Snorkel AI估值飙升至35亿美元

随着全球对高质量人工智能训练数据的需求持续爆发，专注于AI数据基础设施的初创公司Snorkel AI近日宣布完成3.5亿美元的E轮融资，公司估值跃升至35亿美元，较17个月前的13亿美元估值增长近三倍。

本轮融资由Insight Partners和S32联合领投，原有投资方Addition、Lightspeed、Greylock、GV以及富国银行（Wells Fargo）也悉数参与。这一强劲的融资表现凸显了资本市场对AI底层数据能力的高度认可。

Snorkel AI最初以自动化数据标注软件起家，但自去年起战略转型，推出“数据即服务”（Data-as-a-Service）模式，直接向客户交付完整的训练数据集和强化学习（Reinforcement Learning, RL）模拟环境。这种模式不再仅仅提供工具，而是交付可直接用于模型训练的高价值资产。

其核心技术优势在于采用“混合方法”：一方面利用自研AI模型生成高质量合成数据，另一方面结合领域专家进行精准校准与验证。这种人机协同的方式既提升了数据规模与效率，又保障了专业性和准确性，特别适用于医疗、金融、自动驾驶等对数据质量要求极高的垂直领域。

据公司披露，Snorkel AI当前年化收入已达3.75亿美元，相较过去12个月实现了18倍的惊人增长。这一飞速扩张背后，是AI大模型研发机构对定制化、专业化训练数据的“无尽渴求”。与传统依赖人力标注的平台不同，Snorkel将专家报酬计入销售成本（COGS），而非从总收入中扣除，因此其公布的年化收入更能反映实际业务规模。

值得注意的是，Snorkel并非孤例。整个AI数据服务赛道正经历爆发式增长：Mercor年化毛收入已达20亿美元，Handshake突破10亿美元，Micro1也达到5亿美元量级。不过，这些平台通常将60%至70%的收入支付给执行任务的领域专家，实际净收入远低于表面数字。而Snorkel因其产品形态更偏向“数据产品”而非“人力中介”，在财务结构和商业模式上展现出更强的可扩展性。

Snorkel AI由斯坦福大学AI实验室的Alex Ratner及其团队于2015年启动研究，并于2019年正式商业化。七年来，公司已从学术项目成长为AI基础设施领域的关键玩家，其发展轨迹也印证了“数据是新石油”这一行业共识——在模型架构日趋同质化的今天，高质量、差异化数据正成为决定AI系统性能的核心壁垒。