Micro1 osiąga 500 mln dolarów rocznego przychodu brutto dzięki boomowi na dane treningowe dla AI

Niemal nieograniczone zapotrzebowanie na unikalne dane treningowe dla sztucznej inteligencji, zgłaszane przez czołowe laboratoria i korporacje, napędza dynamiczny rozwój wielu startupów zajmujących się etykietowaniem danych. Jednym z nich jest Micro1, czteroletnia firma, która w ciągu ostatnich ośmiu miesięcy zwiększyła swój roczny przychód brutto z 100 milionów dolarów do 500 milionów dolarów, jak podaje osoba zaznajomiona z działalnością spółki. Podobnie jak inne firmy z tej branży, Micro1 zatrudnia ekspertów dziedzinowych, takich jak lekarze, prawnicy i naukowcy, na zasadzie kontraktowej. Firma zatrzymuje około 60% do 70% przychodów brutto, co oznacza, że jej roczny przychód netto mieści się w przedziale od 150 milionów do 200 milionów dolarów.

Choć Micro1 wciąż ustępuje konkurentom takim jak Mercor, który tego lata osiągnął 2 miliardy dolarów rocznych przychodów brutto, czy Handshake, z 1 miliardem dolarów na początku roku, wzrost przychodów startupu pokazuje, że rynek danych treningowych dla AI jest na tyle duży, aby wspierać wielu graczy.

Dynamiczny wzrost i nowe strategie

Szybki wzrost Micro1 ma być kontynuowany, a niektórzy badacze przewidują, że przyszłe wydatki na dane dla AI mogą dorównać wydatkom na moc obliczeniową. Ta perspektywa jest korzystna dla Micro1, które obserwuje przyspieszone tempo wzrostu wartości kontraktów i spodziewa się zwiększenia marż w czasie. Startup coraz częściej generuje dane syntetyczne bez udziału człowieka, na przykład tworząc automatyczne opisy treści wideo. Co więcej, część generowanych danych może być sprzedawana wielu klientom, co podnosi marże brutto dla tych „gotowych” danych do poziomu 80% do 90%, jak poinformowała osoba zaznajomiona z finansami startupu.

Sprzedaż tych samych zestawów danych wielu klientom wywołała niedawno kontrowersje. Krytycy argumentują, że dystrybucja gotowych danych chińskim deweloperom AI pomaga im w tworzeniu modeli równie potężnych jak czołowe modele amerykańskie. Ali Ansari, założyciel Micro1, oświadczył w zeszłym miesiącu na platformie X, że w przeciwieństwie do niektórych konkurentów, jego startup nie sprzedaje danych chińskim producentom modeli. Stwierdził: „Niektóre firmy zajmujące się danymi ludzkimi współpracują z zagranicznymi przeciwnikami. [A] rezultaty widać dziś w Kimi K3. Uważamy, że to haniebne, aby deklarować dążenie do amerykańskiej dominacji w AI, jednocześnie sprzedając dane warte miliony krajom, z którymi jesteśmy w konkurencyjnym konflikcie.”

Ewolucja modelu biznesowego i przyszłe plany

Podobnie jak Mercor, Micro1 początkowo działało jako startup rekrutacyjny w dziedzinie AI. Jednak po zauważeniu, że klienci zajmujący się etykietowaniem danych wykorzystywali jego platformę AI do weryfikacji i rekrutacji inżynierów do adnotacji, Ansari podjął decyzję o zmianie kierunku i wejściu na rynek etykietowania danych. Ansari wcześniej informował TechCrunch, że oprócz oceny wyników modeli przez ekspertów – koncepcji znanej jako „reinforcement learning gyms” – firma buduje również zestaw danych do wstępnego szkolenia robotyki. W tym celu setki specjalistów nagrywają codzienne interakcje z obiektami w swoich domach.

Micro1 zamknęło rundę finansowania Serii A we wrześniu ubiegłego roku, osiągając wycenę 500 milionów dolarów. TechCrunch dowiedział się, że startup mógł niedawno pozyskać kolejną rundę finansowania przy znacznie wyższej wycenie.

Dynamiczny rozwój Micro1 i innych firm z branży danych treningowych podkreśla kluczową rolę, jaką wysokiej jakości dane odgrywają w postępie sztucznej inteligencji. W miarę jak modele AI stają się coraz bardziej złożone i wymagające, zapotrzebowanie na specjalistyczne i zróżnicowane zbiory danych będzie rosło, co czyni sektor dostawców danych jednym z najbardziej obiecujących obszarów w ekosystemie AI.

Źródło: techcrunch.com