Mecka AI cierra Serie B de US$60M: Sequoia y Nvidia apuestan por el 'Scale AI de la robótica'

Mecka AI acaba de cerrar una ronda de financiamiento de sesenta millones de dólares liderada por Sequoia Capital, con participación de Nvidia, el fondo de inversión de Microsoft, Qualcomm Ventures y Samsung. La startup, fundada en 2024 con oficinas en Nueva York y Toronto, se ha posicionado como la infraestructura de datos que la robótica necesitaba pero no tenía: la empresa paga a personas reales para que se graben realizando tareas cotidianas —preparar café, reparar automóviles, manipular herramientas— mientras sensores corporales y teléfonos inteligentes capturan cada movimiento. Ese material se procesa en un laboratorio interno de visión por computadora y se comercializa como EgoVerse, un dataset listo para entrenar robots humanoides.

La ronda también incluyó a inversores previos como Framework Ventures, Kindred Ventures y Neo, además de ángeles de peso: Tony Xu, cofundador y CEO de DoorDash; Frank Slootman, ex-CEO de ServiceNow y Snowflake; y Milan Kovac, quien dirigió el programa Tesla Optimus. En total, Mecka ha levantado ciento veintiocho millones de dólares distribuidos en tres rondas desde su fundación hace menos de dos años. Aunque ni la empresa ni sus inversores han confirmado públicamente la valuación post-dinero de esta Serie B, reportes previos la situaban cerca de quinientos millones de dólares.

La apuesta de Sequoia y Nvidia descansa en un dato sectorial concreto: los envíos globales de robots humanoides crecieron cuatrocientos treinta y dos por ciento en el primer semestre de 2026 comparado con el mismo período del año anterior, según IDC, totalizando cerca de veinticinco mil unidades con una facturación de setecientos cuarenta millones de dólares. Pero el crecimiento exponencial de la demanda choca contra un cuello de botella que no es tecnológico sino logístico: el dato físico real. Nvidia confirmó en su conferencia GTC 2026 que los algoritmos y la capacidad de cómputo ya no son el problema; lo que falta es información de demostración genuina capturada en el mundo real.

Ahí radica la diferencia de Mecka. Los rigs de teleoperación instrumentada —el hardware que permite a un humano controlar un robot mientras se registra cada ángulo, velocidad y fuerza de sus articulaciones— cuestan entre cincuenta mil y ciento cincuenta mil dólares por unidad, según un análisis del Special Competitive Studies Project publicado en junio de 2026. Un operador entrenado genera menos de doscientas demostraciones por jornada laboral. Esa estructura de costos hace que la recolección de datos propia sea prohibitiva para casi cualquier empresa, excepto gigantes con líneas de producción propias como Samsung o Toyota. Mecka externalizó el problema: captura con personas reales en entornos reales —casas, cocinas, laboratorios de química, talleres de metalistería— y vende el resultado.

La empresa asegura que ya superó los cien millones de dólares en run-rate anual en junio de 2026 y apunta a trescientos millones para fin de año. Con un equipo de cuarenta a sesenta empleados, eso la posicionaría en una situación inusual para el sector: ingresos de nueve cifras con un equipo de medio centenar de personas. Antes de esta Serie B, Mecka había levantado ocho millones en seed en agosto de 2025 y sesenta millones en Serie A divididos en dos tramos: veinticinco millones en noviembre de 2025 y treinta y cinco millones como extensión en el verano de 2026. La empresa también adquirió a Docula, una startup pequeña con sede en Vancouver, como parte de la construcción de su capa de despliegue comercial de robots.

Pero Mecka no está sola. El espacio de datos de entrenamiento para robótica se está congestionando rápidamente. XDOF, que salió del stealth hace apenas tres meses, estaba negociando una Serie B a una valuación de mil doscientos millones de dólares. Scale AI y Micro1, plataformas que nacieron etiquetando datos para modelos de lenguaje, están expandiéndose activamente hacia robótica. En Japón, el consorcio J-HRTI abrió en agosto de 2026 la Kanto Data Factory en Chiba: mil cuatrocientos metros cuadrados con treinta y cinco robots humanoides operando bajo un modelo de propiedad intelectual compartida entre empresas industriales. En China, el Beijing Humanoid Robot Data Training Center cubre dieciséis categorías de tareas y opera en más de diez mil metros cuadrados.

Para emprendedores en América Latina y España, esta ronda deja un mensaje claro: los datos humanos como servicio son una categoría billonaria en formación. El modelo de Mecka —pagar a personas reales para generar datasets que después se venden a quienes entrenan IA— es la misma tesis que convirtió a Scale AI en infraestructura crítica para modelos de lenguaje. El hardware de captura es el moat real, no el modelo algorítmico; con rigs de decenas de miles de dólares y solo doscientas demostraciones por operador por día, la barrera de entrada es logística y de capital, no técnica. Y el pivote de datos de lenguaje hacia robótica ya está sucediendo: si una startup de IA generativa ve meseta de demanda en etiquetado de texto, el siguiente mercado es la captura de movimiento humano en español y en contextos domésticos e industriales hispanohablantes, un nicho casi vacío hoy.