Snorkel AI 已完成一笔3.5亿美元的E轮融资，公司估值达到35亿美元，是一年多前13亿美元估值的三倍左右。这笔于9月22日宣布的融资，使这家诞生于斯坦福的初创公司跻身AI基础设施领域的重要行列——AI基础设施正是生成式AI建设浪潮中的“卖铲子”环节。

这笔交易正值资本大量涌入AI数据层之际。2025年6月，Meta 以约143亿美元收购 Scale AI 49%的股份，使这家市场领先的标注公司估值达到约290亿美元；据报道，竞争对手 Surge AI 和 Mercor 也分别在150亿美元和100亿美元的估值水平上吸引了融资兴趣。这些支出反映出前沿模型构建方式的转变：由于现成的公开网络数据已不足以支撑前沿规模的训练，AI开发商正在向专业公司付费，以获取法律和医学等领域的准确、特定领域的训练材料。

收入增长超过17倍

估值跳升的背后是陡峭的收入增长轨迹。据公司透露，Snorkel AI 的年化收入运行率已从一年前的约2000万美元攀升至目前的3.5亿至3.75亿美元之间，十二个月内增长超过17倍。

新一轮融资背后的算术揭示了这一增长的分量：按当前区间中点计算，35亿美元的估值意味着约9至10倍的收入倍数，较此前公司13亿美元估值和2000万美元运行率所隐含的约65倍倍数大幅下降。换言之，推动估值增长的主要是收入增长，而非估值倍数扩张。

从研究项目到收入机器

公司由包括 CEO Alex Ratner 在内的斯坦福AI实验室研究人员于2019年创立，其起源可追溯至斯坦福关于程序化数据标注的研究。在大部分时间里，Snorkel AI 作为软件平台运营，帮助各机构为机器学习模型标注和整理训练数据。

转折点出现在2025年9月，公司推出了数据即服务（data-as-a-service）产品。Snorkel 不再出售供客户自行构建数据集的工具，而是开始直接向客户交付现成的专业训练数据集和强化学习环境。这一转型呼应了整个行业从销售工具转向销售数据的趋势，Scale AI 和 Surge AI 等竞争对手也在这一领域重点布局。

其客户群现已涵盖AI实验室、超大规模云厂商、企业客户和政府机构，数据集针对法律、医学和计算推理等复杂领域量身定制。高质量训练数据已成为AI开发商的关键投入，其模型依赖大量准确标注的样本。

Ratner 将该产品描述为一个“智能体数据开发平台”——简而言之，就是一个利用AI智能体帮助大规模创建、整理和验证训练数据的系统。

融资情况与盈利之路

各轮融资总额现已超过5亿美元。Snorkel AI 计划利用新资金扩充团队，并深化与企业客户和政府机构的合作。公司目前约有157名员工，这意味着人均创收约为230万美元。

指标将检验这一战略能否成立：一是2026年底的盈利目标，公司必须在招聘和扩展数据业务的同时实现这一目标；二是在政府机构领域的进展，而包括 Scale AI 在内的竞争对手在该领域已有可观业务。

Ratner 对 Snorkel AI 在2026年底前实现盈利表示了信心。