Snorkel AI, una startup che sviluppa set di dati per l’addestramento e ambienti simulati per i laboratori e le aziende di AI, ha raccolto $350 milioni in un round di Serie E guidato da Insight Partners e S32. La valutazione della società, fondata sette anni fa, è salita a $3.5B, quasi triplicando il livello di $1.3B raggiunto nel round di Serie D di 17 mesi fa. Al round hanno partecipato anche Addition, Lightspeed, Greylock, GV e Wells Fargo.
Inizialmente Snorkel offriva software per automatizzare l’etichettatura dei dati, ma l’anno scorso si è orientata verso set di dati completati, definiti “data-as-a-service”. La società combina esperti in materia con software e modelli in un approccio ibrido che include anche la generazione di dati sintetici. Snorkel afferma che i suoi ricavi annualizzati sono aumentati di diciotto volte negli ultimi 12 mesi, raggiungendo $375 milioni, attribuendo la crescita alla domanda dei laboratori di AI per dati di addestramento avanzati.
I ricavi annualizzati lordi di società simili sono stati riportati come segue:
- Mercor: $2 miliardi
- Handshake: $1 miliardo
- Micro1: $500 milioni
Poiché queste società versano circa il 60-70% dei loro ricavi agli esperti che svolgono il lavoro, i loro ricavi annuali netti sono significativamente inferiori a queste cifre lorde. Snorkel afferma invece di vendere ambienti di apprendimento per rinforzo (RL) e set di dati completati al posto del lavoro umano, mentre i compensi agli esperti vengono registrati come costo dei beni venduti, anziché come ricavi.
La società ha iniziato a operare commercialmente nel 2019, dopo quattro anni di ricerca condotta da Alex Ratner e dal team dello Stanford AI lab.
Perché è importante
Lo spostamento del modello di business di Snorkel dall’automazione dell’annotazione a set di dati completati e ambienti simulati mostra che i team che sviluppano intelligenza artificiale cercano infrastrutture di addestramento direttamente utilizzabili e dotate di competenze specialistiche, non solo dati grezzi. La struttura ibrida, che combina il contributo di esperti in materia con software, modelli e la generazione di dati sintetici, indica come il processo di preparazione dei dati sia stato commercializzato. Tuttavia, i ricavi delle società del settore non si formano tutti allo stesso modo: alcune riportano come ricavi lordi i pagamenti effettuati agli esperti, mentre Snorkel li contabilizza come costo dei beni venduti; per questo motivo, le cifre dichiarate non sono direttamente confrontabili. La questione aperta è come questo modello riuscirà a preservare la crescita dei ricavi e la qualità dei dati soddisfacendo al contempo la domanda di dati avanzati; inoltre, resta da capire come la struttura dei costi dei servizi dati verrà standardizzata nel settore.