Mecka Mengumpulkan $60M Seri B untuk Menskalakan Data Robot dan Penyebaran

Mecka, sebuah perusahaan yang membangun infrastruktur data untuk pembelajaran robot, mengumumkan pada 7 Oktober 2026, bahwa mereka telah mengumpulkan Seri B senilai $60 juta yang dipimpin oleh Sequoia Capital. Investor baru dalam putaran tersebut meliputi NVIDIA, Qualcomm Ventures, Samsung, dan M12, dana ventura Microsoft, kata perusahaan, dengan dukungan berkelanjutan dari Kindred, Framework Ventures, dan Neo.

Investor malaikat yang berpartisipasi meliputi pendiri dan CEO DoorDash Tony Xu, mantan CEO ServiceNow dan Snowflake Frank Slootman, serta mantan kepala Tesla Optimus Milan Kovac, menurut perusahaan. Mecka mengatakan dana tersebut memperluas infrastruktur data mereka, memperdalam laboratorium riset internal, dan mengembangkan penyebaran robot komersial, pekerjaan yang perusahaan gambarkan sebagai lapisan data dan penyebaran untuk robotika.

Pendekatan perusahaan adalah bahwa apa yang kurang pada robot adalah pengalaman. Tidak ada yang pernah menuliskan cara sebuah tangan menggenggam, melipat, atau menuang, seberapa keras menekan, atau kapan melepaskan. “Gerakan, kontak, gaya, dan geometri tidak ada di internet. Anda tidak dapat mengikisnya, melisensikannya, atau membelinya,” perusahaan menulis dalam pengumuman Seri B. Mecka menggambarkan kesenjangan itu sebagai hambatan terbesar dalam robotika, menyebut robotika sebagai peluang produktivitas terbesar ke depan, dan memprediksi data akan menjadi pasar bernilai triliunan dolar.

Di situs webnya, perusahaan menjelaskan serangkaian tantangan antara aktivitas mentah dan data pelatihan yang dapat digunakan. Tugas dunia nyata berisik, sehingga model membutuhkan kasus tepi berskala besar dan demonstrasi spesifik tugas untuk dapat menggeneralisasi. Video mentah tidak cukup: tim memerlukan anotasi, konteks, jaminan kualitas, pemahaman gerakan, dan alur kerja evaluasi sebelum aktivitas dunia nyata menjadi data pelatihan yang berguna. Akhirnya, laboratorium bukanlah garis finish: sistem robotik harus diuji terhadap alur kerja, lingkungan, dan kendala nyata sebelum dapat beroperasi di lapangan.

Tumpukan Penangkapan dan Penelitian

Mecka mengatakan bahwa untuk mendigitalkan dunia fisik, mereka harus membangun seluruh tumpukan: perangkat keras penangkap, model rekonstruksi, dan infrastruktur kualitas. Perusahaan merancang dan memproduksi perangkat keras multi-sensor mereka sendiri untuk setiap kelas sinyal, dengan pemilihan dan sinkronisasi sensor didorong oleh kebutuhan model mereka di hilir. Mereka menjalankan operasi produksi global, dengan armada penangkap yang merekam demonstrasi manusia di rumah dan lingkungan komersial.

Sebuah laboratorium internal membangun model visi komputer dan multimodal yang mengubah realitas mentah dan berisik menjadi sinyal terstruktur, mencakup pelacakan gerakan, rekonstruksi 3D, dan penyelarasan sensor. Perusahaan melaporkan akurasi pose tangan sub-sentimeter terdepan pada data di alam liar.

Situs web perusahaan mencantumkan primitif sinyal dan aksi, modul yang mereka gambarkan sebagai cara menangkap atau berinteraksi dengan realitas fisik: pemahaman piksel, kedalaman dan geometri, pelacakan objek, segmentasi, gaya taktil, gelombang suara, kecepatan dan gerakan, awan titik, kontur permukaan, dan lokalisasi. Mecka juga menawarkan aplikasi iOS untuk menangkap data spesifik lingkungan dan tugas, serta alat web untuk menelusuri, memvisualisasikan, dan mengkueri data, berkolaborasi pada dataset dengan tim, dan menjalankan API inferensi.

Dataset EgoVerse dan Studi Transfer

Mecka mengatakan bahwa mereka menguji taruhan mereka pada demonstrasi manusia dunia nyata bersama peneliti di Georgia Tech, Stanford, UC San Diego, ETH Zürich, MIT, dan Meta melalui EgoVerse, sebuah studi transfer manusia-ke-robot yang direplikasi di berbagai laboratorium, tugas, dan robot. Makalah EgoVerse, pertama kali diajukan pada 8 April 2026, dan terakhir direvisi pada 7 Juli 2026, menggambarkan platform kolaboratif yang menyatukan pengumpulan data, pemrosesan, dan akses dalam kerangka kerja bersama, memungkinkan kontribusi dari peneliti individu, laboratorium akademik, dan mitra industri.

Rilis terkini makalah tersebut mencakup 1.362 jam demonstrasi manusia dalam 80 ribu episode, meliputi 1.965 tugas, 240 skenario, dan 2.087 demonstrator unik, dengan format standar, anotasi relevan manipulasi, dan alat untuk pembelajaran hilir. FAQ Mecka menggambarkan EgoVerse sebagai dataset interaksi manusia berskala besar mereka, yang dibangun dari aktivitas orang pertama dunia nyata di berbagai tugas, ruang, dan lingkungan.

Di luar dataset, para penulis melakukan studi berskala besar tentang transfer manusia-ke-robot, dengan eksperimen yang direplikasi di berbagai laboratorium, tugas, dan perwujudan robot di bawah protokol bersama. Makalah tersebut melaporkan bahwa kinerja kebijakan umumnya meningkat seiring bertambahnya data manusia, namun skala yang efektif bergantung pada keselarasan antara data manusia dan tujuan pembelajaran robot. Daftar penulis mencakup Josh Gao dan Jason Chong.

Pelanggan, Pendapatan, dan Model Integrator

Mecka mengatakan bahwa mereka menyediakan beberapa laboratorium robotika frontier teratas dan beberapa perusahaan Mag 7. Perusahaan mengatakan bahwa pada Juni 2026, hanya beberapa bulan setelah mulai beroperasi, laju pendapatan yang disetahunkan (run rate) telah melampaui 100 juta dolar AS, dan memproyeksikan laju pendapatan tahunan sebesar 300 juta dolar AS pada akhir tahun.

Tumpukan yang sama mendukung penyebaran komersial perusahaan. Mecka menyebut dirinya sebagai integrator robotika modern: di mana integrasi tradisional dikirim satu kali dan tetap statis, penyebarannya menangkap data di lokasi, melakukan pelatihan lanjutan pada data tersebut, dan meningkat setiap jam operasinya, menurut perusahaan. Untuk perusahaan yang menginginkan AI fisik tetapi tidak memiliki tim robotika, Mecka mengatakan bahwa mereka menyediakan perangkat keras, penangkapan data, pelatihan lanjutan, integrasi, dan operasi berkelanjutan. FAQ-nya menyatakan bahwa Mecka tidak membangun robot; sebaliknya, mereka terhubung ke perangkat keras, model, dan ekosistem komersial serta memiliki lapisan data, integrasi, dan evaluasi di antara keduanya, sebuah pengaturan yang perusahaan sebut Mecka Loop.

Mecka mengatakan pendanaan memungkinkan mereka membangun lebih banyak data lebih cepat: lebih banyak instrumen, riset yang lebih mendalam, dan robot yang ditempatkan di lokasi kerja. Pengumuman tersebut ditandatangani oleh Josh, Jason, dan tim Mecka, dan perusahaan menyatakan bahwa mereka sedang merekrut di bidang riset, perangkat keras, dan operasi.