ИИ-лаборатории покупают код и данные закрытых стартапов для обучения нейросетей

По материалу MIT Technology Review (автор, Матью Кинг), вокруг закрывающихся стартапов сложился новый рынок: брокеры продают их код и рабочие данные, электронную почту, чаты, документы, ИИ-лабораториям и другим покупателям для обучения нейросетей.

Основатель крипто-стартапа Килан Мискелл, закрывая компанию в этом году, не рассчитывал, что её данные чего-то стоят: пользователи анонимны, компании всего несколько лет. Тем не менее за кодовую базу он получил примерно $25 000, а за рабочие данные в Google, Notion, Figma и Slack ждёт ещё сумму, вероятно около $15 000 (сделка пока не завершена). «По крайней мере всё, чем мы занимались два с половиной года, чего-то стоит для кого-то где-то», говорит он.

Сделку организовала компания SimpleClosure. По оценкам Carta и AngelList, число закрытий стартапов в последние годы растёт на 26-56% в год, и вокруг этого выросла целая экосистема: коучи, «смертные доулы», фирмы, которые берут на себя юридические, налоговые и операционные хлопоты банкротства. Теперь эти «технологические гробовщики» продают данные ИИ-лабораториям.

SimpleClosure добавила продажу данных в апреле. Её платформа Asset Hub помогает основателям продавать код и рабочие данные. Покупатели, фундаментальные ИИ-лаборатории, поставщики имитированных рабочих сред для обучения ИИ и зрелые технологические компании, которые строят собственные модели. Asset Hub провела более 150 сделок и рассчитывает вернуть стартапам свыше $10 млн к концу 2026 года (это ожидание, а не уже полученная сумма). Гендиректор Дори Йона говорит, что такие сделки, прежде редкие и «несколько табуированные», стали привычными: в 47% сделок SimpleClosure теперь есть продажа кода или данных.

У компании есть конкурент, Sunset, у которого тоже быстро растёт перепродажа данных. Её основатель и гендиректор Брендан Махони говорит, что Sunset оценивает активы умирающей компании по численности команды, годам работы, объёму данных и тому, как команда пользовалась инструментами. Он сравнивает это с древесностружечной плитой: «побочные» операционные данные, как стружка, которую все считали бесполезной, а она стоит очень много.

Спрос на данные закрытых компаний возник внезапно в прошлом году, когда ИИ-лаборатории упёрлись в пределы публичных и синтетических наборов данных. Например, Surge AI покупает данные, чтобы строить «спортзалы» для обучения с подкреплением (reinforcement-learning gyms), где ИИ-агенты клиентов отрабатывают задачи, скажем, отладку сложной IT-архитектуры или составление апелляционных жалоб. Ник Хайнер, руководитель этого направления в Surge AI, ищет архивы, где отражён разброс ситуаций, от разногласий до трудных решений. По его словам, история Slack одной компании, если в ней есть разнообразные и глубокие разговоры, может стоить больше, чем Slack, почта и календари другой вместе взятые.

Реальные архивы позволяют избежать типичных ошибок синтетических миров, например, ссылок на несуществующие даты, но насколько они улучшают результат, неясно: ни одна компания не публиковала сравнительных тестов обучения на реальных данных и на альтернативах. Отсюда и разброс цен: по словам Хайнера, покупатели называют сильно разные суммы, потому что оценка строится на «исследовательских тезисах» о том, сколько полезных задач получится, скажем, из 100 000 строк кода.

Крупные сделки это не останавливает. В августе в рамках банкротства Spirit Airlines Google перебил ставку компании Mercor (она работает с данными для ИИ) и купил многолетние данные авиакомпании: 100 млн писем, 500 млн сообщений в Teams и 176 000 кадровых записей. Цена, $10 млн. А Bloomberg в сентябре сообщал, что ИИ-подразделение SpaceX рассматривает покупку данных у испытывающих трудности стартапов.

Юридически всё это может оказаться шатким. Профсоюз бортпроводников Spirit возражал против продажи из-за приватности, а юрист Грег Юинг, консультирующий ИИ-стартапы, назвал такие данные «юридически радиоактивными». Поставщики нанимают специалистов по данным, чтобы вычистить персональные сведения и исключить кадровые записи, покупатели говорят, что тоже чистят. Но Юинг напоминает о личных деталях в почте и календарях: визиты к врачу, договорённости о школе, планы на свидание. Он описывает «Дикий Запад обучения ИИ», который лишь начинает уступать место нормальным лицензионным соглашениям и проверенному использованию.

Остаётся вопрос, кто получает выгоду. Выручка обычно уходит старшим кредиторам и инвесторам, а не сотрудникам. Для Ифеомы Аджунвы, профессора права Университета Эмори и автора книги The Quantified Worker, это форма «захваченного капитала». Мониторинг работников допустим, чтобы помогать им работать, но когда фирма прекратила дело, это оправдание исчезает. «Работодатели должны получать явное согласие, прежде чем продавать данные работников», говорит Аджунва, добавляя, что федерального закона, запрещающего такие продажи, нет.

У рынка есть и ограничения: основатели почти не видят, кто покупает данные и что с ними собирается делать, и мало гарантий справедливой цены. Цены, вероятно, стабилизируются в ближайший год, если раньше не лопнет ИИ-пузырь.

Ключевые факты

Брокеры SimpleClosure и Sunset продают код и рабочие данные закрывающихся стартапов (почта, чаты, документы) ИИ-лабораториям, поставщикам имитированных рабочих сред и техкомпаниям с собственными моделями; спрос появился в прошлом году.
У SimpleClosure платформа Asset Hub провела более 150 сделок, в 47% сделок компании теперь есть продажа кода или данных; к концу 2026 года она ожидает вернуть стартапам свыше $10 млн.
Основатель крипто-стартапа Килан Мискелл получил примерно $25 000 за код и ждёт около $15 000 за рабочие данные; в августе Google заплатила $10 млн за данные Spirit Airlines при её банкротстве.
Цены сильно разнятся: тестов, сравнивающих обучение на реальных данных с альтернативами, никто не публиковал, и выигрыш в качестве неясен.
Вопросы права и справедливости открыты: приватность сотрудников, выручка уходит кредиторам и инвесторам, а федерального закона против таких продаж нет.

Почему это важно

Материал показывает, что у данных закрывшихся компаний появился рынок и покупатели, от ИИ-лабораторий до техкомпаний со своими моделями. По данным статьи, спрос возник внезапно в прошлом году, когда лаборатории упёрлись в пределы публичных и синтетических наборов. Реальные рабочие архивы помогают избежать типичных ошибок синтетических миров, а продажи, прежде «несколько табуированные», в SimpleClosure стали привычными: 47% её сделок включают код или данные.

Кому это важно

Основателям, которые закрывают стартапы, и инвесторам с кредиторами, к которым обычно уходит выручка. Также сотрудникам закрывающихся компаний, чья переписка и записи могут оказаться в проданном архиве, и юристам по приватности и трудовому праву. Для ИИ-лабораторий и поставщиков обучающих сред это ещё один источник реальных данных для обучения.

Как это применить

В статье нет инструкций, но видно, как устроен процесс. Основатели продают код и рабочие данные через брокеров: SimpleClosure с платформой Asset Hub, Sunset. Sunset оценивает активы по численности команды, годам работы, объёму данных и тому, как команда пользовалась инструментами. По словам Хайнера из Surge AI, ценность выше у архивов с разнообразными, глубокими обсуждениями, включая разногласия и трудные решения. Цены пока плавают, а условия сделок и покупатели для продавца, по статье, малопрозрачны.

Можно ли доверять

Материал опубликован в MIT Technology Review, автор, Матью Кинг, технологический и экологический журналист из Балтимора. Основные цифры о сделках исходят от самих брокеров (SimpleClosure, Sunset) и заинтересованных участников рынка, и это стоит учитывать; ожидаемый возврат $10 млн, прогноз, а не итог. Историю Мискелла приводят без названия его стартапа и без данных о покупателях, итоговая сумма за рабочие данные не окончательна. Отдельных публичных тестов эффекта от таких данных, по статье, нет.

Риски и подводные камни

Юридический риск: профсоюз бортпроводников Spirit возражал против продажи из-за приватности, а юрист Грег Юинг назвал такие данные «юридически радиоактивными». В почте и календарях могут быть врачи, школьные договорённости, личные планы; поставщики и покупатели говорят, что чистят персональные сведения и исключают кадровые записи. Выручка обычно идёт кредиторам и инвесторам, не сотрудникам, а федерального закона против продажи данных работников нет (по словам Аджунвы). Основатели почти не видят, кто покупает данные и зачем, и не имеют гарантий справедливой цены. Цены, вероятно, стабилизируются в ближайший год, если раньше не лопнет ИИ-пузырь.

«Эти «операционные выхлопные» данные, как древесная стружка, которую все считали бесполезной, а на деле она стоит очень много.»

— Брендан Махони, основатель и гендиректор Sunset