在AI模型能力飞速提升的今天，高质量训练数据已成为制约AI发展的核心瓶颈。9月22日，数据标注与合成数据公司Snorkel AI宣布完成3.5亿美元E轮融资，由Insight Partners和S32领投，估值达到35亿美元——这距离其上次融资仅过去17个月，估值增长近两倍。
从软件工具到数据即服务
Snorkel AI成立于2016年，最初是一家数据标注自动化软件公司。2019年商业化正式推出产品前，已在斯坦福AI实验室进行了四年研究。联合创始人兼CEO Alex Ratner在斯坦福期间带领团队开发了Snorkel系统，专注于解决机器学习项目中数据标注耗时费力的痛点。
过去一年，Snorkel AI完成了关键战略转型——从单纯提供软件工具，转向为客户提供完整的数据集和强化学习环境，即”数据即服务”（Data-as-a-Service）。这一模式不再依赖纯人力专家市场，而是采用混合模式：结合自研软件和AI模型合成数据，同时配合领域专家进行质量把控。
公司表示，当前年化营收已达3.75亿美元，过去12个月增长18倍。这一增速远超行业平均水平，反映出AI实验室和企业对高质量训练数据的旺盛需求。
训练数据为何成为稀缺资源
随着大语言模型竞赛白热化，各AI实验室对训练数据的质量和规模要求急剧攀升。传统的人工标注方式效率低、成本高，且难以满足大规模模型的需求。Snorkel的合成数据技术能够在短时间内生成海量高质量标注数据，大幅缩短AI模型的训练周期。
值得注意的是，Snorkel销售的是强化学习环境和完整数据集，而非人力外包服务。因此支付给人类专家的费用计入销货成本（COGS），而非作为营收指标呈现。投资者更看重的正是这一差异——其商业模式具备更强的规模化潜力。
同赛道公司齐头并进
Snorkel并非唯一享受AI数据热潮的公司。同期融资或估值飙升的数据公司包括：Mercor年化总营收达20亿美元；Handshake今年早些时候突破10亿美元里程碑；TechCrunch此前报道Micro1已增长至5亿美元。行业普遍预计，数据标注与合成数据市场将在未来数年保持高速增长。
当前AI模型训练正向多模态、跨任务方向演进，对数据的多样性、真实性和标注精度提出了更高要求。Snorkel AI凭借其技术积累和先发优势，在这轮数据争夺战中占据了有利位置。
本轮融资完成后，Snorkel AI计划进一步扩展其数据即服务平台，深化与头部AI实验室的合作，并探索新的行业应用场景。
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