AfterQuery, ein 18 Monate altes KI-Startup, hat in einer neuen Finanzierungsrunde eine Bewertung von 3,2 Milliarden Dollar erreicht, wie Forbes am Montag unter Berufung auf zwei Personen mit direkter Kenntnis des Deals berichtete. Dieser Wert liegt mehr als zehnmal höher als die 300-Millionen-Dollar-Bewertung, die das Unternehmen fünf Monate zuvor trug, als es eine Series A über 30 Millionen Dollar abschloss – eine frühe Finanzierungsrunde, in der ein Startup einen Anteil an sich gegen Wachstumskapital verkauft.

Der Sprung macht AfterQuery laut YC-Partner Gustaf Alströmer zum schnellsten Startup in der Geschichte von Y Combinator auf dem Weg von der Gründung zum Unicorn-Status – dem Startup-Jargon für ein privates Unternehmen im Wert von über einer Milliarde Dollar. AfterQuery wollte sich zu dem Bericht nicht äußern. Eine der Forbes-Quellen sagte, das Unternehmen sei bereits profitabel und habe einen Lead-Investor für die Runde gewonnen.

Die Gründer Spencer Mateega, 23, und Carlos Georgescu, 22, bezahlen Ärzte, Anwälte, Ingenieure und Finanzanalysten, um die Art von Expertenurteilsdaten zu erzeugen, die KI-Labs nicht länger aus dem offenen Internet abgreifen können. Die beiden Highschool-Freunde gründeten das Unternehmen im Februar 2025, 18 Monate nachdem sie ohne Produkt und ohne festes Konzept in Y Combinators Winter-2025-Batch aufgenommen worden waren.

Mateega schrieb im Juli auf X, dass der wiederkehrende Jahresumsatz – der Jahreswert der laufenden Abonnements eines Unternehmens – auf "Hunderte von Millionen" gestiegen sei, nach 100 Millionen Dollar im April.

AfterQuery is quickly closing the gap on the "giants." We've already grown multiples past the $100M revenue run rate cited here. If you're a post-training researcher or lab that needs long-horizon tasks, professional / knowledge work data, high-fidelity RL environments, code… — Spencer Mateega (@spencermateega) July 12, 2026

Ursprünglich wollten die Gründer KI-Agenten für den Finanzsektor entwickeln. Tests zeigten, dass führende Modelle bei differenzierten, professionellen Einschätzungen immer wieder scheiterten – nicht aus Mangel an grundlegender Fähigkeit, sondern weil ihnen niemand beigebracht hatte, wie ein Experte tatsächlich bei einer schwierigen Entscheidung vorgeht. Also vollzogen sie einen Pivot.

AfterQuery bezahlt nun Fachleute für die Erstellung von Reasoning-Daten: schriftliche, schrittweise Aufzeichnungen, wie ein Profis ein Problem durcharbeitet – genutzt, um KI-Modellen Urteilsvermögen statt bloßer Fakten beizubringen. Solches Material ist zentral für das Post-Training – die Phase nach dem ersten Aufbau eines Modells, in der Labs das Verhalten mit kuratiertem Feedback verfeinern – sowie für das Reinforcement Learning, bei dem sich Modelle durch das Üben bewerteter Aufgaben verbessern. Nvidia hat diese Daten zum Training seiner Open-Source-Modelle Nemotron genutzt; laut Forbes zählt AfterQuery außerdem das Thinking Machines Lab der früheren OpenAI-CTO Mira Murati und das Legal-Tech-Unternehmen Legora zu seinen Kunden.

Die Nachfrage hinter diesem Pivot ist branchenweit. Frontier-Labs – die Unternehmen, die die fortschrittlichsten KI-Systeme entwickeln – haben den Großteil des nutzbaren Textes im offenen Web bereits durchkämmt, und synthetische Daten, also KI-generiertes Trainingsmaterial, reichen nur begrenzt weiter. Knapp ist, was übrig bleibt: Urteilsvermögen, das nur von echten, zertifizierten Experten kommen kann.

Andere Unternehmen verfolgen dieselbe Verknappung aus unterschiedlichen Richtungen. Die südkoreanische Fintech Toss öffnete kürzlich ihre 30 Millionen Nutzer für die KI-Datenwirtschaft, indem sie mit dem Dateninfrastrukturunternehmen Poseidon eine Partnerschaft einging und normale Nutzer dafür bezahlt, reale Daten aufzuzeichnen, die Modelle online nicht finden können.

AfterQuery ist nicht das einzige Unternehmen, das von dieser Knappheit profitiert. Alexandr Wang von Scale AI wurde 2021 mit 24 Jahren zum ersten Datenlabeling-Milliardär der Branche, bevor Meta 14,3 Milliarden Dollar für eine 49-prozentige Beteiligung zahlte und Wang an die Spitze seines eigenen KI-Labs stellte. Die Gründer des Konkurrenten Mercor übertrafen Wangs damaligen Rekord im vergangenen Oktober und wurden mit 22 Jahren Milliardäre.

Mateega hat gesagt, AfterQuerys Vorsprung gegenüber Mercor, das sich auf einen KI-Interviewer zur Besetzung eines großen Auftragnehmerpools verlässt, liege in eigener Software, die Einreichungen nach "Goldilocks"-Schwierigkeit filtert – schwer genug, um ein Frontier-Modell herauszufordern, aber nicht so schwer, dass es aus der Antwort nichts lernen kann. AfterQuery trainiert zudem eigene Modelle mit den Daten, bevor es sie verkauft, um den Labs zu zeigen, dass das Material tatsächlich Wirkung zeigt, statt zu verlangen, ihm das einfach zu glauben.

Mercor wiederum führt derzeit Gespräche mit Nvidia über eine Finanzierungsrunde, die das Unternehmen mit 20 Milliarden Dollar bewerten würde – doppelt so viel wie sein 10-Milliarden-Dollar-Wert vom vergangenen Oktober. AfterQuerys Runde ist noch nicht abgeschlossen, und das Unternehmen hat seinen Lead-Investor nicht genannt – sodass die endgültigen Konditionen und ob die berichtete Bewertung von 3,2 Milliarden Dollar Bestand hat, noch zu bestätigen bleiben.