Це оплачений пресреліз. З будь-якими запитаннями звертайтеся напряму до розповсюджувача пресрелізів.

ENCORD SECURES $60M SERIES C TO SCALE AI-NATIVE DATA INFRASTRUCTURE AS PHYSICAL AI HITS INFLECTION POINT

PR Newswire

пт, 27 лютого 2026 р. о 2:00 AM GMT+9 4 хв читання

У цій статті:

ZIPL.PVT

Раунд на чолі з Wellington Management збільшує загальне фінансування Encord до $110 млн, оскільки компанія бачить 10-кратне зростання доходів від Physical AI за останні дванадцять місяців

SAN FRANCISCO, 26 лютого 2026 р. /PRNewswire/ – Encord, компанія з інфраструктури даних для physical AI, сьогодні оголосила про залучення $60 млн у рамках Серії C під керівництвом Wellington Management, довівши загальний обсяг фінансування компанії до $110 млн. У раунді також взяли участь чинні інвестори Y Combinator, CRV, N47, Crane Venture Partners та Harpoon Ventures разом із новими інвесторами Bright Pixel Capital та Isomer Capital.

Логотип Encord (PRNewsfoto/Encord)

Інвестиції допоможуть Encord масштабувати платформу інфраструктури даних, створену як AI-native, яка допомагає командам AI керувати мультимодальними даними, створювати їх, анотувати та узгоджувати — саме тими даними, від яких залежать системи physical AI, зокрема аудіо, відео, зображення, дані сенсорів, 3D-масиви точок та інші формати, які застарілі платформи для даних не були здатні обробляти.

Encord працює більш ніж із 300 командами AI по всьому світу, включно з Woven by Toyota, Zipline, Skydio, AXA Financial та численними фізичними AI і лабораторіями frontier. За останні дванадцять місяців компанія спостерігала суттєве зростання як доходів, так і обсягів даних на своїй платформі внаслідок сплеску physical AI.

Точка перегину в Physical AI

Серія C Encord виходить у момент, коли physical AI — технологія, що забезпечує роботу роботів, автономних транспортних засобів, дронів та інших систем, які працюють у реальному світі, — переходить на вибухову нову стадію зростання. Після років демонстрацій у лабораторіях і пілотних програм ці системи виходять у виробництво. Аналітики прогнозують, що вже за наступні 4 роки на онлайн-ринок вийдуть понад 400 млн AI-роботів, а за той самий період розмір індустрії physical AI перевищить $30B.

На відміну від великих мовних моделей, які були натреновані на відкритому інтернеті, моделі physical AI повинні вчитися на власницьких даних, зокрема сенсорних потоках, відео, роботизованій телеметрії, edge cases, зафіксованих у полі, та інших джерелах. Зберігання й обробка цих даних потребують більшої обчислювальної потужності, ніж зберігання й обробка тексту.

Ці дані не впорядковуються самі. Щоб отримати правильні дані в моделях і не допустити потрапляння неправильних даних — безперервно, у масштабі — потрібна спеціально створена AI-native інфраструктура для даних.

“Усі зосереджені на створенні більших моделей,” — сказав Ульрік Стіг Гансен, співзасновник і співгенеральний директор Encord. “Але для physical AI вузьке місце не в розмірі моделі. Це готовність даних. Можна мати найсофістикованішу модель у світі, але вона все одно зазнає невдачі, якщо дані, що її живлять, є неповними, непослідовними або не узгодженими з умовами реального світу. Саме цю проблему ми й вирішуємо.”

Story Continues  

Encord спостерігає сплеск попиту, коли physical AI переходить від експериментів до розгортання:

Дані на платформі компанії зросли з 1 петабайта до понад 5 петабайтів за дванадцять місяців — у 3 рази більше, ніж дані, які використовували для навчання GPT-4

Дохід від клієнтів з physical AI зріс у 10 разів за той самий період

Платформа Encord для physical AI дозволяє провідним компаніям і командам AI захоплювати, організовувати та перевикористовувати дані впродовж усього життєвого циклу моделі. Від сприяння генерації даних на етапі pre-training до узгодження моделей відповідно до людського зворотного зв’язку, програмне забезпечення Encord розроблене для виконання кожного завдання з автоматизації та обробки даних, з яким можуть зіткнутися компанії, що працюють із physical AI.

Білл Тінні, старший директор з управління продуктами AI та партнерствами у Vantor, клієнта Encord, сказав: “У Vantor ми створюємо AI для критично важливої інфраструктури та національної безпеки — нам була потрібна платформа даних, яка могла б відповідати нашим амбіціям. Encord надає нам уніфікований шар даних, який масштабується разом із складністю наших геопросторових робочих процесів — від курування до анотації та оцінювання — без фрагментації інструментів. Для команд AI у продакшні те, як ви операціоналізуєте свої дані, є ключовою конкурентною перевагою.”

Ерік Ландау, співзасновник і співгенеральний директор Encord, сказав, що фінансування прискорить розробку продукту та розширення на нові ринки. “Компанії, які перемагають у physical AI, розуміють щось, що інші лише починають усвідомлювати: модель є настільки ж якісною, як і дані, що стоять за нею. Ми будуємо інфраструктуру, яка робить ці дані придатними для використання — не лише один раз, а постійно, поки ці системи навчаються та вдосконалюються в реальному світі.”

Про Encord

Encord — універсальний шар даних для AI. Платформа допомагає командам AI тренувати та запускати свої моделі з правильними даними — керувати, курувати, анотувати та узгоджувати дані впродовж усього AI lifecycle. Encord працює більш ніж із 300 провідними командами AI, зокрема з Woven by Toyota, Zipline, AXA та Skydio.

**Контакт для медіа:

**Кріс Клеменс
Nexios Communications Strategies
chris@nexioscomms.com

Cision

Перегляньте оригінальний контент, щоб завантажити мультимедіа:

Умови та Політика конфіденційності

Панель конфіденційності

Більше інформації