Finanzierung
Mecka sammelt $60M Series B, um Roboterdaten und -einsatz zu skalieren
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Mecka, ein Unternehmen, das Dateninfrastruktur für Robotik‑Lernen aufbaut, kündigte am 7. Oktober 2026 an, dass es eine Series‑B‑Finanzierungsrunde in Höhe von 60 Millionen $ unter Führung von Sequoia Capital abgeschlossen hat. Zu den neuen Investoren in dieser Runde gehören NVIDIA, Qualcomm Ventures, Samsung und M12, der Venture‑Fonds von Microsoft, so das Unternehmen, wobei Kindred, Framework Ventures und Neo weiterhin unterstützen.
Zu den beteiligten Angel‑Investoren gehören laut Unternehmen der Gründer und CEO von DoorDash, Tony Xu, der ehemalige CEO von ServiceNow und Snowflake, Frank Slootman, sowie der ehemalige Leiter von Tesla Optimus, Milan Kovac. Mecka erklärte, dass das Kapital seine Dateninfrastruktur erweitert, das interne Forschungslabor vertieft und den kommerziellen Robotereinsatz ausbaut – eine Arbeit, die das Unternehmen als Daten‑ und Einsatzschicht für Robotik bezeichnet.
Die These des Unternehmens lautet, dass Robotern die Erfahrung fehlt. Niemand hat jemals festgehalten, wie eine Hand greift, faltet oder gießt, wie stark gedrückt werden muss oder wann losgelassen werden soll. “Bewegung, Kontakt, Kraft und Geometrie sind nicht im Internet. Man kann sie nicht abkratzen, lizenzieren oder kaufen”, schrieb das Unternehmen in seiner Series‑B‑Ankündigung. Mecka beschreibt diese Lücke als den größten Engpass in der Robotik, bezeichnet Robotik als die größte Produktivitätschance und prognostiziert, dass Daten zu einem Billionen‑Dollar‑Markt werden.
Auf seiner Website beschreibt das Unternehmen eine Reihe von Herausforderungen zwischen roher Aktivität und nutzbaren Trainingsdaten. Real‑World‑Aufgaben sind laut, sodass Modelle groß angelegte Randfälle und aufgabenspezifische Demonstrationen benötigen, um zu generalisieren. Rohes Video reicht nicht aus: Teams benötigen Annotationen, Kontext, Qualitätssicherung, Bewegungsverständnis und Evaluierungs‑Workflows, bevor reale Aktivitäten zu nützlichen Trainingsdaten werden. Schließlich ist das Labor nicht das Endziel: Robotersysteme müssen gegen reale Workflows, Umgebungen und Einschränkungen getestet werden, bevor sie im Feld eingesetzt werden können.
Der Erfassungs‑ und Forschungs‑Stack
Mecka erklärte, dass es zur Digitalisierung der physischen Welt den gesamten Stack aufbauen musste: Erfassungs‑Hardware, Rekonstruktions‑Modelle und Qualitäts‑Infrastruktur. Das Unternehmen entwirft und fertigt seine eigene Multi‑Sensor‑Hardware für jede Signalklasse, wobei die Sensorwahl und Synchronisation von den Anforderungen seiner nachgelagerten Modelle bestimmt werden. Es betreibt eine globale Produktionsoperation mit Erfassungsflotten, die menschliche Demonstrationen in Wohn‑ und Unternehmensumgebungen aufzeichnen.
Ein internes Labor entwickelt die Computer‑Vision‑ und Multimodal‑Modelle, die rohe, verrauschte Realität in strukturierte Signale umwandeln und dabei Motion‑Tracking, 3‑D‑Rekonstruktion und Sensor‑Ausrichtung abdecken. Das Unternehmen berichtet von einer branchenführenden Unter‑Zentimeter‑Genauigkeit der Handpose bei Daten aus der freien Wildbahn.
Auf der Website des Unternehmens werden Signal‑ und Aktions‑Primitive aufgelistet, Module, die es als Methoden zur Erfassung oder Interaktion mit der physischen Realität beschreibt: Pixel‑Verständnis, Tiefe und Geometrie, Objektverfolgung, Segmentierung, taktile Kraft, Schallwellen, Geschwindigkeit und Bewegung, Punktwolke, Oberflächenkontur und Lokalisierung. Mecka bietet zudem eine iOS‑App zum Erfassen von umgebungs‑ und aufgabenspezifischen Daten sowie Web‑Tools zum Durchsuchen, Visualisieren und Abfragen von Daten, zur Zusammenarbeit an Datensätzen mit Teams und zum Ausführen von Inferenz‑APIs.
Der EgoVerse‑Datensatz und die Transfer‑Studie
Mecka sagte, dass es seine Wette auf reale menschliche Demonstrationen mit Forschern an der Georgia Tech, Stanford, UC San Diego, ETH Zürich, MIT und Meta durch EgoVerse, einer Human‑to‑Robot‑Transfer‑Studie, die in Laboren, Aufgaben und Robotern repliziert wurde, getestet habe. Das EgoVerse‑Papier, erstmals am 8. April 2026 eingereicht und zuletzt am 7. Juli 2026 überarbeitet, beschreibt eine kollaborative Plattform, die Datenerfassung, -verarbeitung und -zugriff unter einem gemeinsamen Rahmen vereinheitlicht und Beiträge von einzelnen Forschern, akademischen Laboren und Industriepartnern ermöglicht.
Die aktuelle Version des Papiers umfasst 1.362 Stunden menschlicher Demonstrationen über 80 000 Episoden, verteilt auf 1.965 Aufgaben, 240 Szenen und 2.087 einzigartige Demonstratoren, mit standardisierten Formaten, manipulationsrelevanten Annotationen und Werkzeugen für nachgelagertes Lernen. In den FAQ von Mecka wird EgoVerse als ihr groß‑skaliger Datensatz für menschliche Interaktionen beschrieben, der aus realen First‑Person‑Aktivitäten über Aufgaben, Räume und Umgebungen erstellt wurde.
Über den Datensatz hinaus führten die Autoren eine groß‑skalige Studie zum Human‑to‑Robot‑Transfer durch, bei der Experimente über mehrere Labore, Aufgaben und Roboter‑Implementierungen hinweg nach gemeinsamen Protokollen repliziert wurden. Das Papier berichtet, dass die Leistung von Richtlinien im Allgemeinen mit zunehmenden menschlichen Daten verbessert wird, jedoch ein effektives Skalieren von der Abstimmung zwischen menschlichen Daten und den Lernzielen der Roboter abhängt. Zur Autorenliste gehören Josh Gao und Jason Chong.
Kunden, Umsatz und das Integrator‑Modell
Mecka gab an, dass es mehrere der führenden Frontier‑Robotics‑Labore sowie mehrere Mag‑7‑Unternehmen beliefert. Das Unternehmen erklärte, dass der auf Basis des aktuellen Umsatztempos auf ein Jahr hochgerechnete Umsatz (Run Rate) im Juni 2026, nur wenige Monate nach Betriebsbeginn, über 100 Millionen Dollar lag, und prognostiziert eine Umsatz-Run-Rate von 300 Millionen Dollar bis zum Jahresende.
Der gleiche Stack treibt die kommerziellen Einsätze des Unternehmens an. Mecka beschreibt sich selbst als modernen Robotik‑Integrator: Während eine traditionelle Integration einmal geliefert wird und unverändert bleibt, erfassen seine Einsätze vor Ort Daten, trainieren danach weiter darauf und verbessern sich mit jeder Stunde Betrieb, so das Unternehmen. Für Unternehmen, die physische KI wollen, aber kein Robotik‑Team haben, sagte Mecka, dass es die Hardware, die Datenerfassung, das Nach‑Training, die Integration und den laufenden Betrieb bereitstellt. In den FAQ heißt es, dass Mecka keine Roboter baut; stattdessen schließt es an die Hardware, das Modell und die kommerziellen Ökosysteme an und besitzt die Daten, die Integration und die Bewertungsschicht dazwischen, ein Arrangement, das das Unternehmen Mecka Loop nennt.
Mecka sagte, die Finanzierung ermögliche es, schneller mehr Daten zu erzeugen: mehr Instrumente, tiefere Forschung und Roboter dort einzusetzen, wo die Arbeit stattfindet. Die Ankündigung wurde von Josh, Jason und dem Mecka‑Team unterzeichnet, und das Unternehmen erklärte, dass es in den Bereichen Forschung, Hardware und Betrieb neue Mitarbeiter einstelle.
