AI淘金熱！訓練數據需求引爆，Snorkel AI估值飆升至35億美元

在人工智慧軍備競賽白熱化的當下，訓練AI模型所需的「原料」——高品質訓練數據——正悄悄成為比晶片更炙手可熱的戰略資源。數據新創公司Snorkel AI就在這波浪潮中乘風而起，Snorkel AI完成3.5億美元的新一輪融資，估值達35億美元，執行長Alex Ratner親口告訴Reuters，驅動力正是前沿AI實驗室對越來越複雜的訓練數據與模擬環境的爆炸性需求。

這輪Series E融資宣布於2026年9月22日，由Insight Partners與S32領投。參與投資方還包括Third Point、March、Blumberg、Allegis、Standard VC、Frontline，以及原有股東Addition、Lightspeed、Greylock、GV、Wells Fargo等。陣容之龐大，充分顯示資本市場對這條新賽道的高度認可。

這筆交易讓Snorkel AI的估值幾乎達到去年5月融資時13億美元估值的三倍。短短一年多，身價翻了將近三倍，這種增速在當前即便是AI圈也屬罕見。Snorkel AI的年化營收跑動率已突破3.5億美元，相比一年前的約2000萬美元，成長動能驚人——這主要得益於該公司在9月推出的「數據即服務（data-as-a-service）」業務。

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Snorkel AI由一批史丹佛大學AI實驗室的研究人員於2019年創立，最初以銷售軟體工具為主，如今已轉型為直接向客戶供應成品數據集與強化學習（RL）環境。這個轉身，是整個公司估值暴衝的關鍵。Ratner與其團隊多年來深耕以程式化方式將專家知識編碼進訓練數據的技術，如今Snorkel將這套基礎應用於後訓練（post-training）、智能代理（agent）開發與模型評估所需的任務與環境。

Snorkel的商業模式也別出心裁。其業務網絡涵蓋數以萬計的跨領域專家，橫跨程式開發、法律與醫療等專業領域。Ratner表示，Snorkel直接銷售數據產品，而非按人力工時計費——這種模式讓公司得以給予專家更優渥的報酬，同時維持健康的利潤率。說穿了，他們賣的不是「人手」，而是「結果」。

對於「人工智慧訓練數據終將被合成數據取代」這個流行說法，Ratner有自己的看法。「我們堅定地認為，在可預見的未來，實驗室所使用的100%數據都將有人類的參與。但同樣地，100%的數據都必須借助合成與自動化方式，才能跟上複雜度的提升。」這番話，道出了人機協作才是現階段最務實路線的核心邏輯。

事實上，市場數據正在為Ratner的判斷背書。據SemiAnalysis統計，每個前沿AI實驗室目前每年在人類訓練數據上的支出約達10億美元。研究機構Epoch AI預測，高品質公開文本的可用存量可能在2026至2032年間告罄，這也是各大實驗室越來越積極授權非公開數據的主要原因之一。數據荒的隱憂，讓Snorkel的價值主張愈顯迫切。

這場訓練數據軍備競賽的火藥味，早在去年便已點燃。Meta以143億美元收購Scale AI 49%股權，這筆交易將訓練數據供應商重新定位為戰略基礎設施，也促使其他客戶和投資人積極尋找更多替代供應商。Mercor與Surge AI也相繼獲得資本注入，整個市場正上演一場各方搶奪頂尖專家數據的激烈競逐。

Ratner透露，公司的數據即服務業務自推出以來已成長超過18倍，在宣布本輪融資的那一週，年化營收跑動率更突破3.75億美元。目前Snorkel的客戶群涵蓋前沿AI實驗室、超大規模雲端業者、企業用戶，以及美國聯邦政府。其中，程式開發數據是Snorkel目前需求最旺盛的領域之一。

展望未來，這筆新資金將讓Ratner有足夠的彈藥擴充數據交付體系；與此同時，Snorkel也宣稱即便持續招聘擴張，仍預計在2026年實現獲利——但這個目標能否達成，將取決於自動化能否有效控制生產成本。

除了商業擴張，Snorkel也宣布將大幅擴展其「開放基準補助計畫（Open Benchmarks Grants Program）」，提撥300萬美元專款，用於資助開放原始碼的數據集、評測基準與評估工具的研發。在商業版圖急速擴張的同時，也試圖為AI評測生態注入更多透明度與公信力。

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