Snorkel AI ir piesaistījis 350 miljonus ASV dolāru, novērtējot 3,5 miljardus ASV dolāru pēc tam, kad tā gada ieņēmumu rādītājs aptuveni gada laikā pieauga no aptuveni 20 miljoniem ASV dolāru līdz vairāk nekā 350 miljoniem ASV dolāru, kas liecina par to, cik vērtīgi ir kļuvuši augstas kvalitātes apmācības dati, AI laboratorijām nospiežot modeļus grūtākos uzdevumos.
Sanfrancisko starta pēdējo kārtu vadīja Insight Partners un S32, piedaloties jaunajiem investoriem March Capital, Blumberg Capital, Allegis Capital, Frontline, Standard un Third Point Ventures. Esošie atbalstītāji Greylock, Lightspeed, GV, Factory, Prosperity7, Walden Catalyst un Wells Fargo arī pievienojās kārtai, teikts uzņēmuma otrdien izplatītajā ziņu izlaidumā. Jaunais novērtējums ir gandrīz trīskāršs nekā 1,3 miljardu dolāru snorkelis, kas sasniegts pēc 100 miljonu ASV dolāru palielināšanas 2025. gada maijā.
Snorkel izmantos jauno kapitāla infūziju, lai paplašinātu savu aģentu datu rūpnīcu, kas nodrošina specializētās datu kopas, pastiprināšanas mācību vides un novērtēšanas sistēmas, ko izmanto uzlabotas AI laboratorijas un citi klienti.
“Komandas, kas virzās uz priekšu, vēlas pētniecības datu partneri, kas ir pionieris datu izstrādes zinātnē,” sacīja Alekss Ratners, Snorkel AI līdzdibinātājs un izpilddirektors. “Tas ir tas, kam Snorkel tika izveidots: aģentu datu robežlaboratorija, kas apvieno cilvēka izcilību ar vairāk nekā desmit gadus ilgušu pētījumu un tehnoloģiju.”
Lielāks stāsts var būt tas, kas notika uzņēmumā.
Snorkel, ko 2019. gadā dibināja pētnieki no Stenfordas AI laboratorijas, sāka pārdot programmatūru, kas palīdzēja uzņēmumiem izveidot un pārvaldīt apmācību datu kopas. Kopš tā laika tā ir pārgājusi uz gatavu datu kopu un pastiprināšanas mācību vides piegādi tieši klientiem.
Šķiet, ka šī maiņa ir pārveidojusi uzņēmuma ekonomiku. Snorkel teica, ka tā gada ieņēmumu rādītājs ir pārsniedzis 350 miljonus ASV dolāru, salīdzinot ar aptuveni 20 miljoniem ASV dolāru gadu iepriekš, un lielāko daļu pieauguma nodrošina datu kā pakalpojuma bizness, kas tika uzsākts 2025. gada septembrī.
AI laboratorijās sāk pietrūkt viegli lietojamu datu
Cīņa par jaudīgāku AI sistēmu izveidi maina to, kas laboratorijām ir vajadzīgs no datu sniedzējiem.
Vienkārši marķēšanas darbi dod vietu grūtākiem uzdevumiem, kas saistīti ar kodēšanu, tiesību aktiem, medicīnu un citām specializētām jomām. AI aģentu apmācībai var būt nepieciešami reālistiski uzdevumi, simulēta vide, detalizēti vērtēšanas kritēriji un ekspertu spriedums par to, vai modelis patiešām radīja pareizo rezultātu.
Snorkel atbilde apvieno cilvēku speciālistus ar tūkstošiem AI modeļu un aģentu. Eksperti veido scenārijus, uzdevumus un vērtēšanas rubrikas, pēc tam automatizētās sistēmas pārņem lielu daļu atkārtotā kvalitātes kontroles darba.
Uzņēmums izmanto desmitiem tūkstošu speciālistu tīklu un pārdod iegūtos datu produktus, nevis iekasē klientiem rēķinus par cilvēku darba stundām. Kodēšana ir kļuvusi par vienu no tās lielākajām pieprasījuma jomām, ziņoja Reuters. Snorkel saka, ka tās klienti ir robežlīnijas AI laboratorijas, hiperskalori, lieli uzņēmumi un ASV federālā valdība.
Ratners uzskata, ka cilvēki paliks daļa no šī procesa.
“Mūsu stingrs viedoklis ir tāds, ka 100% datu, no kuriem laboratorijas gūs vērtību, pārskatāmā nākotnē būs cilvēka ieguldījums,” sacīja Ratners. “Bet 100% no šiem datiem būs jāizmanto sintētiskas un automatizētas pieejas, lai neatpaliktu no šīs sarežģītības.”
Šī spriedze veido vienu no AI karstākajiem infrastruktūras tirgiem. Modeļu izstrādātājiem ir vajadzīgi arvien specializētāki piemēri, tomēr paļaušanās tikai uz cilvēku darbiniekiem kļūst dārga un lēna. Jaunajā modelī ekspertu spriedumi tiek apvienoti ar sintētiskiem datiem un automatizāciju.
Investoru interese par šo nozari ir palielinājusies, kopš Meta 2025. gada jūnijā samaksāja 14,3 miljardus ASV dolāru par 49% Scale AI akciju. Konkurenti, tostarp Mercor un Surge AI, ir piesaistījuši kapitālu, investoriem dzenoties pēc uzņēmumiem, kas atrodas starp AI laboratorijām un specializētām cilvēkzināšanām, kas nepieciešamas viņu modeļu apmācīšanai.
Snorkel plāno izmantot jauno finansējumu, lai algotu pētniekus un inženierus, attīstītu uzņēmumu un valdības uzņēmumus, atbalstītu trešo pušu modeļu novērtējumus un pārietu uz jaunām nozarēm un datu formātiem. Kā ziņo Reuters, šogad uzņēmums plāno sasniegt rentabilitāti.
“Dati kļūst arvien retāk, specializētāki, grūtāk atrodami,” sacīja S32 partneris Endijs Harisons. “Ja vēlaties apmācīt visprogresīvākos, sarežģītākos un spējīgākos modeļus, tagad jums ir nepieciešami labāki dati.”
Uzņēmumam Snorkel šis trūkums ir pārvērtis to, kas kādreiz izskatījās kā mākslīgā intelekta kopas atbalsta slānis, par 3,5 miljardu dolāru biznesu.
