Snorkel AI, стартап, который помогает AI-лабораториям и корпорациям собирать обучающие наборы данных и симулированные среды, привлёк $350 млн в раунде Series E. Оценка компании достигла $3,5 млрд.
Раунд возглавили Insight Partners и S32. По словам компании, оценка почти в три раза выше, чем $1,3 млрд при раунде Series D, который Snorkel закрыл 17 месяцев назад на $100 млн. В сделке также участвовали существующие инвесторы: Addition, Lightspeed, Greylock, GV и Wells Fargo.
Изначально Snorkel предлагала ПО для автоматизации разметки данных. В прошлом году компания сменила фокус и стала поставлять клиентам готовые наборы данных. Такой формат Snorkel называет data-as-a-service.
Вместо работы только через рынок человеческих экспертов Snorkel использует смешанный подход. Компания применяет своё ПО и модели для синтетической генерации данных, а также привлекает профильных специалистов.
Snorkel сообщает, что её текущая годовая выручка в пересчёте на годовой темп достигла $375 млн. Это в 18 раз больше, чем год назад. В компании связывают рост с высоким спросом AI-лабораторий на качественные обучающие данные.
На похожем спросе быстро растут и другие компании, которые называют себя AI data labs. По данным компании, годовая валовая выручка Mercor достигла $2 млрд, Handshake в начале года преодолела отметку $1 млрд, а TechCrunch писал, что Micro1 выросла до $500 млн. При этом такие сервисы обычно выплачивают специалистам по домену около 60–70% выручки, поэтому их чистая годовая выручка заметно ниже.
Snorkel уточняет, что продаёт среды для обучения с подкреплением (RL) и готовые наборы данных, а не человеческий труд. Поэтому выплаты экспертам учитываются в себестоимости, а не в показателях годовой выручки, которые компания использует в отчётности.
Snorkel начала коммерческую работу в 2019 году после четырёх лет исследований, которые кофаундер и CEO Алекс Ратнер и его команда вели в AI-лаборатории Stanford.
Источник: TechCrunch.