Стартап по обучению ИИ стал самым быстрым единорогом в истории Y Combinator
Стартап AfterQuery, которому 18 месяцев, достиг оценки в 3,2 миллиарда долларов в новом раунде финансирования, сообщает Forbes в понедельник. Эта сумма более чем в десять раз превышает оценку в 300 миллионов долларов, которую он имел пять месяцев назад, когда закрыл раунд финансирования Series A на сумму 30 миллионов долларов — ранний раунд финансирования, в котором стартап продает часть себя для привлечения капитала для роста.
Этот скачок делает AfterQuery самым быстрым стартапом в истории Y Combinator, который прошел путь от создания до статуса единорога, по словам партнера YC Густафа Альстрёмера. AfterQuery отказался комментировать отчет. Один из источников Forbes сообщил, что компания уже прибыльна и нашла основного инвестора для этого раунда.
Спенсер Матеега и Карлос Георгиеску основали компанию в феврале 2025 года, через 18 месяцев после того, как присоединились к зимней группе Y Combinator 2025 года, будучи двумя школьными друзьями без продукта и четкой идеи. Матеега сообщил в X в июле, что годовой повторяющийся доход — годовая стоимость текущих подписок компании — вырос до "сотен миллионов", по сравнению с 100 миллионами в апреле.
Основатели изначально хотели создать ИИ-агентов для финансов. Тестирование показало, что ведущие модели постоянно терпели неудачи в сложных, профессиональных вызовах — не из-за недостатка сырой способности, а потому что никто никогда не учил их, как эксперт на самом деле принимает сложные решения.
Поэтому они изменили направление. Теперь AfterQuery платит специалистам за создание данных о рассуждениях: письменные, пошаговые записи того, как профессионал решает проблему, которые используются для обучения моделей ИИ суждению, а не только фактам. Nvidia использовала эти данные для обучения своих моделей Nemotron с открытым исходным кодом, а AfterQuery также сотрудничает с лабораторией Thinking Machines Lab бывшего CTO OpenAI Мира Мурати и юридической ИИ-компанией Legora, согласно Forbes.
Спрос на этот поворот наблюдается по всей отрасли. Передовые лаборатории — компании, создающие самые современные системы ИИ — уже обработали большую часть доступного текста в открытой сети, а синтетические данные, или обучающие материалы, сгенерированные ИИ, имеют свои ограничения. То, что остается в дефиците, — это суждение, которое может дать только реальный, квалифицированный эксперт.
Другие компании также пытаются решить эту нехватку с разных сторон. Южнокорейский финтех Toss недавно открыл доступ к своим 30 миллионам пользователей к экономике данных ИИ через партнерство с компанией по созданию инфраструктуры данных Poseidon, платя обычным пользователям за запись реальных данных, которые модели не могут найти в интернете.
AfterQuery не единственный, кто извлекает выгоду из нехватки. Александра Ванга из Scale AI стал первым миллиардером в индустрии маркировки данных в 2021 году в возрасте 24 лет, прежде чем Meta заплатила 14,3 миллиарда долларов за 49% акций и поставила Ванга во главу своей лаборатории ИИ. Основатели конкурирующей компании Mercor обошли ранний рекорд Ванга в октябре прошлого года, став миллиардерами в 22 года.
Матеега заявил, что преимущество AfterQuery над Mercor, который полагается на ИИ-интервьюера для набора большой группы подрядчиков, заключается в индивидуальном программном обеспечении, которое проверяет заявки на "золотую середину" сложности — достаточно сложные, чтобы бросить вызов передовой модели, но не настолько сложные, чтобы она не могла учиться на ответе. AfterQuery также обучает свои собственные модели на этих данных перед продажей, чтобы показать лабораториям, что материал действительно влияет на результат, а не просто просит их поверить на слово.
Mercor, в свою очередь, в настоящее время ведет переговоры с Nvidia о раунде финансирования, который оценит его в 20 миллиардов долларов, удвоив его оценку в 10 миллиардов долларов с октября прошлого года. Раунд AfterQuery еще не закрыт, и компания не назвала своего основного инвестора.
Цена --
Этот контент предоставляется исключительно в общих информационных целях и не является финансовым, инвестиционным, юридическим или налоговым советом. Любые мероприятия, вознаграждения, онлайн-акции или связанная с ними информация, упомянутые в настоящем документе, не должны рассматриваться как рекомендация, приглашение к покупке, продаже, торговле или иной сделке с какими-либо криптоактивами. Криптоактивы очень волатильны и могут привести к убыткам. Доступность услуг, продуктов WEEX и связанных с ними событий может варьироваться в зависимости от региона. Вы несете ответственность за обеспечение того, чтобы ваше участие соответствовало применимым местным законам и нормативным актам.
Вам также может понравиться

唐华斑竹 и крупные пожертвования американских предпринимателей на благо сотрудников

MiniMax M3.1 Flash открытый 72-часовой процесс обработки токенов более 100 триллионов

Индекс Nasdaq упал на 2,6%, что стало крупнейшим однодневным падением с июня

NVIDIA представила платформу AI-операций Minerva, анализирующую миллиарды данных

Сунь Юйчэнь и Цзинь Мин: как сформировать свою инвестиционную и жизненную стратегию?

Davie обращает внимание на инфляционные ожидания рынка и влияние конфликта между США и Ираном

Tesla и NVIDIA инвестируют 3,7 трлн вон в расширение производства AI-микросхем Samsung Electronics

Выступление Хуаня Жэньсюня на GTC подверглось протесту Greenpeace по поводу поставок чипов в российскую армию

JPMorgan оценивает годовую доходность биткойна в 10%, но с высокой волатильностью

Nvidia запускает архитектуру OpenShell для мониторинга AI-агентов

CoreWeave запускает Physical AI Launchables для упрощения физических AI-работ

Хуан Жэньсюн: В будущем телекоммуникационные базовые станции могут развиться в распределенные AI-сети, все операторы связи будут предоставлять AI-вычислительные мощности

NVIDIA представила DSX POD AI фабрику, срок развертывания сокращен до 14 дней

NVIDIA создает OpenShell для автономного выполнения задач ИИ-агентами

Повторяется ли 2008 год? CDS снова в центре внимания рынка

NVIDIA инвестирует почти 10 миллиардов долларов в четыре стартапа в Германии

Google открывает исходный код TorchTPU, бросая вызов доминированию NVIDIA в экосистеме ИИ

Маск: SpaceX планирует арендовать половину вычислительных мощностей ИИ, к 2027 году создать кластер из 440 тысяч устройств для обучения

Groq продвигает внедрение трехмерной упаковки DRAM в следующем поколении чипов

Hyperliquid хочет бессрочные контракты на вычислительную мощность ИИ и обращается в CFTC

Капитал как производственные мощности: куда ушли деньги 100 ведущих венчурных и корпоративных венчурных компаний США в первые три квартала 2026 года?

Хуан Жэньсюн: В будущем у каждой компании будет физический завод и цифровой двойник

Хуан Жэньсюн призывает канцлера Германии принять ИИ для преобразования промышленности

ByteDance, Alibaba и Tencent заказали у NVIDIA чипов на сумму более 35 миллиардов долларов

DeepSeek открывает исходный фреймворк для вывода DeepInfer, совместимый с Huawei Ascend

Почему компании сокращают расходы на ИИ? Что это значит для акций компаний в сфере ИИ

Инвесторы увеличивают сделки по кредитным дефолтным свопам, связанным с ИИ

DeepSeek и Huawei сотрудничают в разработке AI-чипа, совместимого с Ascend 950DT

Dream Labs завершила финансирование на 90 миллионов долларов и запустила API для базовой модели роботов




