir os seus modelos.

Outras startups que coletam dados do mundo real para treinamento de robôs incluem XDOF, que o TechCrunch informou na semana passada que estava se aproximando de uma nova rodada com uma avaliação de US$ 1,2 bilhão, bem como plataformas de dados humanos que se expandem além dos LLMs, como Scale AI e Micro1.