新しいスタートアップSunday Roboticsは、3500万ドルの資金調達とともにステルスモードを終了し、TeslaのAIおよびロボティクスチームから複数のシニアエンジニアを採用した。同社はTeslaの二足歩行Optimusとは異なる車輪付き家庭用ロボット「Memo」を開発中だ。この人材流出は、ロボティクス分野での競争激化を浮き彫りにしている。
スタンフォード大学のロボット工学者Tony ZhaoとCheng Chiが設立したSunday Robotics——Zhaoは以前Tesla Autopilotでインターン経験あり——は、2025年11月24日にBenchmarkとConviction主導で3500万ドルの資金調達を発表した。このスタートアップはTeslaから主要人材を獲得しており、Nishant Desai（TeslaのAutopilotおよびFull Self-Driving（FSD）向け機械学習チームで約5年間のベテラン）、Nadeesha Amarasinghe（元AI Infrastructure Engineering LeadでFSDおよびOptimusを訓練するバックエンドシステムを担当、Teslaで7年超）、Perry Jia（Teslaで約6年間OptimusおよびAutopilot向けデータエンジンプログラムをリード、現在SundayでData Operationsを統括）らが含まれる。また、TeslaのOptimusおよびRobotaxiプログラムの人材リクルーターであるJason Petersonは9月にTeslaを退職しSundayに加わった。
Teslaの汎用ヒューマノイドOptimusが二足歩行であるのに対し、Sunday Roboticsの初ロボットMemoは皿洗いや洗濯物の折り畳みなどの家事向け車輪付き家庭用ロボットだ。脚を省くことで、Sundayは器用さと信頼性に注力している。Memoは1000万の行動エピソードデータセットで訓練されており、同社はこれを身体動作の「ChatGPTモーメント」と形容している。
Sundayのデータ収集方法はTeslaのアプローチと異なる。TeslaはVRテレオペレーションスーツ——実験室で動作捕捉スーツを着用してタスクを模倣する、オペレーターにとって高忠実度だが遅く高価なプロセス——に依存しており、現在はビデオ訓練を主張しているが、Sundayは200ドルの「Skill Capture Glove」を使用する。これらのグローブは「Memory Developers」と呼ばれる数百人の一般人に配布され、自宅で家事を録画させた。このクラウドソーシングにより、Sundayは乱雑なキッチン、多様な照明、カウンター上の猫などの現実世界の1000万エピソードデータをTeslaのテレオペラボより低コストで収集した。グローブはMemoのシンプルな手に適合し、より信頼性が高く手頃なものになる可能性がある。