Оцінка Snorkel AI втричі зросла до 3,5 мільярдів доларів, оскільки попит на навчальні дані ШІ стрімко зростає | TechCrunch

Snorkel AI, стартап, який допомагає лабораторіям штучного інтелекту та компаніям створювати навчальні набори даних і змодельоване середовище, залучив 350 мільйонів доларів у серії E при оцінці 3,5 мільярда доларів.

Новий раунд, очолюваний Insight Partners і S32, оцінює семирічний стартап майже втричі від оцінки в 1,3 мільярда доларів, яку він отримав, коли залучив 100 мільйонів доларів Серії D 17 місяців тому. Існуючі інвестори, включаючи Addition, Lightspeed, Greylock, GV і Wells Fargo, також брали участь у раунді.

Спочатку Snorkel пропонував програмне забезпечення для автоматизації маркування даних, але минулого року перейшов до надання клієнтам завершених наборів даних, які він називає даними як послугою. Замість того, щоб діяти як виключно людський експертний ринок, Snorkel покладається на гібридний підхід, який використовує програмне забезпечення та моделі для створення цілісних даних за участю експертів у відповідній галузі.

Snorkel повідомив, що поточний річний дохід становить 375 мільйонів доларів США, що у 18 разів більше за останні 12 місяців. Це зростання зумовлене невгамовним бажанням AI Labs отримати високоякісні навчальні дані.

Інші компанії обробки даних, які позиціонують себе як лабораторії даних штучного інтелекту, переживають подібне вибухове зростання. Загальний річний дохід Mercor зріс до 2 мільярдів доларів, Handshake досяг рубежу в 1 мільярд доларів на початку цього року, а TechCrunch повідомив, що Micro1 збільшився до 500 мільйонів доларів. Важливо зазначити, що ці компанії сплачують приблизно 60–70% свого основного доходу безпосередньо фахівцям домену, які виконують роботу, тому їхній фактичний річний чистий дохід значно нижчий за загальну цифру валового доходу.

Компанія каже, що оскільки Snorkel продає середовища навчання з підкріпленням (RL) і повні набори даних, а не людську працю, виплати експертам-людям включаються у собівартість проданих товарів, а не в річні продажі, що створюють заголовки.

Трубку почали комерційно використовувати в 2019 році після чотирьох років досліджень співзасновника та генерального директора Stanford AI Lab Алекса Ратнера та його команди.