Startup pengembang teknologi kecerdasan buatan, Mecka AI, dilaporkan tengah mematangkan putaran pendanaan baru yang dipimpin oleh Sequoia Capital. Langkah strategis ini menempatkan perusahaan tersebut pada valuasi sekitar 500 juta dolar AS atau setara dengan Rp7,8 triliun. Kesepakatan ini berlangsung di tengah perlombaan global yang sengit dalam memperebutkan data pelatihan untuk robot humanoid.
Besarnya minat investor terhadap Mecka AI terjadi hanya tiga bulan setelah startup tersebut mengantongi pendanaan sebesar 60 juta dolar AS. Pendanaan sebelumnya dipimpin oleh Framework Ventures dengan partisipasi dari investor kelas kakap seperti Menlo Ventures dan Kindred Ventures. Meski angka pasti untuk putaran terbaru ini belum diumumkan secara resmi, keterlibatan Sequoia menandakan kepercayaan tinggi pasar terhadap model bisnis pengumpulan data fisik yang diusung perusahaan.
Mecka AI didirikan pada 2024 oleh empat pengusaha, yakni Josh Gao, Mogen Cheng, Jason Chong, dan Duy Nguyen. Menariknya, para pendiri ini tidak memiliki latar belakang teknis di bidang robotika. Gao dan Cheng sebelumnya dikenal membangun startup fintech di industri restoran, sementara Chong memiliki rekam jejak di bursa kripto Coinbase. Fokus mereka justru terletak pada pemecahan hambatan utama dalam pengembangan robotika: kurangnya data interaksi dunia nyata.
Strategi yang diterapkan Mecka AI terinspirasi dari keberhasilan perusahaan data untuk model bahasa besar (LLM) seperti Scale AI. Mereka membayar individu untuk merekam diri mereka melakukan aktivitas sehari-hari, seperti menyeduh kopi atau memperbaiki kendaraan, menggunakan sensor tubuh dan ponsel pintar. Pendekatan yang disebut sebagai egocentric data collection ini menjadi tulang punggung bagi perusahaan robotika dalam melatih model AI agar lebih adaptif di lingkungan fisik manusia.
Secara performa bisnis, Mecka AI mencatatkan pertumbuhan yang sangat agresif. Pada Juni lalu, perusahaan memproyeksikan perolehan pendapatan tahunan atau annual run rate mencapai 100 juta dolar AS hingga akhir 2026. Angka ini mencerminkan betapa tingginya kebutuhan industri terhadap data berkualitas untuk melatih robot yang mampu menavigasi dunia nyata dengan presisi.
Di sisi lain, kompetisi dalam industri data pelatihan robot semakin memanas. Startup lain seperti XDOF dilaporkan tengah mendekati valuasi 1,2 miliar dolar AS. Fenomena ini menunjukkan bahwa data fisik kini menjadi komoditas paling berharga di era kecerdasan buatan, melampaui data teks atau gambar yang selama ini menjadi fokus utama pengembangan model AI generatif.
Bagi ekosistem teknologi di Indonesia, perkembangan ini memberikan sinyal penting mengenai pergeseran tren investasi global. Saat ini, fokus industri AI di Indonesia masih didominasi oleh pengembangan LLM berbasis bahasa lokal atau aplikasi SaaS. Namun, kebutuhan akan data interaksi fisik merupakan peluang besar yang belum banyak digarap secara serius oleh startup lokal.
Penggunaan data dari interaksi manusia nyata sebenarnya sangat relevan untuk pengembangan otomasi di sektor manufaktur atau logistik Indonesia yang masih sangat bergantung pada tenaga kerja manual. Jika startup lokal mampu mengadopsi metodologi pengumpulan data serupa, terdapat potensi besar untuk menciptakan solusi robotika yang lebih murah dan efisien, disesuaikan dengan karakteristik lingkungan kerja di Tanah Air.
Kendati demikian, tantangan utama bagi pemain di Indonesia adalah ketersediaan infrastruktur data dan standar keamanan privasi. Mengumpulkan data perilaku manusia melalui sensor tentu membawa risiko etika dan perlindungan data pribadi yang ketat. Mecka AI sendiri sejauh ini belum memberikan komentar resmi terkait detail operasional atau daftar klien mereka, namun model bisnis mereka membuktikan bahwa pasar sangat haus akan data yang otentik.
Ke depan, peran perusahaan seperti Mecka AI akan menjadi krusial dalam mempercepat adopsi robot humanoid. Tanpa data dari dunia nyata, robot akan terus terjebak dalam simulasi yang kaku. Dengan dukungan modal besar dari Sequoia, Mecka AI diprediksi akan terus memperluas skala operasionalnya, sekaligus memaksa pemain lain untuk berlomba-lomba meningkatkan kualitas dataset mereka agar tetap relevan di pasar global yang semakin kompetitif.