Anaxi Labs Builds Specialized Data Infrastructure for Physical AI

•Kate Shen，Anaxi Labs 的共同創辦人，強調人類規模的影片對於訓練機器人至關重要，因為它能更準確地捕捉機器人應如何在不同實際情況下執行任務，這與僅依賴 YouTube 影片的方法不同。
•Anaxi Labs 正在為 AI 和機器人技術建立一個全球數據供應鏈，並開發一個可程式化的市場，用於共享和貨幣化數據集、AI 代理和工作流程作為可重複使用的組件。
•該市場旨在建立公平評估和獎勵數據貢獻者的經濟模型，讓他們能夠追蹤數據使用情況並自動獲得收益分成，以解決 AI 數據生態系統中的價值分配問題。
•Anaxi Labs 成立於 2023 年，由 Kate Shen 創立，並獲得 Hummingbirds Capital 的資金支持，同時與卡內基美隆大學（Carnegie Mellon University）合作，將學術研究應用於企業級去中心化基礎設施。

📊 競品分析▸ Show

特點	Anaxi Labs	Labellerr	SVRC	Harbor ML
核心專注	實體 AI 的去中心化數據基礎設施與市場，以人為中心的任務導向影片	機器人與實體 AI 的全棧註釋平台，專注於本體視角影片與人形機器人訓練	端到端機器人數據平台：硬體、遙操作數據、策略訓練、模擬、部署	實體 AI 的企業數據基礎設施，提供真實世界數據集與 RLHF 管道
數據來源	群眾外包、以人為中心的任務導向影片	真實機器人互動數據、多模態數據（影片、LiDAR、感測器、3D 點雲）	同步多模態遙操作數據（攝影機、關節狀態、觸覺、力矩）	自動化感測器數據攝取、AI 輔助預標註、人機協作 RLHF
數據貨幣化/共享	可程式化市場，數據貢獻者可追蹤使用並自動獲得收益分成	不明確	數據市場允許團隊買賣操作數據集	不明確
技術特點	去中心化計算基礎設施、閉環數據服務、軟硬體協同設計	AI 驅動自動標註、智能反饋循環、領域專家註釋者	雲端訓練基礎設施（ACT, Diffusion Policy, VLA 微調）	AI 輔助預標註、人機協作 RLHF、統一數據管道
定價模式	null	null	null	null
基準測試	null	null	null	null

Anaxi Labs 正在建立企業級、高效且可擴展的去中心化計算基礎設施，以支持其 AI 應用和數據市場。
該公司提供「閉環數據服務」（Closed-loop Data Service），能夠在訓練開始前提供演算法評估、數據品質報告和建議。
他們專注於「軟硬體協同設計」（Software-hardware Co-design），以優化硬體和軟體之間的協同作用，實現大規模、具成本效益的推論。
Anaxi Labs 與卡內基美隆大學 CyLab 合作，開發了一種用於密碼學的編譯器框架，旨在解決零知識證明（Zero-Knowledge Proofs）等技術在構建可擴展、加密安全和去中心化應用時的權衡問題，這可能為其去中心化數據市場提供底層技術支持。

Anaxi Labs 的去中心化數據市場將加速實體 AI 的普及與創新。

透過提供一個可程式化、公平獎勵數據貢獻者的平台，將能匯集更多高品質、以人為中心的任務導向數據，解決實體 AI 的數據稀缺問題，從而推動機器人技術在工業環境中的應用。

Anaxi Labs 與卡內基美隆大學的合作將為 AI 數據的經濟模型樹立新標準。

該合作專注於研究如何公平評估和補償數據貢獻者，這可能導致新的行業規範，確保 AI 供應鏈中的價值分配更加公平，並激勵更高品質的數據生成。

2023

Anaxi Labs 由 Kate Shen 創立。

2024-07

Anaxi Labs 成為卡內基美隆大學安全區塊鏈倡議（Secure Blockchain Initiative, SBI）的戰略合作夥伴。

2024-12

Anaxi Labs 與卡內基美隆大學 CyLab 共同發布一項突破性的證明系統（密碼學編譯器框架）。

2026-04

卡內基美隆大學與 Anaxi Labs 展開新合作，探索 AI 生態系統如何創造和分配價值，包括 AI 和機器人技術的數據估值。

2026-05

Computerworld 報導 Anaxi Labs 正在為實體 AI 建立專用數據基礎設施。

Anaxi Labs 建立專為實體 AI 設計的數據基礎設施