22 września Snorkel AI ogłosiła rundę serii E o wartości 350 milionów dolarów i wycenie na 3,5 miliarda dolarów, kończącą rok, w którym działalność firmy w zakresie świadczenia usług typu data-as-a-service wzrosła ponad osiemnastokrotnie i przekroczyła 375 milionów dolarów rocznej stopy przychodów. Runda została ujawniona w poście na blogu współzałożyciela i dyrektora generalnego Alexa Ratnera i zgłoszona przez Unite.AI.
Podwyżka jest jednym z największych w roku źródeł finansowania infrastruktury danych i sygnalizuje, jak szybko rynek specjalistycznych danych szkoleniowych w zakresie sztucznej inteligencji przekształcił się z projektu akademickiego w silnik przychodów liczony w setkach milionów. Więcej kontekstu na ten temat znajdziesz w naszych wiadomości AI.
Kto zainwestował w Snorkel AI Series E
Rundę prowadziły Insight Partners i S32. Nowi uczestnicy to Third Point, March, Blumberg, Allegis, Standard VC i Frontline. Powróciła również głęboka ława istniejących inwestorów: Addition, Lightspeed, Greylock, GV, P7, Wells Fargo, Walden Catalyst Ventures i Factory.
Lista inwestorów obejmuje kapitał wzrostowy, fundusze crossover i sponsorów strategicznych – mieszanka, która odzwierciedla pozycję Snorkel pomiędzy akademickimi badaniami nad uczeniem maszynowym a wdrażaniem sztucznej inteligencji w przedsiębiorstwach.
Liczby za rundą
Ratner powiedział, że wprowadzona prawie rok wcześniej oferta firmy w zakresie danych jako usługi wzrosła ponad 18-krotnie i w tygodniu ogłoszenia przekroczyła 375 milionów dolarów rocznych przychodów. Powiedział również, że Snorkel współpracuje obecnie z pionierskimi laboratoriami, hiperskalerami, neolabami, pionowymi liderami AI, przedsiębiorstwami i agencjami rządowymi USA.
Lista klientów wyjaśnia skok wyceny. W maju 2025 roku fajkę wyceniono na 1,3 miliarda dolarów; osiemnaście miesięcy później jego nowa cena jest około 2,7 razy wyższa, poparta wielkością przychodów, która byłaby nie do pomyślenia w przypadku firmy zajmującej się etykietowaniem danych w erze poprzedzającej LLM.
Od projektu badawczego do silnika przychodów
Firma Snorkel została założona w 2019 roku, a jej siedziba znajduje się w Redwood City w Kalifornii i jest owocem wieloletnich badań akademickich nad programowym etykietowaniem danych. Jej poprzednia seria D o wartości 100 milionów dolarów, ogłoszona 29 maja 2025 r., była prowadzona przez Addition z udziałem Prosperity 7 Ventures, Greylock, Lightspeed i inwestorów strategicznych, w tym BNY i QBE Ventures. Ta runda przyniosła całkowite finansowanie do 237 milionów dolarów od założenia firmy i zbiegła się w czasie z ogólną dostępnością Snorkel Evaluate i Snorkel Expert Data-as-a-Service, dwóch ofert na firmowej platformie AI Data Development Platform do oceny i dostrajania wyspecjalizowanych systemów AI.
„Dane 2.0” i platforma danych agentowych
Ratner oparł nowe finansowanie na tym, co nazywa Danymi 2.0 – przejściu od tworzenia statycznych zestawów szkoleniowych do ciągłego uruchamiania potoków danych pod okiem ekspertów dla systemów, które muszą być oceniane i dostrajane w miarę, jak ich zadania stają się coraz bardziej agentyczne. Ramy mają znaczenie, ponieważ wąskie gardło w rozwoju pionierskiej sztucznej inteligencji wyraźnie się przesunęło: w miarę utowarowienia obliczeń i architektur zróżnicowane dane wejściowe to wysokiej jakości, specyficzne dla zadania dane ludzkie i eksperckie, dostarczane z dołączonymi pętlami oceny.
Dane dotyczące wzrostu Snorkel sugerują, że rynek się z tym zgadza. 18-krotna ekspansja w ciągu mniej więcej roku, połączona z platformą, której partnerami są pionierskie laboratoria i agencje rządowe USA, to rodzaj trakcji, którą inwestorzy wyceniają przez cały rok w szerszym łańcuchu dostaw danych AI.
Co tak naprawdę sprzedaje usługa danych eksperckich?
Platforma Snorkel rozwiązuje problem, który przesunął stos AI w górę. We wczesnej erze dużych modeli językowych skala wynikała z skrobania otwartej sieci. W 2026 r. marginalne zyski będą wynikać z wiedzy ekspertów: lekarzy przeglądających podsumowania badań klinicznych, prawników sporządzających notatki dotyczące uzasadnień przypadków, inżynierów piszących i oceniających kod uwzględniający niuanse dziedzinowe. Ta praca jest kosztowna, powolna i trudna do opanowania — dokładnie taką lukę mają wypełnić produkty Snorkel Expert Data-as-a-Service i Snorkel Evaluate.
Oferta firmy w ramach platformy AI Data Development Platform koncentruje się na ocenie i dostrajaniu wyspecjalizowanych systemów sztucznej inteligencji: przedsiębiorstwa dostarczają model i zadanie, a Snorkel zapewnia ekspertów-recenzentów, przepływy pracy związane z programowym etykietowaniem i pętle pomiarowe potrzebne do sprawdzenia, czy model faktycznie się poprawia. Partnerstwa agencji rządowych również mają tutaj znaczenie — zamówienia związane ze sztuczną inteligencją w sektorze publicznym wymagają dokumentacji, możliwości audytu i kontroli jakości, z zapewnieniem których dostawcy etykiet ad hoc w przeszłości mieli trudności.
Co sfinansuje 350 milionów dolarów
Firma pozycjonuje się jako budująca „pionowe laboratorium danych AI”, a nowy kapitał zapewnia jej pole startowe do rozszerzania działań inżynieryjnych, badawczych i wejścia na rynek na tej platformie. Należy spodziewać się nasilenia konkurencji: wyspecjalizowana warstwa danych stała się jedną z najbardziej kwestionowanych części stosu sztucznej inteligencji, a hiperskalownicy, laboratoria modelowe i niezależni dostawcy ścigają się, by posiadać pętle informacji zwrotnej od ekspertów, od których w coraz większym stopniu zależą pionierskie szkolenia.
Szerszy obraz: koncentracja AI w Venture Capital
Seria E osadzona jest w sytuacji, w której przeważająca większość dolarów z przedsięwzięć typu venture wpływa do firm zajmujących się sztuczną inteligencją, a większość z nich przejmuje niewielka grupa konstruktorów modeli i ich dostawców. Infrastruktura danych mieści się w tym uprzywilejowanym kręgu — każde wydanie nowego modelu, wdrożenie w przedsiębiorstwie i wprowadzenie produktu na rynek agentowy pochłania więcej dokładnie tego, co sprzedaje Snorkel.
Dla Snorkel wyzwaniem na najbliższe osiemnaście miesięcy będzie przekształcenie gwałtownie rosnącego tempa realizacji w trwałe, zdywersyfikowane przychody, zanim rynek danych eksperckich się skonsoliduje lub jego najwięksi klienci – same laboratoria pionierskie – przejdą głębiej pionowo w wewnętrzne operacje na danych. Dla branży runda jest kolejnym potwierdzeniem, że w 2026 roku pieniądze podążają za danymi.
---
Bądź na Bieżąco z AINajnowsze wiadomości, analizy i przełomy w dziedzinie AI — wszystko w jednym miejscu.
Czytaj więcej wiadomości AI →
