Snorkel AI atinge o evaluare de 3,5 miliarde de dolari pe fondul cererii explozive de date complexe pentru antrenarea inteligenței artificiale
Startup-ul de date Snorkel AI a atras o finanțare proaspătă de 350 de milioane de dolari, la o evaluare de 3,5 miliarde de dolari, a declarat CEO-ul său, Alex Ratner, pentru Reuters, pe fondul cererii în creștere din partea laboratoarelor de inteligență artificială de frontieră pentru date de antrenament din ce în ce mai complexe și medii simulate, care alimentează o expansiune rapidă.
Runda de finanțare a fost condusă de Insight Partners și S32, cu participarea investitorilor existenți Addition, Greylock și Wells Fargo. Tranzacția evaluează compania la aproape triplul evaluării de 1,3 miliarde de dolari atinse când a strâns ultima dată 100 de milioane de dolari, în mai 2025.
Compania cu sediul în San Francisco a declarat că rata anualizată de venituri a depășit 350 de milioane de dolari, față de aproximativ 20 de milioane de dolari cu un an în urmă, impulsionată de activitatea de tip „date ca serviciu” lansată în septembrie 2025.
Fondată în 2019 de o echipă de cercetători care s-au desprins din laboratorul de inteligență artificială al Universității Stanford, Snorkel AI vindea inițial software, dar s-a orientat spre furnizarea directă de seturi de date finalizate și medii de învățare prin întărire către clienți.
Ratner a declarat că cererea a crescut pe măsură ce dezvoltatorii de inteligență artificială au depășit activitatea simplă de etichetare și au căutat date mai dificile și cu mize mai mari pentru a antrena și evalua sisteme din ce în ce mai capabile.
Snorkel oferă acum ceea ce numește o „platformă agentică de dezvoltare a datelor”, care îmbină experți umani cu mii de modele și agenți de inteligență artificială specializați pentru a crea și verifica date. Experții elaborează scenarii, sarcini și criterii de evaluare, în timp ce inteligența artificială automatizează o mare parte din procesul de asigurare a calității, care necesită multă muncă, a spus Ratner, compania colaborând cu laboratoare de inteligență artificială pentru a proiecta modalități de obținere a seturilor de date de înaltă calitate.
Activitatea se bazează pe o rețea de zeci de mii de specialiști în domenii precum programare, drept și medicină. Ratner a declarat că Snorkel vinde produsele de date pe care aceștia le generează, în loc să perceapă taxe pentru munca umană, un model care îi permite să plătească mai generos experții, păstrându-și în același timp marjele de profit.
„Convingerea noastră fermă este că 100% din datele din care laboratoarele vor obține valoare vor avea o contribuție umană în viitorul previzibil”, a spus Ratner. „Dar 100% din acele date vor trebui să folosească abordări sintetice și automatizate pentru a ține pasul cu această complexitate.”
Compania spune că lucrează cu laboratoare de inteligență artificială de frontieră, furnizori de servicii de cloud la scară largă, întreprinderi și guvernul federal al Statelor Unite. Datele pentru programare reprezintă una dintre cele mai mari zone de cerere pentru Snorkel.
Finanțarea de risc continuă să se reverse către startup-urile care furnizează laboratoarelor de inteligență artificială de frontieră date de antrenament adnotate de oameni, o piață transformată după achiziția de către Meta a unei participații de 49% în Scale AI, pentru 14,3 miliarde de dolari, în iunie 2025. Concurenți precum Mercor și Surge AI au atras, de asemenea, interesul investitorilor pe fondul unei creșteri puternice a veniturilor.
Ratner a declarat că noile capitaluri vor fi folosite pentru a angaja cercetători și ingineri, extinzând totodată operațiunile companiei în domeniul întreprinderilor și al guvernului. Startup-ul plănuiește de asemenea să sprijine evaluările modelelor de inteligență artificială ale terților și să pătrundă în noi verticale industriale și modalități de date.
Deși creșterea rămâne prioritatea, compania a declarat că se așteaptă să atingă profitabilitatea în acest an.
„Datele devin mai rare, mai specializate, mai greu de găsit”, a spus Andy Harrison, partener la S32, care a co-condus finanțarea. „Dacă vrei să antrenezi cele mai avansate, complexe și capabile modele, acum ai nevoie de date superioare.”