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ENCORD ASEGURA UNA SERIE C DE 60M PARA ESCALAR UNA INFRAESTRUCTURA DE DATOS NATIVA DE IA PARA UNA AI FÍSICA QUE ALCANZA UN PUNTO DE INFLEXIÓN

PR Newswire

Vie, 27 de febrero de 2026 a las 2:00 AM GMT+9 lectura de 4 min

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La ronda liderada por Wellington Management lleva la financiación total de Encord a $110M, ya que la empresa ve crecer 10x los ingresos de Physical AI en los últimos doce meses

SAN FRANCISCO, 26 de feb. de 2026 /PRNewswire/ – Encord, la empresa de infraestructura de datos para AI física, anunció hoy una Serie C de 60 millones de dólares liderada por Wellington Management, lo que lleva la financiación total de la empresa a 110 millones de dólares. Los inversores existentes Y Combinator, CRV, N47, Crane Venture Partners y Harpoon Ventures también participaron en la ronda junto con nuevos inversores Bright Pixel Capital e Isomer Capital.

Logo de Encord (PRNewsfoto/Encord)

La inversión ayudará a Encord a escalar su plataforma de infraestructura de datos nativa de IA, que ayuda a los equipos de IA a gestionar, seleccionar, anotar y alinear los datos multimodales de los que dependen los sistemas de AI física, incluyendo audio, video, imágenes, datos de sensores, nubes de puntos 3D y otros formatos que las plataformas de datos heredadas no estaban diseñadas para manejar.

Encord trabaja con más de 300 equipos de IA a nivel global, incluyendo Woven by Toyota, Zipline, Skydio, AXA Financial y numerosos laboratorios de AI física y de frontera. La empresa ha visto un crecimiento significativo tanto en ingresos como en volumen de datos en su plataforma en los últimos doce meses como resultado del auge de la AI física.

El punto de inflexión en Physical AI

La Serie C de Encord llega cuando la AI física —que impulsa robots, vehículos autónomos, drones y otros sistemas que operan en el mundo real— entra en una nueva fase explosiva de crecimiento. Después de años de demostraciones en laboratorio y programas piloto, estos sistemas se están trasladando a producción. Los analistas proyectan que más de 400 millones de robots de IA se pondrán en marcha en solo los próximos 4 años, y que el tamaño de la industria de AI física superará los $30B en el mismo periodo de tiempo.

A diferencia de los grandes modelos de lenguaje, que se entrenaron en el internet abierto, los modelos de AI física deben aprender a partir de datos propietarios, incluidos flujos de sensores, video, telemetría robótica, casos extremos capturados en el campo y otras fuentes. Almacenar y procesar estos datos requiere más potencia computacional que almacenar y procesar texto.

Ese dato no se organiza por sí solo. Lograr que el modelo reciba los datos correctos y mantener fuera los incorrectos—de forma continua, a escala—requiere una infraestructura de datos nativa de IA diseñada para ese propósito.

“Todo el mundo se centra en construir modelos más grandes”, dijo Ulrik Stig Hansen, cofundador y codirector ejecutivo de Encord. “Pero, para la AI física, el cuello de botella no es el tamaño del modelo. Es la preparación de los datos. Puedes tener el modelo más sofisticado del mundo, y aun así fallará si los datos que lo alimentan están incompletos, son inconsistentes o no están alineados con las condiciones del mundo real. Ese es el problema que resolvemos.”

La historia continúa  

Encord ha visto un aumento de la demanda a medida que la AI física pasa de la experimentación al despliegue:

Los datos en la plataforma de la compañía han crecido de 1 petabyte a más de 5 petabytes en doce meses—3 veces más que los datos utilizados para entrenar GPT-4

Los ingresos de clientes de AI física han crecido 10 veces durante el mismo periodo

La plataforma de AI física de Encord permite a las principales empresas y equipos de IA capturar, organizar y volver a desplegar datos a lo largo de todo el ciclo de vida del modelo. Desde facilitar la generación de datos en la fase de preentrenamiento hasta alinear los modelos de acuerdo con la retroalimentación humana, el software de Encord está diseñado para gestionar cada tarea de automatización y procesamiento de datos que las empresas de AI física puedan encontrar.

Bill Tinney, director sénior de gestión de productos de IA y asociaciones en Vantor, un cliente de Encord, dijo: “En Vantor, construimos IA para infraestructura crítica y seguridad nacional - necesitábamos una plataforma de datos que pudiera igualar nuestras ambiciones. Encord nos proporciona una capa de datos unificada que se escala con la complejidad de nuestros flujos de trabajo geoespaciales, desde la curación hasta la anotación y la evaluación, sin fragmentación de herramientas. Para los equipos de IA en producción, cómo operacionalizas tus datos es una ventaja competitiva fundamental.”

Eric Landau, cofundador y codirector ejecutivo de Encord, dijo que la financiación acelerará el desarrollo de productos y la expansión hacia nuevos mercados. “Las empresas que ganan en AI física entienden algo que otros apenas están empezando a darse cuenta: el modelo solo es tan bueno como los datos que hay detrás. Estamos construyendo la infraestructura que hace esos datos utilizables—not solo una vez, sino de forma continua, a medida que estos sistemas aprenden y mejoran en el mundo real.”

Acerca de Encord

Encord es la capa universal de datos para IA. La plataforma ayuda a los equipos de IA a entrenar y ejecutar sus modelos con los datos adecuados—gestionando, curando, anotando y alineando datos a lo largo de todo el ciclo de vida de la IA. Encord trabaja con más de 300 equipos líderes de IA, incluyendo Woven by Toyota, Zipline, AXA, y Skydio.

**Contacto de medios:

**Chris Clemens
Nexios Communications Strategies
chris@nexioscomms.com

Cision

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