Mecka AI приближается к финансированию под руководством Sequoia Capital с оценкой около $500 млн, сообщают люди с информацией о сделке. Для стартапа это демонстрирует, что инвесторы всерьёз воспринимают проблему, которая раньше казалась нишевой: данные о движениях человека в реальном мире — это узкое место для развития робототехники. Три месяца назад Mecka закрыл раунд в $60 млн от Framework Ventures с участием Menlo Ventures и других, а теперь оценка выросла почти в восемь раз. Это либо признак того, что компания показывает очень сильные метрики роста, либо свидетельство того, что рынок данных для роботов разогревается быстро — вероятно, и то, и другое.
Компания основана четырьмя предпринимателями в 2024 году — Josh Gao, Mogen Cheng (канадцы, до этого запустившие финтех для ресторанов), Jason Chong (бывший Coinbase, работал с крипто-биржей) и Duy Nguyen (операции). Никто из них не из робототехники, но они заметили очевидный факт: общеназначные роботы, особенно гуманоиды, требуют огромного объёма данных о том, как люди на самом деле выполняют физические задачи. Собирать такие данные дорого и сложно. Mecka решила воспроизвести модель, которая сработала для больших языковых моделей: компании вроде Scale AI платят людям за разметку и сбор данных. Здесь суть та же — люди записывают себя, как они делают кофе, чинят машины и другие повседневные дела, используя датчики движения и смартфоны. Данные продаются компаниям, разрабатывающим роботов.
По словам co-founder Gao, ещё в июне Mecka прогнозировала, что к концу 2026 года достигнет годовой выручки $100 млн. Это амбициозно для стартапа, который год назад вообще не существовал, но если цифра реалистична, то привлечение $500M с капитализацией имеет смысл. Компания не раскрыла список клиентов, но известно, что робототехнические компании и AI-лаборатории интенсивно ищут именно такие эгоцентричные видеоданные — записи глазами человека, выполняющего задачи. Это дополняет другие методы, вроде телеуправления роботом (когда оператор управляет им в реальном времени).
В контексте рынка это не изолированный случай. XDOF, конкурент в этом пространстве, недавно закрывал раунд с оценкой $1,2 млрд. Scale AI, уже успешная компания по сбору данных для LLM, активно расширяется в робототехнику. Micro1 тоже движется в эту сторону. Рынок данных для AI-моделей в целом был переоценён на пике (масса никому не нужных разметчиков), но сегмент робототехнических данных — это реально то, за чем стоит дефицит. Гуманоиды и промышленные роботы не могут учиться только на симуляциях; им нужны реальные примеры движения, вес, сопротивление, исключительные ситуации. Поэтому волна финансирования в этот сектор выглядит обоснованной.
Важный момент: Mecka зарабатывает, пока крипто-позиция co-founder Chong (Coinbase background) остаётся в прошлом. Это чистая B2B история про данные, без блокчейна и NFT. Именно это делает проект жизнеспособным и привлекает серьёзные фонды. Sequoia не экспериментирует с экспериментами — если они ведут раунд, значит, видят конкретный тракшн.
Для российского бизнеса применение лежит в сфере автоматизации производства и логистики. Компании, которые внедряют промышленных манипуляторов или коллаборативных роботов, сталкиваются с той же проблемой: стандартные обучающие наборы не покрывают локальные специфики. Локальный аналог Mecka, если он появится, мог бы собирать данные на русских производствах — от сборочных операций до обслуживания оборудования. Хотя экспорт данных за границу может быть сложен по регулятивным причинам, внутренний рынок промробототехники растёт, и спрос на качественные обучающие наборы будет только выше. AI Studio в нашем портфеле фокусируется на генерации и обработке контента, но автоматизация физических операций — это соседний сегмент, и там данные станут критическим ресурсом.