Back to top
  • 공유 Chia sẻ
  • 인쇄 In
  • 글자크기 Cỡ chữ
URL đã được sao chép

1,4 tỷ USD: Skild AI gọi vốn, định giá vượt 14 tỷ USD

Robot tự hành di chuyển qua lối đi trong kho hàng / TokenPost.ai

Skild AI vừa huy động 1,4 tỷ USD trong vòng gọi vốn Series C, đưa định giá công ty vượt mốc 14 tỷ USD. Tổng vốn huy động lũy kế của công ty đến nay đã vượt 2,2 tỷ USD.

Theo công bố của Skild AI ngày 14 tháng 1, SoftBank là nhà đầu tư dẫn dắt vòng gọi vốn này. Tham gia đầu tư còn có NVentures - bộ phận đầu tư của Nvidia(NVDA), cùng Macquarie Capital và Bezos Expeditions.

Các nhà đầu tư hiện hữu gồm Lightspeed, Felicis, Coatue và Sequoia Capital cũng tiếp tục rót vốn trong vòng này. Về phía nhà đầu tư chiến lược, có sự góp mặt của LG, Schneider Electric, CommonSpirit và Salesforce Ventures.

Theo Bloomberg, mức định giá lần này cao gấp hơn ba lần so với bảy tháng trước. Đây được xem là minh chứng cho việc dòng vốn đang đổ về các mô hình AI đa năng không phụ thuộc vào một loại robot cụ thể, cùng phần mềm robot có thể ứng dụng thực tế trong công nghiệp.

Skild AI được Deepak Pathak và Abhinav Gupta thành lập năm 2023. Công ty rời chế độ "stealth" vào tháng 7 năm 2024, khi đó công bố vòng Series A trị giá 300 triệu USD với định giá 1,5 tỷ USD.

So với định giá tại vòng Series A, mức định giá lần này cao gấp hơn 9 lần. Chỉ sau khoảng 3 năm thành lập, tổng vốn huy động của Skild AI đã vượt 2,2 tỷ USD.

"Skild Brain" - sản phẩm do công ty phát triển - khác với các phần mềm được thiết kế riêng cho từng loại robot hay từng tác vụ cụ thể. Đây là mô hình AI robot đa năng, hướng tới việc dùng một mô hình nền tảng duy nhất cho nhiều loại robot và nhiều tác vụ khác nhau.

Phạm vi ứng dụng được công ty đề cập gồm robot bốn chân, robot hình người, cánh tay robot đặt bàn và robot vận hành di động. Thông thường mỗi loại robot có cách điều khiển và môi trường làm việc riêng, đòi hỏi phần mềm điều chỉnh riêng biệt, trong khi mô hình đa năng của Skild AI hướng tới việc xử lý nhiều loại phần cứng khác nhau trong cùng một hệ thống học duy nhất.

Cũng trong công bố này, Skild AI cho biết doanh thu thực tế từ việc triển khai đã tăng từ 0 lên khoảng 30 triệu USD chỉ trong vài tháng của năm 2025. Công ty đưa ra con số doanh thu thực tế này bên cạnh quy mô vốn huy động được.

Bình luận: Khả năng sinh lời của một công ty AI robot không chỉ phụ thuộc vào hiệu suất mô hình. Yếu tố quan trọng không kém là khả năng vận hành robot ổn định tại kho bãi hay nhà máy, phối hợp nhiều loại robot khác nhau, đồng thời tận dụng dữ liệu thu thập từ thực tế để cải thiện mô hình.

Việc Skild AI chọn theo hướng phần mềm điều khiển đa nền tảng thay vì tự sản xuất phần cứng cũng xuất phát từ cấu trúc thị trường này. Nếu sở hữu một mô hình có thể áp dụng cho nhiều loại robot khác nhau, công ty có thể mở rộng phạm vi triển khai dễ dàng hơn.

Ngày 15 tháng 4, Skild AI công bố đã mua lại mảng kinh doanh tự động hóa robot của Zebra Technologies. Mảng này trước đây vận hành dưới tên Fetch Robotics, chuyên về robot phục vụ logistics kho bãi và phần mềm quản lý đội robot.

Thông qua thương vụ mua lại, Skild AI có thể sử dụng nền tảng Symmetry Fulfillment của Zebra - môi trường cho phép triển khai và điều phối nhiều robot cùng lúc trong kho bãi, nay được kết nối với mô hình AI của chính Skild AI.

Ngành công nghiệp trong nước cũng có điểm giao thoa với xu hướng này ở mảng vận hành hạ tầng AI và tự động hóa robot. TokenPost trước đó từng đưa tin về một startup robot huy động vốn để tự động hóa việc bảo trì các rack lặp đi lặp lại tại trung tâm dữ liệu AI.

Những kết quả nổi bật mà Skild AI công bố lần này gồm khoản vốn 1,4 tỷ USD, định giá vượt 14 tỷ USD và doanh thu thực tế khoảng 30 triệu USD. Với thương vụ mua lại mảng tự động hóa robot của Zebra, công ty có thêm nền tảng để triển khai mô hình AI đa năng vào môi trường logistics kho bãi.

<Bản quyền ⓒ TokenPost, nghiêm cấm sao chép và phân phối trái phép>

Phổ biến nhất

Các bài viết liên quan khác

Bình luận 0

Mẹo bình luận

Bài viết tuyệt vời. Mong có bài tiếp theo. Phân tích xuất sắc.

0/1000

Mẹo bình luận

Bài viết tuyệt vời. Mong có bài tiếp theo. Phân tích xuất sắc.
1