شركة Micro1 لوسم بيانات الذكاء الاصطناعي تصل إلى معدل إيرادات سنوي إجمالي بقيمة 500 مليون دولار

وعلى غرار نظيراتها، التي توظّف خبراء متخصصين مثل الأطباء والمحامين والعلماء بعقود، تحتفظ Micro1 بنحو 60% إلى 70% من ذلك الرقم الإجمالي، ما يضع معدل إيراداتها السنوي الصافي بين 150 مليون دولار و200 مليون دولار، بحسب المصدر. ولا تزال هذه الأرقام أقل من منافسين مثل Mercor، التي بلغت 2 مليار دولار في الإيرادات الإجمالية السنوية هذا الصيف، وHandshake، التي وصلت إلى 1 مليار دولار في وقت سابق من هذا العام، لكن نمو Micro1 يشير إلى وجود طلب كافٍ لدعم عدة لاعبين في هذه الفئة، وهو اتجاه يتوقع بعض الباحثين استمراره مع بدء إنفاق الذكاء الاصطناعي على البيانات في منافسة الإنفاق على الحوسبة.

وتُنتج Micro1 بشكل متزايد بيانات اصطناعية من دون تدخل بشري، مثل الأوصاف الآلية لمحتوى الفيديو، ويُباع بعض تلك البيانات لعدة عملاء، وهو نموذج “جاهز للاستخدام” يقول شخص مطلع على الوضع المالي للشركة الناشئة إنه يحقق هوامش ربح إجمالية تصل إلى 80% إلى 90%. وقد أثار بيع مجموعات البيانات نفسها لعدة عملاء انتقادات من أشخاص يرون أن توزيع بيانات جاهزة للاستخدام على مطوّري ذكاء اصطناعي صينيين يساعد في جعل نماذجهم أكثر قدرة على منافسة أبرز النماذج الأمريكية. وقال مؤسس Micro1، Ali Ansari، الشهر الماضي على منصة X إن شركته الناشئة، خلافاً لبعض المنافسين، لا تبيع بيانات لصانعي نماذج صينيين، مضيفاً: “بعض شركات البيانات البشرية تتعامل مع خصوم أجانب. والنتائج تظهر اليوم في Kimi K3. نعتقد أنه من المخزي الادعاء بالسعي لتفوق أمريكي في الذكاء الاصطناعي بينما تُباع بيانات بملايين الدولارات لدول نحن في منافسة عدائية معها”.

وعلى غرار منافستها Mercor، بدأت Micro1 كشركة ناشئة للتوظيف بالذكاء الاصطناعي، قبل أن يلاحظ Ansari أن عملاء وسم البيانات يستخدمون منصته لفحص المهندسين وتوظيفهم لأعمال الوسم، ما دفعه للتحول إلى مجال وسم البيانات نفسه. وقال Ansari أيضاً إن الشركة تبني مجموعة بيانات للتدريب المسبق للروبوتات من خلال تكليف أشخاص عامّين بتسجيل تفاعلاتهم اليومية مع الأشياء داخل منازلهم. وجمعت Micro1 جولة تمويل من الفئة A بتقييم بلغ 500 مليون دولار في سبتمبر الماضي، وتفهم TechCrunch أن الشركة الناشئة ربما تكون قد جمعت مؤخراً جولة أخرى بتقييم أعلى بكثير. ولم تستجب Micro1 لطلب للتعليق.

لماذا يهم

قفزة بعشرة أضعاف في معدل الإيرادات الإجمالي خلال ثمانية أشهر، حتى وإن ظلت خلف منافسين أكبر، تُظهر مقدار رأس المال الذي بات يتدفق نحو العمل غير البرّاق المتمثل في وسم وتوليد البيانات التي تُدرَّب عليها نماذج الذكاء الاصطناعي المتقدمة.