Startups e inversión
Snorkel AI triplica su valoración a USD 3,500 millones ante el auge de la demanda de datos de entrenamiento
Snorkel AI, que ayuda a los laboratorios de IA a construir conjuntos de datos de entrenamiento y entornos simulados, recaudó una Serie E de USD 350 millones con una valoración de USD 3,500 millones, casi el triple de lo que valía hace 17 meses.
La ronda fue liderada por Insight Partners y S32 y valora a la empresa emergente de siete años en casi el triple de la valoración de USD 1,300 millones que obtuvo cuando recaudó USD 100 millones en una Serie D hace 17 meses. También participaron inversionistas existentes, entre ellos Addition, Lightspeed, Greylock, GV y Wells Fargo. Aunque Snorkel originalmente ofrecía software para la automatización del etiquetado de datos, el año pasado dio un giro para ofrecer a sus clientes conjuntos de datos ya completados, una oferta que denomina datos como servicio (data-as-a-service). En lugar de operar exclusivamente como un mercado de expertos humanos, Snorkel utiliza un enfoque híbrido, empleando su software y sus modelos para generar datos de forma sintética junto con expertos en la materia.
Snorkel afirma que su tasa de ingresos anualizados actual se sitúa ahora en USD 375 millones, un incremento de dieciocho veces en los últimos 12 meses, impulsado por el apetito de los laboratorios de IA por datos de entrenamiento de alta gama. Otras empresas de datos que se posicionan como laboratorios de datos para IA han registrado un crecimiento similar: los ingresos brutos anualizados de Mercor han subido a USD 2,000 millones, Handshake alcanzó el hito de USD 1,000 millones a principios de este año, y Micro1 ha escalado a USD 500 millones, según reportó TechCrunch. Dado que estas empresas suelen pagar entre el 60% y el 70% de sus ingresos brutos directamente a los especialistas del dominio que realizan el trabajo, sus ingresos netos anuales reales son sustancialmente más bajos que esas cifras brutas destacadas.
Debido a que Snorkel vende entornos de aprendizaje por refuerzo (RL) y conjuntos de datos completos en lugar de trabajo humano, la compañía dice que los pagos a sus expertos humanos se contabilizan dentro de su costo de bienes vendidos y no en las cifras de ingresos anualizados que suelen destacarse. Snorkel se lanzó comercialmente en 2019, tras cuatro años de investigación del cofundador y director ejecutivo Alex Ratner y su equipo en un laboratorio de IA de Stanford.
Por qué importa
El salto de valoración de casi el triple en menos de un año y medio muestra cuánto dinero de los inversionistas persigue la infraestructura detrás del entrenamiento de IA, no solo los modelos en sí.