Hızlı Değer Artışıyla Rekor Kırdı
Yapay zeka modellerinin eğitimi için veri kümeleri ve değerlendirme ortamları sunan AfterQuery, son yatırım turunun ardından piyasa değerini 3,2 milyar dolara yükseltti. San Francisco merkezli şirket, 2026 yılının Nisan ayında duyurulan 30 milyon dolarlık Seri A turunda 300 milyon dolar değerlemeye ulaşmıştı. Böylece şirket, beş aydan kısa bir süre içinde değerini 10 kattan fazla artırdı.
Y Combinator ortağı Gustaf Alströmer’in açıklamasına göre AfterQuery, hızlandırıcı programının yaklaşık yirmi yıllık tarihinde kuruluşundan unicorn statüsüne en kısa sürede ulaşan girişim oldu. Şirketin kurucuları Carlos Georgescu (22) ve Spencer Mateega (23), 18 ay önce Y Combinator’ın 2025 Kış dönemine katılmıştı.
Yıllık Tekrarlayan Gelir 100 Milyon Doları Geçti
AfterQuery, 2026 yılının Nisan ayında yıllık tekrarlayan gelirinin (ARR) 100 milyon doları aştığını açıklamıştı.
Gelir artış hızını sonraki aylarda da koruyan AfterQuery, finans, tıp, hukuk ve yazılım mühendisliği gibi alanlarda uzmanlaşmış yaklaşık 100 bin doğrulanmış kişiden oluşan ağı üzerinden veri toplamayı sürdürüyor.
Platform, geleneksel veri etiketleme yöntemlerinden ayrışarak uzmanların düşünce süreçlerini, karar alma aşamalarını ve akıl yürütme biçimlerini yapay zeka sistemlerine aktarıyor ve sektörün önde gelen laboratuvarlarına hizmet veriyor. AfterQuery’nin müşterileri arasında OpenAI, Google DeepMind, Microsoft AI, Legora ve Motif Technologies gibi önemli şirketler bulunuyor. Çeyrek dönem finansal sonuçlarında 92 milyar doları aşan gelir rekoruna ulaşan Nvidia da AfterQuery tarafından sağlanan veri kümelerinden ve Nemotron modelleri için oluşturulan eğitim ortamlarından yararlanıyor.
Gelişmiş Modellere Uzman Bilgisinin Doğrudan Aktarımı
İnternetteki açık verilerin tükenmeye başlaması, yeni nesil yapay zeka modellerinin eğitiminde nitelikli ve özgün veriyi kritik bir unsur haline getirdi.
AfterQuery, oluşturduğu uzman ağı sayesinde yapay zeka ajanlarının yalnızca sorulara isabetli yanıtlar vermesini değil, aynı zamanda karmaşık profesyonel işleri bir uzman düzeyinde tamamlamasını mümkün kılıyor.
Girişim, metin verilerinin yanı sıra çok modlu veri kümeleri ile takviyeli öğrenme (RL) süreçleri için özel simülasyon ortamları da sağlıyor. Bu imkanlar, yapay zeka geliştiricilerinin modellerini performans testlerinden geçirmesine olanak tanıyor.