Snorkel AI, eğitim verisi talebi patlarken 3,5 milyar dolar değerlemeyle 350 milyon dolar Series E yatırımı aldı

Yapay zeka laboratuvarlarına ve şirketlere yönelik eğitim veri setleri ile simüle edilmiş ortamlar geliştiren Snorkel AI, şirketi 3,5 milyar dolar üzerinden değerleyen bir Series E turunda 350 milyon dolar yatırım aldı; haberi TechCrunch aktardı. Finansmanı Insight Partners ve S32 liderliğinde gerçekleştirilirken, mevcut yatırımcılar Addition, Lightspeed, Greylock, GV ve Wells Fargo da tura katkı verdi.

Değerleme 17 ayda neredeyse üç katına çıktı

TechCrunch'a göre yeni değerleme, Snorkel'in yaklaşık bir buçuk yıl önce 100 milyon dolarlık Series D turunda elde ettiği 1,3 milyar dolarlık değerlemenin neredeyse üç katı. Şirket, kurucu ortağı ve CEO'su Alex Ratner ile ekibinin Stanford'daki bir yapay zeka laboratuvarında yürüttüğü dört yıllık araştırmanın ardından 2019'da piyasaya çıktı ve TechCrunch tarafından yedi yıllık bir girişim olarak nitelendiriliyor.

Etiketleme yazılımından data-as-a-service'e

Snorkel başlangıçta eğitim verisinin etiketlenmesini otomatikleştiren bir yazılım satıyordu. TechCrunch'un aktardığına göre şirket geçen yıl strateji değiştirdi: müşterilere araç sunmak yerine artık hazır veri setleri teslim ediyor ve bu hizmeti data-as-a-service olarak adlandırıyor. Şirket yalnızca insan uzmanlardan oluşan bir pazaryeri olarak çalışmıyor. Kendi yazılımı ve modelleri, alan uzmanlarının katkılarının yanı sıra sentetik veri ürettiği hibrit bir model kullanıyor ve ayrıca pekiştirmeli öğrenme (reinforcement learning) ortamları satıyor.

Şirket, yıllıklaştırılmış gelir akış hızının şu anda 375 milyon dolar olduğunu, son 12 ayda bunun on sekiz kat arttığını TechCrunch'a bildirdi. Rapora göre bu büyümeyi, yüksek kaliteli eğitim verisi için sert şekilde rekabet eden yapay zeka laboratuvarları sürüklüyor.

Rekabetin yoğun ve gelir hesabının belirsiz olduğu bir pazar

Bu dalgayı süren tek şirket Snorkel değil. TechCrunch, kendilerini yapay zeka veri laboratuvarı olarak konumlandıran ve kağıt üzerinde daha da hızlı büyüyen birkaç rakibe dikkat çekiyor: Mercor'un brüt yıllıklaştırılmış geliri 2 milyar dolara ulaştı, Handshake bu yılın başında 1 milyar dolar eşiğini geçti ve TechCrunch'un kendi haberine göre Micro1, 500 milyon dolara büyüdü.

Bu çarpıcı rakamların önemli bir eksiği var. Sektördeki şirketler brüt gelirlerinin kabaca yüzde 60 ila 70'ini işi yapan alan uzmanlarına ödüyor; bu da net yıllık gelirlerinin duyurdukları brüt rakamların çok altında kalması anlamına geliyor.

Snorkel ise muhasebesinin farklı işlediğini söylüyor. Şirkete göre faturalandırılabilir insan emeği yerine tamamlanmış veri setleri ve pekiştirmeli öğrenme ortamları satıldığı için, insan uzmanlara yapılan ödemeler duyurulan yıllıklaştırılmış gelirden düşülmek yerine satılan malın maliyeti (COGS) içinde kaydediliyor.

Neden önemli

Değerlemenin 17 ayda neredeyse üç katına çıkması, yatırımcıların yapay zekadaki gerçek darboğazın nerede gördüğüne dair net bir sinyal. Compute ve model mimarisi sektörün sermayesinin ve dikkatinin büyük bölümünü çekti; ancak laboratuvarlar kolayca kazınabilen web verisini tükettikçe, yüksek kaliteli, uzman tarafından etiketlenmiş, sentetik ve simüle edilmiş eğitim verisine erişim, şirketlerin güvence altına almak için ciddi paralar ödemeye hazır olduğu kıt bir kaynak haline geldi.

Tur ayrıca veri işinin ne kadar hızla model geliştirmenin geçici bir parçası olmaktan çıkıp iyi sermayelenmiş, uzmanlaşmış şirketlerde toplandığını gösteriyor. Brüt-net gelir ayrımı ise sektörü takip eden herkes için önemli: Snorkel, Mercor, Handshake ve Micro1'un hepsi büyük gelir rakamları dile getirirken, her rakamın gerçekte neyi ölçtüğü şirketten şirkete değişiyor ve hangi işin daha büyük ya da daha sağlıklı olduğuyla ilgili sonuçlar ince baskıyı okumaya bağlı.