数据开发独角兽Snorkel AI获1亿美元融资，以提升企业AI的可靠性
源自斯坦福的初创公司估值达到13亿美元，市场竞争激烈，各公司争相克服关键AI数据障碍
在硅谷蓬勃发展的AI领域中，Snorkel AI已崭露头角，成为一股强大力量，致力于解决企业AI领域最棘手的挑战之一：可靠数据问题。这家总部位于雷德伍德城（Redwood City）的公司周四宣布完成1亿美元D轮融资，使其估值飙升至13亿美元，在日益激烈的市场竞争中巩固了其独角兽地位。
本轮融资由Addition领投，Prosperity 7 Ventures、现有投资者Greylock和Lightspeed以及BNY和QBE Ventures等战略投资者也参与其中。此次融资正值企业AI实施的关键时期。根据该公司引用的Gartner研究显示，未能建立可扩展AI数据实践的组织面临一个严峻现实——预计到2026年，超过60%的AI项目将被放弃。
“我们看到具身智能（agentic AI）的发展势头迅猛，但专业的企业级智能代理尚未为投入生产做好准备，”Snorkel AI联合创始人兼首席执行官Alex Ratner指出。“企业需要领域特定的数据和专业知识才能实现这一点。”
在高风险市场中迅速崛起
最新一轮注资使Snorkel AI自2019年成立以来的总融资额达到2.37亿美元，对于一家仅四年前才从斯坦福AI实验室的研究中诞生的公司来说，这代表着显著的增长。此次估值里程碑尤其值得关注，因为它反映出该公司在七个月前（即2024年10月）完成8500万美元C轮融资时10亿美元估值的基础上增长了30%。
在全球数据收集和标注市场预计将从2025年的48.7亿美元激增至2032年的291.1亿美元（复合年增长率达29.1%）的背景下，Snorkel的定位显得恰逢其时，具有战略意义。
“我们正在见证企业AI实施方式的根本性转变，”一位要求匿名的资深行业分析师评论道。“最终，能够解决数据质量和特异性挑战的公司，将决定哪些AI部署能够成功，哪些将沦为被遗弃的项目。”
超越通用AI：针对企业需求的专业工具
在宣布融资的同时，Snorkel AI还推出了其AI数据开发平台的两项重要新功能：Snorkel Evaluate和Snorkel Expert Data-as-a-Service。
Snorkel Evaluate使企业能够为AI模型和智能代理构建专业化、细粒度的评估系统。该工具通过提供用于基准数据集创建、专业评估器开发和错误模式纠正的编程工具，超越了通用数据集和标准的“大模型作为评判者”方法，弥补了领域特定AI评估的关键空白。
第二项服务是Snorkel Expert Data-as-a-Service，它为前沿AI系统的评估和调优提供了“白手套”式（即高端定制）解决方案。该服务将主题专家网络与Snorkel用于数据标注和质量控制的编程技术平台相结合，从而能够提供用于高级推理、智能代理工具使用和多轮用户交互的专业数据集。
AI数据主导权之争
Snorkel的增长发生在一个日益激烈的竞争格局中，这个格局由资金雄厚的参与者主导。作为该领域的领导者，Scale AI报告称2024年收入约为8.7亿美元，预计2025年将达到20亿美元，使大多数竞争对手相形见绌。截至2025年3月，Labelbox在五轮融资中累计获得约1.89亿美元资金，凭借其用户友好的标注界面和社区参与建立了强大的地位。
同时，亚马逊等科技巨头已通过SageMaker Ground Truth等服务，将数据标注功能直接整合到其云生态系统中，为现有AWS客户提供了无缝体验。
“市场正在商品化数据服务和专业化、高价值数据开发平台之间分化，”一位专注于企业AI投资的风险投资合伙人解释道。“Snorkel的编程方法和研究背景使其在高端市场占据优势，但真正的考验将是如何在强大的竞争对手面前，将其转化为可持续的营收增长。”
从硅谷到华尔街：投资者视角
对于关注AI行业的专业投资者和交易员而言，Snorkel的最新一轮融资提供了关于市场动态和潜在机会的多重信号。
估值在短短七个月内增长30%，表明尽管市场普遍担忧AI估值泡沫，投资者仍表现出强劲信心。然而，由于缺乏公开披露的年度经常性收入、客户数量或留存率等指标，该公司在概念验证部署之外的商业吸引力仍存疑问。
“聪明的资金正聚焦于技术差异化与商业验证的交汇点，”一家专注于科技的对冲基金的投资组合经理指出。“那些将独特知识产权与透明增长指标相结合的公司，即使在更广泛的AI领域经历调整时，也将获得更高的估值。”
Addition合伙人兼本轮融资领投方Todd Arfman强调，Snorkel的“数据中心化方法正在加速大规模可靠AI的部署”，这表明了对该公司战略方向的信心。
从斯坦福到《财富》500强：前方之路
随着Snorkel AI投入新资金以扩大工程、研发和市场推广力度，公司面临着重要的机遇和挑战。其斯坦福大学背景以及在《快公司》（Fast Company）最具创新力公司和《福布斯》（Forbes）AI 50强等知名榜单上的认可为其提供了信誉，而与《财富》500强客户的合作案例则展示了其企业就绪度。
该公司对具身智能评估和调优的关注与新兴的企业优先事项相吻合，这可能使Snorkel在这些高级应用转向生产环境时，抓住重要的市场份额。
对于更广泛的AI生态系统而言，Snorkel的增长轨迹突显了一个关键现实：随着AI能力迅速发展，训练和评估数据的质量和特异性日益决定着哪些实施能够成功，哪些将以失败告终。这一根本性真理最终可能会重塑整个AI领域的投资策略，倾向于解决数据瓶颈的公司，而非仅仅专注于模型架构创新的公司。
正如一位技术投资策略师精辟地指出：“在实现可靠企业AI的竞赛中，数据质量是新的竞争护城河。Snorkel的押注是，编程化、专家驱动的方法将胜过纯粹的数据量——这一论点值得严肃投资者密切关注。”
Snorkel AI 商业模式
| 商业模式组成部分 | 详情 |
|---|---|
| 主要合作伙伴 | - 科技和研究机构（例如：斯坦福AI实验室） - 企业技术公司 - QBE Ventures等战略投资者 |
| 主要活动 | - AI算法开发 - 数据分析和处理 - 客户支持和培训 - 市场营销和销售 - 编程化标注和弱监督领域的持续研发 |
| 主要资源 | - 高度专业的AI和数据科学团队 - 专有算法和软件工具 - 强大的企业科技品牌 - Snorkel Flow平台 - 源自斯坦福AI实验室的研究传承 |
| 价值主张 | - 编程化数据标注：机器学习模型开发速度提升10-100倍 - 为企业需求提供可定制的AI解决方案 - 非结构化数据处理效率高 - 增强数据安全性和隐私性 - 为企业提供基础模型适配服务 - 消除昂贵的人工数据标注 |
| 客户关系 | - 面向企业的定制合同 - 专属支持和培训 - AI战略咨询服务 - 持续创新和支持 |
| 渠道 | - 直接企业销售 - 行业活动和合作 - 与现有机器学习基础设施集成 - 成功案例的口碑传播 |
| 客户群体 | 主要行业： - 金融 - 医疗 - 零售 - 制造业 - 科技 - 政府和国防 客户画像： - 处理非结构化数据和面临高昂标注成本的大型企业、中型公司和初创企业 |
| 成本结构 | - 研发和算法开发 - 352人团队（2024年） - 基础设施/平台维护 - 销售和营销 - 客户支持和培训 |
| 收入来源 | - 订阅费（Snorkel Flow访问） - 定制项目开发 - 培训和咨询费 - 合作/协作收入 - 具有“七到八位数投资回报”的企业合同 |
| 财务表现 | - 3680万美元营收（2024年） - 1.353亿美元总融资 - 9.15亿美元估值 - 重点：为企业解决AI领域昂贵/耗时的数据标注瓶颈 |