> ## Content Index
> Fetch the complete content index at: https://eclibra.com/llms.txt
> Use this file to discover other available public pages before exploring further.

# Физический ИИ упёрся в данные: $60 млн на запись о том, как человек двигается
- URL: https://eclibra.com/robot-data-bottleneck-2026/
- Published: 2026-10-09T11:10:26.000Z
- Updated: 2026-10-09T13:41:11.000Z
- Description: Figure платила людям за то, что они снимают на видео, как варят кофе. Через четыре месяца — 264 000 загрузок в 108 странах и $15 млн выплат. 7 октября Sequoia вложила $60 млн в компанию с той же логикой. Узкое место физического ИИ сместилось с железа на конвейер записи.
- Author: Rob
- Tags: Физический ИИ и роботы, #mode-1, #hook-paradox, #track-E, #layout-classic-cascade, #smm

В конце августа 2026 года Figure решила купить данные о том, как двигается человек. Компания попробовала и осталась ни с чем.

Продавцов нашлось немало. Данных нужного объёма, разнообразия и качества не нашлось. Тогда Figure выпустила обычное мобильное приложение, в котором люди снимают на телефон, как варят кофе, чистят кошачий лоток или меняют масло в машине.

За четыре месяца — 264 000 загрузок в 108 странах, 16 миллионов видео, $15 млн выплат авторам. Приложение разбирает 30 минут видео в секунду. Это 4,9 года человеческой работы каждые сутки.

7 октября Sequoia вложила $60 млн в компанию, которая занимается ровно тем же. Только деньги получает не разработчик, а человек в датчиках.

🎯

**Физический ИИ упёрся в данные**  
  
Языковая модель учится на том, что люди уже написали. Действия в мире нужно сначала совершить, заснять и привести к общей системе координат.  
  
Деньги за 2026 год сместились с железа на конвейер записи. По данным PitchBook, только за первый квартал в робототехнику пришло $16,3 млрд на 492 сделки, за полугодие — больше $18,8 млрд. Самая дорогая часть проекта лежит вне робота.  
  
Пока запись не складывается в общую копилку, каждый новый корпус машин начинает обучение почти с нуля. 

Механика простая: у компаний с лучшими в мире роботами не хватает записи о том, как эти роботы должны работать.

## Почему физический мир нельзя скачать

Текст лежит в интернете. Он оцифрован, размечен и доступен всем сразу — язык стал бесплатным сырьём для обучения.

Действие в физическом мире приходится сначала совершить.

Кто-то должен взять чашку, открыть кран, дождаться воды и поставить чашку на подставку. Чтобы это записали, нужен человек с телефоном или датчиками на теле. Данных становится ровно столько, сколько часов отработали операторы, помноженное на скорость разбора записей.

Дальше начинается вторая сложность. Видео с уборкой и с заменой масла само по себе не подходит для обучения робота. Его нужно привести к общей системе координат: где находилось тело, куда смотрела камера, как были откалиброваны приборы, в каких единицах записан результат и что в итоге получилось.

Китайская AgiBot решает задачу размером площадки: больше 4000 квадратных метров и свыше 3000 предметов для взаимодействия. У Amazon масштаб другой: больше миллиона развёрнутых машин в сети, которые каждый день перебирают миллионы посылок рядом с сотнями тысяч сотрудников.

| Параметр              | Языковая модель            | Робот в физическом мире                    |
| --------------------- | -------------------------- | ------------------------------------------ |
| **Источник**          | Текст, который уже написан | Действие, которое нужно совершить          |
| **Кто производит**    | Миллиарды людей, бесплатно | Оператор в датчиках, за деньги             |
| **Цена новой порции** | Почти ноль                 | Часы работы оператора на каждый час записи |
| **Где видна ошибка**  | В тексте, сразу            | Часто только в поле                        |

Сопоставление по материалам PitchBook и анонсов AWS, 2026 год

## Кто платит за запись

Mecka AI основана в 2024 году и продаёт ровно то, что нельзя скачать. Компания платит людям за то, чтобы они выполняли бытовые и ремонтные задачи в датчиках и на смартфоне, а затем разбирает записи в обучающие наборы. Формулировка у стартапа прямая: сделать для робототехники то, что Scale AI, Mercor и Surge сделали для языковых моделей.

Ставку проверили через EgoVerse — исследование переноса действий с человека на робота, продублированное в Georgia Tech, Стэнфордском университете, Калифорнийском университете в Сан-Диего, ETH Цюрих, MIT и Meta. Компания собирает и аппаратную часть, и модели реконструкции, и инфраструктуру контроля качества — одним контуром с развёртыванием у заказчика.

Раунд $60 млн возглавила Sequoia, среди участников — Nvidia и венчурный фонд Microsoft. Осенью TechCrunch писала, что компания обсуждает оценку в $500 млн.¹

$60 млн раунд Series B 

#### Сбор данных о движении человека

Mecka AI, раунд во главе с Sequoia при участии Nvidia и M12 · *TechCrunch, 7 октября 2026*

Figure пришла к тому же выводу раньше и громче. Компания четыре месяца держала приложение в стелсе, а 25 августа вывела его под именем Index в Google Play и App Store. Авторы снимают не постановку, а свою обычную жизнь: готовку, уборку, стирку, работу в логистических центрах, ресторанах и офисах.

Пропускная способность приложения — 30 минут видео в секунду. Выплаты авторам уже достигли $15 млн, а на каждые 1000 часов собранного материала приходится 373 уникальные задачи, 1146 уникальных объектов и 116 уникальных сред. Компания обещает выйти на 100-кратный рост и потратить больше $1 млрд на данные и вычисления в течение 12 месяцев.

264 000 загрузок приложения 

#### Оплата за физический быт

Index, набор данных Figure: 108 стран, 16 млн видео, $15 млн выплат · *Figure, 25 августа 2026*

Третий игрок на этой неделе сделал то же самое в открытую и на инфраструктурном уровне. 8 октября AWS выпустил открытый Physical AI Toolchain — набор для синтеза данных, обучения, симуляции, проверки и развёртывания, собранный поверх программного стека Nvidia. В его основе лежит опыт Amazon: больше миллиона развёрнутых роботов. По данным AWS, каждый седьмой стартап в мире занимается физическим ИИ, а 72% таких разработчиков считают облако обязательной частью системы.

💡

**Проблема, которую AWS назвала первой**  
  
Клиенты AWS говорили, что слишком много инженерных часов уходит на инфраструктуру вместо самой инновации. Компания собрала набор инструментов, чтобы эти часы не тратились.  
  
Физический ИИ повторяет путь больших языковых моделей: сначала считают, что главное — железо, потом выясняется, что главное — данные и повторяемость их сбора. 

Суммы, собранные только под этот слой, уже сопоставимы с целыми раундами на корпуса. X Square Robot привлекла $140 млн на базовую модель WALL-A — спустя четыре месяца после предыдущих $100 млн. Neura Robotics выстраивает собственную когнитивную платформу и работает на инфраструктуре AWS. Одна из компаний в этом поле собрала более 200 000 часов записи действий и раздувает число сценариев генеративными моделями.

Соблазн понятен: данные — актив, который не изнашивается. Железо устаревает быстрее. Запись того, как человек открывает дверь, переживает и корпус, и модель, и саму фабрику, для которой её собрали.

## Данные, которые не складываются

Группа авторов во главе с Шаошанем Лю 18 июня 2026 года опубликовала на arXiv работу о стандартах данных для гуманоидных роботов. Она выросла из проекта ISO/WD 26264-1 «Наборы данных гуманоидных роботов» внутри рабочей группы ISO/TC 299/WG 16.

Тезис авторов: узкое место физического ИИ — некумулятивность данных. Записи лежат в изолированных хранилищах, стоят дорого и описываются каждый раз по-своему, из-за чего их нельзя ни сравнить, ни сложить, ни переиспользовать. Ценность набора определяется проверяемостью его соглашений о времени, системах координат, калибровке, кинематике и единицах измерения.

Отсюда и оценка Amazon, и слова Figure про то, что поставщики не вытягивают планку качества, и ставка Extend Robotics. Британская компания в начале октября приподняла £2,6 млн на платформу, где задачу выполняет удалённый оператор: ИИ берёт рутинную часть, человек остаётся в контуре на участках, где нужно суждение. У Extend 35 подписчиков в четырёх регионах продаж и рост выручки вдвое три года подряд.

> Клиенты говорили нам, что слишком много их инженерных усилий уходит на инфраструктуру вместо инноваций. Мы хотим это перевернуть.— Увем Укпонг, вице-президент AWS Industries

Как мы писали 3 октября, над роботами появляется собственный слой: Destro AI подняла $8 млн на складские флоты. Слой оказался тоньше, чем представлялось. Начало у него лежит в записи того, как человек двигается, чинит и готовит.

### Что будет с рынком данных для роботов через год

🔮

**К концу 2027 года минимум два производителя гуманоидов откажутся собирать данные о работе своих машин заново и перейдут на общие форматы записей.**  
  
Вероятность: 55% — первым сдвинет рынок стандарт ISO/WD 26264-1, над которым уже идёт работа; фактический переход упирается в юнит-экономику, а не в технику. 

#### ✅ Аргументы за

\+ Стандартизация уже идёт: ISO/WD 26264-1 разрабатывается внутри рабочей группы, и авторы работы — участники этого процесса.  
\+ Раунды ($60 млн у Mecka AI, $140 млн у X Square Robot на модель WALL-A) показывают, что инвесторы считают слой данных отдельным активом.  
\+ Облачные провайдеры берут на себя инфраструктуру: AWS собирает генерацию синтетических данных, обучение, симуляцию и управление парком машин в один набор.  
  
**Критерии подтверждения:** публикация хотя бы одной финальной версии стандарта и появление в продакшене хотя бы двух независимых корпусов, собранных по общей схеме. 

#### ❌ Аргументы против

− Разметка под конкретный корпус выгоднее общей схемы: компании проще потратить деньги на собственный конвейер, чем ждать стандарт.  
− Данные быстро устаревают. Запись человека с телефоном описывает сегодняшние кухни и сегодняшние гаражные инструменты, а не заводской цех 2030 года.  
− Figure зафиксировала 116 уникальных сред на 1000 часов — это разброс, который общий формат описывает, но не устраняет.  
  
**Критерии опровержения:** крупный производитель публикует объём своих закрытых записей для внешних пользователей. 

К началу 2027 года в этой нише окажется несколько игроков, а предметом спора станут не сами записи, а доступ к ним. Сегодня запись закрыта внутри одного корпуса роботов. Завтра её ценность измерят количеством машин, которые ею пользуются.

*¹ — Оценка в $500 млн приводится по сообщению TechCrunch от 11 сентября 2026 года об условиях обсуждавшейся сделки. После 7 октября компания публично её не подтверждала.*

[ Mecka AI привлекла $60 млн на данные о движении человека Раунд Series B во главе с Sequoia при участии Nvidia и M12\. Стартап платит людям за бытовые демонстрации в датчиках. TechCrunch ](https://techcrunch.com/2026/10/07/robot-data-startup-mecka-ai-nabs-60m-from-sequoia?ref=eclibra.com) 

Первоисточник цифр по раунду и оценке. Материал выбран как опорный для финансовых утверждений в тексте.

[ Официальный анонс раунда Mecka AI Компания описывает стек целиком: аппаратура захвата, модели реконструкции, контроль качества и развёртывание у заказчика. Mecka AI ](https://www.mecka.ai/news/series-b?ref=eclibra.com) 

Первичный источник по исследованию EgoVerse и составу участников раунда.

[ Figure выпустила набор данных Index 264 000 загрузок в 108 странах, 16 млн видео, $15 млн выплат авторам и план потратить больше $1 млрд на данные. Figure ](https://www.figure.ai/news/introducing-index?ref=eclibra.com) 

Единственный источник цифр по объёму выплат и по плотности разнообразия на 1000 часов записи.

[ Стандарты данных для гуманоидной робототехники Работа о проекте ISO/WD 26264-1 внутри ISO/TC 299/WG 16 и о некумулятивности данных как главном ограничении отрасли. arXiv ](https://arxiv.org/abs/2606.19769?ref=eclibra.com) 

Опора для блока о стандартизации и для проверяемого утверждения в прогнозе на 2027 год.

[ AWS выпустила открытый набор инструментов для физического ИИ Более миллиона роботов в сети Amazon, каждый седьмой стартап в физическом ИИ, 72% считают облако обязательным. The AI Insider ](https://theaiinsider.tech/2026/10/08/aws-launches-open-source-physical-ai-toolchain-for-robotics-development/?ref=eclibra.com) 

Источник цитаты вице-президента AWS Industries и отраслевых показателей доли облака.