
何が起きたか
Snorkel AIが評価額35億ドルで3億5000万ドルのシリーズEを調達。Insight PartnersとS32が主導。
なぜ重要か
創業7年のスタートアップの評価額は前回のほぼ3倍となり、売上は18倍のペースで伸びていると同社は説明する。AIラボの高品質な学習データへの需要が、データ提供企業の急速な売上拡大につながっている兆候だ。
注目点
Snorkelは完成済みデータセットと強化学習環境を販売。専門家への支払いは売上総原価に計上。Mercor、Handshake、Micro1との競争が試金石。
誰に効くか学習データとシミュレーション環境を購入するAIラボや企業、そしてSnorkelが支払う分野の専門家が最も直接的な影響を受ける。今回のラウンドは、人件費マーケットプレイスとは経済性が異なるdata-as-a-serviceモデルに資金を供給する。AIデータスタートアップの見出し売上高を比較する投資家は、各社が専門家への支払いをどう計上しているかを考慮する必要があるかもしれない。
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Snorkel AIの今回のラウンドは、評価額13億ドルで1億ドルを調達したシリーズDから17カ月後に行われ、この間に評価額はほぼ3倍になった。同社は共同創業者兼CEOのAlex Ratner氏とスタンフォード大学のAIラボのチームによる4年間の研究を経て、2019年に事業を開始。その後、データラベリング自動化ソフトウェアの販売から、data-as-a-serviceモデルの下で完成済みデータセットと強化学習環境の販売へと移行した。
この転換は数字の読み方に影響する。Snorkelは専門家への支払いを売上総原価に計上しており、見出しの年間換算売上高には含まれないとしている。売上の約60%から70%を分野の専門家に直接支払うデータ企業とは異なる。そのためMercor、Handshake、Micro1といった同業他社との比較は単純ではない。彼らの見出しのグロス figures は純年間売上よりかなり高く、一方Snorkelの見出し売上高は同じ人件費支払いで減額されていない。
今回のラウンドの意義は、AIラボの高品質な学習データへの需要がSnorkelの報告する成長率を維持できるか、そして投資家がこの新興のデータ提供企業群で使われる異なる売上定義をどう評価するかにかかっている。学習データの購入者にとって実用的な問いは、完成済みデータセットモデルが、ラボが強化学習環境を構築する際に必要な品質を提供できるかどうかだ。
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