Snorkel AI, 350 milyon dolarlık E turuyla değerlemesini 3,5 milyar dolara çıkardı

Yapay zeka laboratuvarlarının ve şirketlerin eğitim veri setleri ile simülasyon ortamları oluşturmasına yardımcı olan girişim Snorkel AI, 3,5 milyar dolar değerleme üzerinden 350 milyon dolarlık E serisi yatırım turunu tamamladı. Tura Insight Partners ile S32 liderlik etti; mevcut yatırımcılardan Addition, Lightspeed, Greylock, GV ve Wells Fargo da katıldı.

Değerleme 17 ayda neredeyse üçe katlandı

Yedi yaşındaki şirket, yeni turla birlikte 17 ay önce 100 milyon dolarlık D serisi turunda aldığı 1,3 milyar dolarlık değerlemenin neredeyse üç katına ulaştı. Tur, yapay zeka laboratuvarlarının yüksek kaliteli eğitim verisine yönelik talebinin hızla arttığı bir döneme denk geliyor.

Etiketleme yazılımından hazır veri setlerine

Snorkel başlangıçta veri etiketlemeyi otomatikleştiren yazılımlar satıyordu; geçen yıl ise müşterilere tamamlanmış veri setleri sunmaya başladı ve bu hizmete "hizmet olarak veri" adını verdi. Şirket yalnızca insan uzmanlardan oluşan bir pazar yeri gibi çalışmak yerine hibrit bir yaklaşım benimsiyor: kendi yazılımı ve modelleri veriyi sentetik olarak üretirken, alan uzmanları bu sürece eşlik ediyor.

Şirkete göre yıllıklandırılmış gelir hızı şu anda 375 milyon dolar seviyesinde; bu, son 12 ayda 18 katlık bir artışa işaret ediyor. Snorkel insan emeği yerine pekiştirmeli öğrenme ortamları ve eksiksiz veri setleri sattığı için, uzmanlara yapılan ödemeler ciro kalemi yerine satılan malın maliyetinde muhasebeleştiriliyor.

Rakipler de aynı hızda büyüyor

Kendisini yapay zeka veri laboratuvarı olarak konumlandıran diğer şirketler de benzer bir büyüme kaydetti: Mercor'un brüt yıllık geliri 2 milyar dolara çıktı, Handshake bu yıl 1 milyar dolar eşiğini aştı, Micro1 ise 500 milyon dolara ulaştı. Bu rakamlar brüt: bu tür şirketler gelirlerinin yaklaşık %60-70'ini işi yapan alan uzmanlarına ödüyor, dolayısıyla net yıllık gelirleri manşet rakamların belirgin şekilde altında.

Snorkel, kurucu ortak ve CEO Alex Ratner ile ekibinin Stanford'daki bir yapay zeka laboratuvarında yürüttüğü dört yıllık araştırmanın ardından 2019'da ticari olarak faaliyete geçti.