Snorkel AI ha raccolto 350 milioni di dollari in un round Series E che assegna alla startup una valutazione di 3,5 miliardi di dollari. L’operazione è stata guidata da Insight Partners e S32, con la partecipazione degli investitori già presenti Addition, Lightspeed, Greylock, GV e Wells Fargo. Il capitale arriva in una fase di forte espansione della domanda di dataset sofisticati e ambienti simulati destinati allo sviluppo dei sistemi di intelligenza artificiale.
La nuova valutazione è quasi tripla rispetto agli 1,3 miliardi di dollari riconosciuti alla società nel precedente finanziamento. Quel round, un Series D da 100 milioni di dollari, era stato concluso appena 17 mesi prima. La progressione mostra quanto rapidamente gli investitori stiano rivalutando le aziende collocate nella filiera dei dati, diventata uno dei passaggi decisivi per migliorare modelli e applicazioni AI.
Fondata sette anni fa, Snorkel aveva iniziato proponendo software per automatizzare il data labeling, cioè l’etichettatura delle informazioni utilizzate durante l’addestramento. Nel corso dell’ultimo anno l’azienda ha però spostato il proprio baricentro verso la fornitura di dataset completi, definendo il nuovo modello data-as-a-service. Il cambiamento trasforma Snorkel da fornitore di strumenti a partner incaricato di consegnare direttamente il materiale necessario ai clienti.
La produzione non si basa soltanto su un marketplace di professionisti. Snorkel adotta un approccio ibrido che combina software proprietario, modelli capaci di generare dati sintetici e competenze di specialisti delle singole materie. L’offerta comprende anche ambienti per il reinforcement learning, nei quali i sistemi possono essere addestrati e valutati attraverso interazioni simulate. Per laboratori AI e imprese, il servizio concentra in un’unica filiera tecnologia, conoscenza specialistica e preparazione dei dati.
La società dichiara ora un fatturato annualizzato di 375 milioni di dollari, cresciuto di diciotto volte nell’arco degli ultimi dodici mesi. A sostenere l’accelerazione è la richiesta dei laboratori AI di dati di addestramento di fascia alta. Il dato annualizzato fotografa il ritmo corrente dell’attività, mentre la scala raggiunta segnala quanto la disponibilità di materiale affidabile e specifico stia alimentando un mercato autonomo intorno allo sviluppo dei modelli.
La crescita coinvolge anche altre società che si presentano come laboratori di dati per l’AI. Mercor ha raggiunto 2 miliardi di dollari di ricavi lordi annualizzati, Handshake ha toccato il miliardo e Micro1 è salita a 500 milioni. Il confronto richiede però una cautela: queste aziende versano circa il 60-70% dei ricavi agli specialisti di dominio che svolgono il lavoro, quindi le entrate nette effettive risultano sensibilmente inferiori alle cifre lorde annualizzate.
Snorkel presenta una struttura contabile diversa perché vende dataset finiti e ambienti RL, anziché limitarsi a commercializzare lavoro umano. Secondo l’azienda, i compensi destinati agli esperti vengono registrati nel costo del venduto e non sottratti dalle cifre annualizzate comunicate. La società è stata lanciata commercialmente nel 2019, dopo quattro anni di ricerca condotta dal cofondatore e amministratore delegato Alex Ratner con il suo gruppo in un laboratorio AI di Stanford: un percorso nato nella ricerca e ora proiettato nella corsa industriale ai dati di qualità.