A Snorkel AI, amely mesterséges intelligencia-kutatókat és vállalati csapatokat segít képzési adatkészletek és szimulált környezetek előállításában, 350 millió dollár összegű Series E finanszírozást zárt, amely a cég értékelését 3,5 milliárd dollárra emelte.
A finanszírozási kört az Insight Partners és az S32 vezette. A körben részt vettek a meglévő befektetők is, köztük az Addition, Lightspeed, Greylock, GV és Wells Fargo. A mostani értékelés lényegében megközelítőleg háromszorosa annak a 1,3 milliárd dolláros értéknek, amelyet a vállalat 17 hónappal ezelőtt szerzett, amikor 100 millió dollárt vont be egy Series D fordulóban.
Változó termékmodell: a címkéző szoftvertől a data-as-a-service felé
Eredetileg a Snorkel adatok címkézését automatizáló szoftvert kínált, de tavaly üzleti modelljén változtatva kész, használatra kész adatkészletek és szimulált környezetek értékesítésére állt át — ezt nevezi a cég data-as-a-service szolgáltatásnak. A Snorkel nem pusztán egy emberi szakértői piactér; hibrid megközelítést alkalmaz: saját szoftverén és modelljein alapuló szintetikus adategyütthatást kombinálja társszakértők munkájával.
A vállalat szerint ez a váltás és a növekvő kereslet hajtja az üzleti bővülést: jelenleg a Snorkel évesített bevételi futamideje (annualized revenue run-rate) 375 millió dollár, ami 18-szoros növekedést jelent az elmúlt 12 hónaphoz képest.
Szélesebb iparági trendek és bevételi konstrukciók
A Snorkel mellett más, magukat „AI data labként” pozícionáló cégek is hasonló növekedésről számolnak be: például a Mercor bruttó évesített bevétele 2 milliárd dollárra nőtt, a Handshake idén elérte az 1 milliárd dolláros határt, és a TechCrunch szerint a Micro1 500 millió dollárra skálázódott. Fontos megjegyezni, hogy ezeknél a szereplőknél a bevételek nagy részét — jellemzően a topline 60–70 százalékát — közvetlenül a szakterületi közreműködőknek fizetik ki, így a nettó bevételek jóval kisebbek lehetnek a bruttó számoknál.
A Snorkel esetében a cég által értékesített termékek — például a megerősítéses tanuláshoz (reinforcement learning, RL) készült környezetek és a kész adatkészletek — jellemzően nem közvetlen emberi munka értékesítését tüntetik fel. A vállalat szerint az emberi szakértőknek fizetett összegek a költségek között, azaz a cost of goods sold (COGS) sorban jelennek meg, és nem növelik a headline-generáló évesített bevételi számokat.
Alapítási háttér
A Snorkel 2019-ben lépett a kereskedelmi piacra, miután Alex Ratner vezette csapat négy évet töltött kutatással a Stanford egyetemi mesterséges intelligencia laborjában. A vállalat mostani tőkeinjekciója és a gyors bevételnövekedés azt jelzi, hogy a nagy teljesítményű AI-modellek képzéséhez szükséges minőségi adatok iránti igény továbbra is erős.
