XDOF-Finanzierung: Robotik-Startup wird mit 1,2 Milliarden bewertet
Veröffentlicht am: 09.09.2026 um 09:48 Uhr | Redaktion boerse-global.de
Das auf Trainingsdaten für die Robotik spezialisierte Startup XDOF befindet sich in fortgeschrittenen Gesprächen über eine Series-B-Finanzierungsrunde. Wie Branchenberichte Anfang September zeigen, wird das Unternehmen dabei voraussichtlich mit rund 1,2 Milliarden US-Dollar bewertet. Die Finanzierungsrunde soll nach aktuellem Stand von der Venture-Capital-Gesellschaft 8VC angeführt werden.
Der Erfolg von XDOF markiert einen Trend in der Branche, in der hochwertige Bewegungsdaten zunehmend als entscheidender Flaschenhals für die Entwicklung humanoider Roboter gelten. Das Unternehmen, das im Oktober 2024 von den UC-Berkeley-Forschern Philipp Wu, Fred Shentu und Nemo Jin gegründet wurde, verzeichnet ein rasantes Wachstum.
Erst im Juni 2026 konnte XDOF eine Series-A-Finanzierung in Höhe von 70 Millionen US-Dollar abschließen. Aktuell nähert sich der annualisierte Umsatz des Startups der Marke von 50 Millionen US-Dollar.
Milliardeninvestitionen in die Dateninfrastruktur
Die Bestrebungen von XDOF stehen im Kontext massiver Investitionen des gesamten Sektors in die Datenbeschaffung. Das Unternehmen Figure AI kündigte mit „Index“ eine milliardenschwere Initiative an, um reale Daten für das Robotertraining zu sammeln.
Um die hierfür notwendige Rechenleistung sicherzustellen, unterzeichnete Figure AI eine Partnerschaft mit Nscale. Diese sieht ab der zweiten Jahreshälfte 2027 den Einsatz von bis zu 100.000 NVIDIA-Vera-Rubin-GPUs vor. Das finanzielle Volumen dieser Kooperation liegt anfänglich bei 3,5 Milliarden US-Dollar, wobei eine Skalierung auf über 6 Milliarden US-Dollar beabsichtigt ist.
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Die Effizienz der Datenmodellierung nimmt dabei deutlich zu. Das Helix-Modell von Figure generiert nach Unternehmensangaben bereits 35 Minuten Trainingsdaten pro Sekunde. Parallel dazu existieren jedoch weiterhin arbeitsintensive Methoden der Datengewinnung.
Einem Bericht von Bloomberg zufolge verdienen zehntausende indische Arbeitskräfte etwa 2,62 US-Dollar pro Stunde, indem sie Tätigkeiten mit am Kopf montierten Kameras filmen. Diese egozentrischen Daten werden von führenden Herstellern wie Figure AI, Boston Dynamics und Tesla genutzt, wobei sich viele der beteiligten Personen des eigentlichen Zwecks der Aufnahmen nicht bewusst sein sollen.
Neue Ansätze durch Sensorik und Software-Engines
Neben der visuellen Datenerfassung gewinnen alternative Methoden an Bedeutung. Das Unternehmen Wearable Devices präsentierte Anfang September eine neuronale Sensorschicht, die Muskelaktivitäten mittels eines sEMG-Arrays erfasst.
Durch die Fusion mit weiteren Sensordaten können Hand-Posen, Kraftaufwand und die Absicht hinter einer Bewegung (Intent-Labels) präzise getrackt werden, was die klassischen Kameradaten beim Training humanoider Roboter ergänzt.
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Gleichzeitig etablieren sich spezialisierte Plattformen zur Datenverwaltung. Axis Robotics startete mit AXIS eine browserbasierte Daten-Engine für die Forschung an Robotermanipulationen. Der Datensatz umfasst 2,36 TB an Volumen mit über 50.129 Trajektorien.
In Tests erreichte AXIS eine Replay-Erfolgsrate von 86,2 Prozent. Auch GMO AI & Robotics adressiert mit dem Projekt „GMO LOOP for Physical AI“ den mangel an realen Informationen, indem gezielt Betriebsdaten humanoider Roboter genutzt werden, um die Genauigkeit der Bewegungsabläufe zu verbessern.
Massive Kapazitätserweiterung in China
In Peking wurde mit dem Shijingshan Humanoid Robot Data Training Centre zudem eine der weltweit größten Einrichtungen dieser Art in Betrieb genommen. Auf einer Fläche von 10.000 Quadratmetern produzieren 100 Roboter jährlich rund 29.000 Stunden an Daten in über 700 verschiedenen Szenarien.
Dieses Zentrum ist Teil einer großangelegten Strategie in China, wo seit April 2026 mindestens 90 vergleichbare Einrichtungen entstanden sind. Für das Zentrum in Peking ist eine Investition von 700 Millionen Yuan geplant.
Die Konsolidierung im Markt schreitet unterdessen voran. Egolab.AI, das erst im Januar 2026 gegründet worden war, wurde bereits im März desselben Jahres von Build AI übernommen, was die hohe Dynamik im Bereich der spezialisierten Datenanbieter unterstreicht.
