Snorkel AI подняла оценку почти втрое, до $3,5 млрд, на буме спроса на данные для обучения ИИ

Snorkel AI, стартап, который помогает ИИ-лабораториям и корпорациям готовить наборы данных для обучения моделей и симулированные среды, привлёк $350 млн в раунде Series E при оценке $3,5 млрд. Раунд возглавили Insight Partners и S32, также участвовали действующие инвесторы Addition, Lightspeed, Greylock, GV и Wells Fargo. Новая оценка почти втрое выше $1,3 млрд, которые семилетний стартап получил 17 месяцев назад в раунде Series D на $100 млн.

Изначально Snorkel продавал софт для автоматизации разметки данных, но год назад перешёл на модель «данные как услуга»: клиенту отдают уже готовый набор данных, а не инструмент для его создания. Компания сочетает синтетическую генерацию данных своим ПО и моделями с работой экспертов предметной области, а не действует как чистая биржа человеческого труда. Годовая выручка (ARR) Snorkel достигла $375 млн, рост в 18 раз за последние 12 месяцев; по словам издания, этот рост подпитывает ненасытный спрос ИИ-лабораторий на высококачественные обучающие данные.

Аналогичный взрывной рост показывают и другие компании, позиционирующие себя как «ИИ-лаборатории данных»: валовая годовая выручка Mercor выросла до $2 млрд, Handshake в этом году преодолела отметку в $1 млрд, а Micro1, по данным TechCrunch, вышла на $500 млн. Такие компании отдают экспертам предметной области примерно от 60% до 70% выручки напрямую, поэтому их реальная чистая выручка заметно ниже заявленных валовых показателей. У Snorkel учёт устроен иначе: поскольку компания продаёт RL-среды (среды для обучения с подкреплением) и готовые датасеты, а не труд людей напрямую, выплаты экспертам, по словам компании, проходят по статье себестоимости, а не входят в headline-показатель выручки.

Snorkel запустилась коммерчески в 2019 году, после четырёх лет исследований, которые сооснователь и CEO Алекс Ратнер и его команда вели в лаборатории ИИ Стэнфорда.

Ключевые факты

Snorkel AI привлекла $350 млн в раунде Series E, оценка выросла до $3,5 млрд, почти втрое к $1,3 млрд, полученным в Series D 17 месяцев назад (тогда, $100 млн)
Раунд возглавили Insight Partners и S32; участвовали действующие инвесторы Addition, Lightspeed, Greylock, GV и Wells Fargo
Годовая выручка Snorkel (ARR) достигла $375 млн, рост в 18 раз за 12 месяцев; компания перешла от софта для разметки данных к модели «данные как услуга» и RL-средам
У конкурентов похожий рост: валовая выручка Mercor, $2 млрд, Handshake, $1 млрд, Micro1, $500 млн, но от 60% до 70% этой выручки уходит экспертам, так что чистая выручка заметно ниже
Snorkel запущена в 2019 году сооснователем и CEO Алексом Ратнером после четырёх лет исследований в лаборатории ИИ Стэнфорда

Почему это важно

Утроение оценки Snorkel AI и восемнадцатикратный рост её выручки за год, не изолированный случай, а сигнал по всему сектору: компании, поставляющие ИИ-лабораториям данные и среды для обучения моделей (включая среды для обучения с подкреплением), переживают взрывной спрос. Похожий скачок выручки одновременно показывают Mercor, Handshake и Micro1, значит, дефицит качественных обучающих данных и RL-сред стал узким местом для всей индустрии, а не проблемой одной компании.

Кому это важно

ИИ-лабораториям и корпорациям, которым нужны готовые обучающие датасеты или симулированные среды для тренировки моделей; инвесторам, которые оценивают сектор «данные как услуга» как отдельный рынок; конкурентам Snorkel, Mercor, Handshake, Micro1; экспертам предметных областей, чей труд лежит в основе разметки и генерации таких данных.

Как это применить

Организациям, которым для обучения моделей нужны не инструменты для разметки, а уже готовые наборы данных или RL-среды, стоит учитывать, что рынок сместился к модели «данные как услуга»: заказчик получает готовый результат, а не софт, а поставщик сочетает синтетическую генерацию с работой экспертов предметной области. В источнике нет цен или условий подписки Snorkel, поэтому оценивать стоимость такого сервиса можно только по прямому запросу к компании.

Можно ли доверять

Источник, TechCrunch, при этом ключевые цифры (оценка раунда, ARR, кратность роста), это данные, которые сообщила сама компания; независимого аудита или отчётности с этими показателями в источнике нет. Само издание отмечает, что валовая выручка похожих компаний сектора не равна их чистой прибыли, это уже критическая оговорка внутри самого материала, а не додуманная со стороны.

Риски и подводные камни

Заявленные показатели выручки по сектору, валовые, а не чистые: у компаний вроде Mercor, Handshake и Micro1 от 60% до 70% этой суммы уходит напрямую экспертам предметной области, поэтому реальная прибыльность бизнеса заметно ниже громких цифр. У Snorkel учёт устроен иначе, выплаты экспертам идут в себестоимость, а не вычитаются из headline-выручки, из-за чего её показатели напрямую не сравнимы с показателями конкурентов. Источник не раскрывает ни точную дату закрытия раунда, ни распределение суммы между инвесторами, ни прибыльность или число сотрудников Snorkel.