Đây là thông cáo báo chí đã trả phí. Liên hệ trực tiếp với bên phân phối thông cáo báo chí để biết mọi thắc mắc.

ENCORD ĐẢM BẢO GÓI SERIES C TRỊ GIÁ 60 TRIỆU USD ĐỂ MỞ RỘNG CƠ SỞ HẠ TẦNG DỮ LIỆU “AI-NATIVE” KHI “PHYSICAL AI” BƯỚC VÀO ĐIỂM NGOẶT

PR Newswire

Thứ Sáu, 27 tháng 2 năm 2026 lúc 2:00 AM GMT+9 4 phút đọc

Trong bài viết này:

ZIPL.PVT

Vòng đầu tư do Wellington Management dẫn dắt mang tổng vốn huy động của Encord lên 110 triệu USD khi công ty ghi nhận doanh thu của Physical AI tăng gấp 10 lần trong mười hai tháng vừa qua

SAN FRANCISCO, ngày 26 tháng 2 năm 2026 /PRNewswire/ – Encord, công ty hạ tầng dữ liệu cho physical AI, hôm nay thông báo huy động 60 triệu USD trong vòng Series C do Wellington Management dẫn dắt, đưa tổng vốn huy động của công ty lên 110 triệu USD. Các nhà đầu tư hiện hữu Y Combinator, CRV, N47, Crane Venture Partners và Harpoon Ventures cũng tham gia vào vòng này cùng với các nhà đầu tư mới Bright Pixel Capital và Isomer Capital.

Logo Encord (PRNewsfoto/Encord)

Khoản đầu tư này sẽ giúp Encord mở rộng nền tảng cơ sở hạ tầng dữ liệu “AI-native”, nền tảng hỗ trợ các nhóm AI quản lý, tuyển chọn (curate), gán nhãn (annotate) và căn chỉnh (align) dữ liệu đa phương thức mà các hệ thống physical AI phụ thuộc vào, bao gồm âm thanh, video, hình ảnh, dữ liệu cảm biến, các đám mây điểm 3D và các định dạng khác mà các nền tảng dữ liệu truyền thống không được thiết kế để xử lý.

Encord hợp tác với hơn 300 nhóm AI trên toàn cầu, bao gồm Woven của Toyota, Zipline, Skydio, AXA Financial và nhiều phòng thí nghiệm physical AI cũng như frontier labs. Trong mười hai tháng qua, công ty đã chứng kiến sự tăng trưởng đáng kể cả về doanh thu lẫn khối lượng dữ liệu trên nền tảng của mình nhờ làn sóng physical AI.

Điểm ngoặt trong Physical AI

Vòng Series C của Encord xuất hiện đúng lúc physical AI - cung cấp sức mạnh cho robot, xe tự hành, máy bay không người lái và các hệ thống khác hoạt động trong thế giới thực - bước vào giai đoạn tăng trưởng bùng nổ mới. Sau nhiều năm thử nghiệm tại phòng thí nghiệm và các chương trình thí điểm, các hệ thống này đang chuyển sang sản xuất hàng loạt. Các nhà phân tích dự đoán rằng hơn 400 triệu robot AI sẽ đi vào hoạt động chỉ trong 4 năm tới, và quy mô ngành physical AI sẽ vượt 30B USD trong cùng khoảng thời gian đó.

Khác với các mô hình ngôn ngữ lớn, vốn được huấn luyện trên internet công khai, các mô hình physical AI phải học từ dữ liệu độc quyền, bao gồm các luồng cảm biến (sensor feeds), video, dữ liệu telemetry của robot (robotic telemetry), các tình huống hiếm (edge cases) được ghi nhận ngoài hiện trường và các nguồn khác. Việc lưu trữ và xử lý dữ liệu này đòi hỏi nhiều năng lực tính toán hơn so với việc lưu trữ và xử lý văn bản.

Dữ liệu đó không tự tổ chức. Việc đưa đúng dữ liệu vào mô hình và loại bỏ dữ liệu sai - liên tục, trên quy mô lớn - đòi hỏi một cơ sở hạ tầng dữ liệu “AI-native” được thiết kế riêng.

“Ai cũng tập trung vào việc xây dựng các mô hình lớn hơn”, Ulrik Stig Hansen, Đồng sáng lập và Đồng Giám đốc điều hành của Encord, cho biết. “Nhưng đối với physical AI, nút thắt không phải là kích thước mô hình. Đó là mức độ sẵn sàng của dữ liệu. Bạn có thể có mô hình tinh vi nhất trên thế giới, và nó vẫn sẽ thất bại nếu dữ liệu cấp cho nó không đầy đủ, không nhất quán hoặc không khớp với điều kiện ngoài thế giới thực. Đó là vấn đề mà chúng tôi giải quyết.”

Câu chuyện tiếp tục  

Encord đã chứng kiến nhu cầu tăng mạnh khi physical AI chuyển từ giai đoạn thử nghiệm sang triển khai:

Dữ liệu trên nền tảng của công ty đã tăng từ 1 petabyte lên hơn 5 petabytes trong mười hai tháng - nhiều hơn 3 lần so với lượng dữ liệu dùng để huấn luyện GPT-4

Doanh thu từ các khách hàng physical AI đã tăng gấp 10 lần trong cùng khoảng thời gian

Nền tảng physical AI của Encord cho phép các công ty và nhóm AI hàng đầu thu thập, tổ chức và tái triển khai dữ liệu trên toàn vòng đời mô hình. Từ việc tạo điều kiện cho việc sinh dữ liệu ở giai đoạn tiền huấn luyện đến việc căn chỉnh các mô hình theo phản hồi của con người, phần mềm của Encord được thiết kế để xử lý mọi tác vụ tự động hóa dữ liệu và xử lý dữ liệu mà các công ty physical AI có thể gặp phải.

Bill Tinney, Giám đốc cấp cao phụ trách Quản lý Sản phẩm AI và Quan hệ đối tác tại Vantor, một khách hàng của Encord, cho biết, “Tại Vantor, chúng tôi xây dựng AI cho hạ tầng quan trọng và an ninh quốc gia - chúng tôi cần một nền tảng dữ liệu có thể sánh với tham vọng của mình. Encord mang đến cho chúng tôi một lớp dữ liệu thống nhất có khả năng mở rộng theo mức độ phức tạp của các quy trình làm việc địa không gian (geospatial workflows) của chúng tôi, từ tuyển chọn (curation) đến gán nhãn (annotation) đến đánh giá (evaluation), mà không bị phân mảnh công cụ. Đối với các nhóm AI trong sản xuất, cách bạn vận hành dữ liệu của mình là một lợi thế cạnh tranh cốt lõi.”

Eric Landau, Đồng sáng lập và Đồng Giám đốc điều hành của Encord, cho biết việc huy động vốn sẽ thúc đẩy phát triển sản phẩm và mở rộng sang các thị trường mới. “Những công ty chiến thắng trong physical AI hiểu một điều mà những công ty khác mới bắt đầu nhận ra: mô hình chỉ tốt bằng dữ liệu nằm sau nó. Chúng tôi đang xây dựng cơ sở hạ tầng để làm cho dữ liệu đó trở nên hữu dụng - không chỉ một lần, mà liên tục, khi các hệ thống này học hỏi và cải thiện trong thế giới thực.”

Về Encord

Encord là lớp dữ liệu phổ quát cho AI. Nền tảng giúp các nhóm AI huấn luyện và vận hành các mô hình của họ với dữ liệu đúng - quản lý, tuyển chọn, gán nhãn và căn chỉnh dữ liệu trên toàn bộ vòng đời AI. Encord hợp tác với hơn 300 nhóm AI hàng đầu, bao gồm Woven của Toyota, Zipline, AXA và Skydio.

**Liên hệ Truyền thông:
**Chris Clemens
Nexios Communications Strategies
chris@nexioscomms.com

Cision

Xem nội dung gốc để tải đa phương tiện:

Điều khoản và Chính sách Quyền riêng tư

Bảng điều khiển Quyền riêng tư

Thông tin thêm