Snorkel AI закрыла раунд финансирования Series E на $350 млн, оценивший компанию в $3,5 млрд — почти втрое больше ее оценки в $1,3 млрд чуть более года назад. Раунд, объявленный 22 сентября, закрепил за созданным в Стэнфорде стартапом место среди заметных игроков в ИИ-инфраструктуре — «слоя лопат и кирок» в строительстве генеративного ИИ.

Сделка состоялась на фоне волны капитала, устремившегося в слой данных ИИ. В июне 2025 года Meta заплатила около $14,3 млрд за 49% акций Scale AI, оценив лидирующую на рынке компанию по разметке данных примерно в $29 млрд, при этом, по сообщениям, конкуренты Surge AI и Mercor привлекли интерес инвесторов при оценках в $15 млрд и $10 млрд соответственно. Эти расходы отражают сдвиг в подходах к созданию frontier-моделей: поскольку общедоступных данных из открытого интернета оказалось недостаточно для обучения моделей передового масштаба, разработчики ИИ платят специалистам за точные узкоспециализированные обучающие материалы в таких областях, как право и медицина.

Рост выручки более чем в 17 раз

Скачок оценки опирается на крутую траекторию выручки. По данным компании, годовая выручка Snorkel AI (annualized revenue run-rate) выросла с примерно $20 млн год назад до $350–375 млн сегодня — увеличение более чем в 17 раз за двенадцать месяцев.

Арифметика нового раунда помогает оценить масштаб этого роста: в средней точке текущего диапазона оценка в $3,5 млрд предполагает мультипликатор выручки примерно 9x–10x — резкое снижение по сравнению с примерно 65x, которые подразумевались оценкой компании в $1,3 млрд и выручкой в $20 млн годом ранее. Иными словами, рост выручки, а не расширение мультипликатора, обеспечил большую часть прироста оценки.

От исследовательского проекта к машине по зарабатыванию выручки

Компания, основанная в 2019 году исследателями Стэнфордской лаборатории ИИ, включая гендиректора Алекса Ратнера, берет начало в стэнфордских исследованиях программной разметки данных. Большую часть своей истории Snorkel AI работала как программная платформа, помогавшая организациям размечать и курировать обучающие данные для моделей машинного обучения.

Переломный момент наступил в сентябре 2025 года, когда компания запустила предложение data-as-a-service. Вместо продажи инструментов для самостоятельного построения датасетов Snorkel начала напрямую поставлять клиентам готовые специализированные обучающие датасеты и среды для обучения с подкреплением. Этот разворот отражает более широкую тенденцию отрасли к продаже данных, а не инструментов — сегмент, на котором также сосредоточены конкуренты вроде Scale AI и Surge AI.

Клиентская база компании сегодня охватывает ИИ-лаборатории, гипермасштабируемых провайдеров, корпоративных клиентов и государственные органы, а датасеты адаптированы под сложные области, такие как право, медицина и вычислительное рассуждение. Качественные обучающие данные стали критически важным ресурсом для разработчиков ИИ, чьи модели зависят от больших объемов корректно размеченных примеров.

Ратнер описал предложение как «агентную платформу разработки данных» (agentic data development platform) — проще говоря, это система, использующая ИИ-агентов для масштабного создания, курирования и валидации обучающих данных.

Финансирование и путь к прибыльности

Совокупное финансирование по всем раундам превышает $500 млн. Snorkel AI планирует использовать привлеченный капитал для расширения штата и углубления работы с корпоративными и государственными клиентами. В компании работает около 157 человек, что предполагает выручку на сотрудника примерно $2,3 млн.

Два ориентира покажут, выдержит ли стратегия проверку: цель по прибыльности к концу 2026 года, которую компания должна достичь, продолжая нанимать сотрудников и расширять операции с данными, и прогресс с государственными органами, где конкуренты, включая Scale AI, уже ведут значительный бизнес.

Ратнер выразил уверенность, что Snorkel AI выйдет на прибыльность к концу 2026 года.