Snorkel AI triplica su valuación a USD 3.5 mil millones con demanda de datos de entrenamiento para IA

Snorkel AI, una startup que ayuda a laboratorios de inteligencia artificial y corporaciones a construir conjuntos de datos de entrenamiento y entornos simulados, recaudó USD 350 millones en una Ronda E a una valuación de USD 3.5 mil millones.

La nueva ronda, liderada por Insight Partners y S32, valuó la startup de siete años a casi el triple de la valuación de USD 1.3 mil millones que obtuvo cuando recaudó USD 100 millones en una Ronda D hace 17 meses. Inversores existentes, incluyendo Addition, Lightspeed, Greylock, GV y Wells Fargo, también participaron en la ronda.

Mientras que Snorkel originalmente proporcionaba software para automatización de etiquetado de datos, cambió el año pasado a proporcionar a los clientes conjuntos de datos completados, una oferta que llama datos como servicio. En lugar de operar puramente como un mercado de expertos humanos, Snorkel confía en un enfoque híbrido, utilizando su software y modelos para generar datos sintéticamente junto con expertos en temas.

Snorkel afirma que su tasa de ejecución de ingresos anualizada actual se sitúa ahora en USD 375 millones, un aumento dieciocho veces en los últimos 12 meses. Ese crecimiento es impulsado por el apetito insaciable de los laboratorios de inteligencia artificial por datos de entrenamiento de alta calidad.

El boom de las empresas de datos para IA

Otras empresas de datos posicionadas como laboratorios de datos de IA han visto una explosión similar en el crecimiento. El ingreso bruto anualizado de Mercor ha subido a USD 2 mil millones, Handshake alcanzó el hito de USD 1 mil millón a principios de este año, e informamos que Micro1 se ha escalado a USD 500 millones. Dado que estas empresas pagan aproximadamente 60% a 70% de sus ingresos de primera línea directamente a los especialistas en dominio haciendo el trabajo, es importante notar que su ingreso neto anual real es sustancialmente más bajo que esos números de ingresos brutos.

Dado que Snorkel vende entornos de aprendizaje por refuerzo y conjuntos de datos completos en lugar de trabajo humano, los pagos a sus expertos humanos se contabilizan en su costo de bienes vendidos en lugar de números de ingresos generadores de titulares, según la empresa.

Snorkel se lanzó comercialmente en 2019 siguiendo cuatro años de investigación por el cofundador y CEO Alex Ratner y fue incubado en Stanford. Ratner es un pionero en un campo llamado programación débil, que permite a los científicos de datos entrenar modelos de aprendizaje automático de manera más rápida y eficiente usando menos datos etiquetados manualmente.