Snorkel AI утроила оценку до $3,5 млрд на фоне растущего спроса на данные для обучения ИИ

Главный смысл: Стартап Snorkel AI привлёк 350 млн долларов в раунде E при оценке 3,5 млрд — почти втрое больше, чем на прошлом раунде 17 месяцев назад. Сделка подтверждает: инвесторы вкладываются не только в сами модели, но и в инфраструктуру их обучения — качественные данные и среды для обучения с подкреплением.

• Кто и сколько. Раунд возглавили Insight Partners и S32, участвовали прежние инвесторы — Addition, Lightspeed, Greylock, GV и Wells Fargo. Оценка выросла с 1,3 млрд долларов, зафиксированных в раунде D на 100 млн, сообщает TechCrunch.

• Как устроен бизнес. Snorkel начинала с софта для автоматической разметки данных, в прошлом году перешла на data-as-a-service: продаёт готовые датасеты и RL-среды, сочетая синтетику от собственных моделей с работой профильных экспертов. Коммерческий запуск — 2019 год, после четырёх лет исследований основателя и гендиректора Алекса Ратнера в стэнфордской ИИ-лаборатории.

• Выручка — со слов компании. Годовой run-rate достиг 375 млн долларов — в 18 раз больше, чем 12 месяцев назад. Цифра не подтверждена независимыми источниками.

• Рынок в целом. У конкурентов валовая выручка ещё выше: Mercor — 2 млрд долларов, Handshake — 1 млрд, Micro1 — 500 млн. Однако 60–70 % таких сумм они выплачивают экспертам-подрядчикам, поэтому чистая выручка существенно ниже «головных» цифр. Snorkel утверждает, что у неё оплата экспертов относится к себестоимости, а не к выручке.

Что дальше: Сравнивать игроков по валовой выручке некорректно — методики учёта различаются, и Snorkel от такой подачи выигрывает. Следить стоит за тем, сохранится ли спрос ИИ-лабораторий на дорогие данные при удешевлении синтетической генерации, и за оценкой при возможном выходе на IPO: циклы роста у сектора короткие, а зависимость от нескольких крупных клиентов в статье не раскрыта.