Snorkel AI-ის ღირებულება 3.5 მილიარდ დოლარამდე გაიზარდა: ხელოვნური ინტელექტის საწვრთნელ მონაცემებზე მოთხოვნა პიკს აღწევს

Snorkel AI-მ, სტარტაპმა, რომელიც ხელოვნური ინტელექტის ლაბორატორიებსა და მსხვილ კორპორაციებს საწვრთნელი მონაცემთა ბაზებისა და სიმულირებული გარემოების შექმნაში ეხმარება, E სერიის დაფინანსების ფარგლებში 350 მილიონი დოლარი მოიზიდა. ამ რაუნდის შედეგად კომპანიის საბაზრო ღირებულება 3.5 მილიარდ დოლარად შეფასდა.

Insight Partners-ისა და S32-ის მიერ წარმართულმა ახალმა საინვესტიციო რაუნდმა შვიდი წლის სტარტაპის ღირებულება თითქმის გაასამმაგა იმ 1.3 მილიარდ დოლართან შედარებით, რომელიც მას 17 თვის წინ, D სერიის ფარგლებში 100 მილიონი დოლარის მოზიდვისას ჰქონდა. დაფინანსებაში ასევე მონაწილეობდნენ არსებული ინვესტორები: Addition, Lightspeed, Greylock, GV და Wells Fargo.

თავდაპირველად Snorkel მონაცემთა მარკირების ავტომატიზაციის პროგრამულ უზრუნველყოფას სთავაზობდა მომხმარებელს, თუმცა გასულ წელს სტრატეგია შეცვალა და ახლა უკვე მზა მონაცემთა ბაზებს ყიდის. ამ სერვისს კომპანია „მონაცემებს, როგორც სერვისს“ (data-as-a-service) უწოდებს. მხოლოდ ადამიანური რესურსის გამოყენების ნაცვლად, Snorkel ჰიბრიდულ მიდგომას ეყრდნობა: პროგრამული უზრუნველყოფა და მოდელები სინთეზურ მონაცემებს დარგის ექსპერტებთან ერთად ქმნიან.

კომპანიის განცხადებით, მათი წლიური შემოსავლის მაჩვენებელმა (annualized revenue run rate) ამჟამად 375 მილიონ დოლარს მიაღწია, რაც ბოლო 12 თვის განმავლობაში 18-ჯერადი ზრდაა. ეს ნახტომი განპირობებულია ხელოვნური ინტელექტის ლაბორატორიების მხრიდან მაღალი ხარისხის საწვრთნელ მონაცემებზე არსებული უზარმაზარი მოთხოვნით.

ბაზრის ტენდენციები და კონკურენცია

სხვა კომპანიებიც, რომლებიც თავს ხელოვნური ინტელექტის მონაცემთა ლაბორატორიებად პოზიციონირებენ, მსგავს ექსპონენციალურ ზრდას აჩვენებენ. მაგალითად, Mercor-ის მთლიანმა წლიურმა შემოსავალმა 2 მილიარდ დოლარს მიაღწია, Handshake-მა მიმდინარე წლის დასაწყისში 1 მილიარდიან ნიშნულს გადააბიჯა, ხოლო Micro1-ის მაჩვენებელი 500 მილიონ დოლარამდე გაიზარდა.

მნიშვნელოვანია აღინიშნოს, რომ ამ კომპანიების წმინდა წლიური შემოსავალი გაცილებით ნაკლებია მთლიან (gross) მაჩვენებლებზე, რადგან შემოსავლის დაახლოებით 60-70% უშუალოდ იმ სპეციალისტების ანაზღაურებაზე მიდის, რომლებიც სამუშაოს ასრულებენ. Snorkel-ის შემთხვევაში ვითარება განსხვავებულია: ვინაიდან კომპანია ყიდის განმტკიცებითი სწავლების (reinforcement learning - RL) გარემოებსა და სრულ მონაცემთა ბაზებს და არა ადამიანურ შრომას, ექსპერტების ანაზღაურება გათვალისწინებულია რეალიზებული პროდუქციის თვითღირებულებაში (COGS) და არა შემოსავლის ძირითად მაჩვენებლებში.

კომპანიის ისტორია

Snorkel კომერციულად 2019 წელს გამოჩნდა. მანამდე ოთხი წლის განმავლობაში სტენფორდის ხელოვნური ინტელექტის ლაბორატორიაში კვლევები მიმდინარეობდა, რომელსაც თანადამფუძნებელი და აღმასრულებელი დირექტორი ალექს რატნერი თავის გუნდთან ერთად ხელმძღვანელობდა.