Snorkel AI가 데이터를 기반으로 한 AI 학습용 데이터 세트와 시뮬레이션 환경을 구축하는 데 도움을 주는 스타트업으로, 3억5천만 달러 규모의 시리즈 E를 유치하며 기업 가치가 35억 달러에 이르렀다고 발표했습니다.
이번 신규 라운드는 인사이트 파트너스(Insight Partners)와 S32가 주도했으며, 이는 17개월 전 시리즈 D에서 10억 달러를 모은 당시의 가치인 약 13억 달러에 비해 거의 세 배에 달하는 수치입니다. 기존 투자자들인 Addition, Lightspeed, Greylock, GV, Wells Fargo도 이번 라운드에 동참했습니다.
Snorkel은 처음에는 데이터 라벨링 자동화를 위한 소프트웨어를 제공하다가 작년부터는 고객에게 완성된 데이터 세트를 제공하는 ‘데이터-애즈-어-서비스(Data-as-a-Service)’를 제시하고 있습니다. 단순히 인간 전문가의 마켓플레이스로 머무르는 것이 아니라, 소프트웨어와 모델을 활용해 데이터 합성 생성과 현업 전문가의 참여를 혼합한 하이브리드 방식을 채택하고 있습니다.
회사는 현재 연간 반복 매출(ARR)이 3억7500만 달러 수준에 도달했다고 밝혔으며, 이는 지난 12개월간 18배 증가한 수치입니다. 이런 성장은 AI 연구소들이 고급 학습 데이터에 대한 끊임없는 수요에 의해 견인되고 있다고 설명합니다.
최근 데이터 기업들이 AI 데이터 연구소로의 전환을 꾀하며 비슷한 성장세를 보이고 있습니다. Mercor의 연간 매출은 20억 달러에 달했고, Handshake는 올해 초에 10억 달러를 돌파했으며, TechCrunch는 Micro1이 5억 달러 규모로 성장했다고 보도했습니다. 다만 이들 기업은 상위 매출의 약 60%~70%를 데이터 작업을 수행하는 도메인 전문가들에게 직접 지급하기에, 실제 순매출은 헤드라인 숫자보다 낮은 편이라는 점도 주목됩니다.
Snorkel은 강화학습(RL) 환경과 완전한 데이터 세트를 판매하기 때문에 인간 전문가에 대한 지불은 매출총이익(COGS)에 포함되며, 연간 매출 규모에 직접 반영되는 비율은 다소 차이가 있습니다. 이는 회사가 전달하는 비용 구조를 이해하는 데 중요한 요소로 pay-out 구조를 설명합니다.
Snorkel은 2019년 상용화를 시작했으며, 창립자이자 CEO인 Alex Ratner과 그의 팀이 스탠포드 대학 인공지능 연구소에서 다년간의 연구를 거쳐 설립했습니다.
출처: TechCrunch