Стартап AI-данных Micro1 упятерил выручку за восемь месяцев

Micro1, четырёхлетний стартап по разметке данных для AI, нарастил годовой валовый темп выручки со $100 млн до $500 млн за последние восемь месяцев, сообщил TechCrunch со ссылкой на источник, знакомый с компанией. Как и конкуренты, Micro1 нанимает экспертов по контракту, врачей, юристов, учёных, и оставляет себе примерно 60-70% от выставленных счетов, что даёт чистый годовой темп выручки ближе к $150-200 млн.

Micro1 всё ещё отстаёт от крупнейших игроков категории: Mercor этим летом достиг $2 млрд валовой годовой выручки, а Handshake ранее в этом году вышел на $1 млрд. Однако собственная кривая роста Micro1 указывает на рынок, где хватает места не для одного победителя, а некоторые исследователи уже говорят, что расходы на обучающие данные для AI со временем могут сравняться с расходами на сами вычисления.

Часть этого роста связана с выходом за рамки разовых проектов с разметкой человеком. Micro1 всё чаще генерирует синтетические данные без участия человека, включая автоматические описания видеоконтента, а часть производимых данных продаётся как переиспользуемые, готовые датасеты сразу нескольким клиентам. Источник, знакомый с финансами стартапа, рассказал TechCrunch, что этот сегмент даёт валовую маржу до 80-90%, значительно выше того, что обычно приносит разовая разметка по контракту.

• Годовой валовый темп выручки: со $100 млн до $500 млн за 8 месяцев
• Оценка чистого годового темпа выручки: $150-200 млн
• Валовая годовая выручка Mercor: $2 млрд
• Валовая годовая выручка Handshake: $1 млрд
• Валовая маржа готовых данных: 80-90%

“Некоторые компании по разметке человеческих данных работают с враждебными государствами. И результаты видны сегодня в Kimi K3. Мы считаем постыдным заявлять о стремлении к американскому доминированию в AI и одновременно продавать данные на миллионы странам, с которыми мы находимся в состоянии противостояния.”

— Али Ансари, основатель, Micro1, в X

Эта модель переиспользуемых датасетов втянула Micro1 в актуальный спор. Продажа одних и тех же готовых данных нескольким клиентам, включая китайских разработчиков AI, вызвала критику: практика якобы помогает этим лабораториям сокращать отставание от ведущих американских моделей. Ансари заявил, что Micro1 не продаёт данные китайским разработчикам моделей, дистанцируя компанию от конкурентов, которых он обвиняет именно в этом.

Micro1 начинался как инструмент для AI-рекрутинга, та же история, что и у Mercor, и переключился на разметку данных после того, как Ансари заметил, что клиенты используют платформу для рекрутинга, чтобы проверять и нанимать разметчиков, а не инженеров. Помимо того что нанятые эксперты оценивают ответы моделей, схема, известная как reinforcement learning gyms, компания строит датасет для предобучения роботов, платя сотням разметчиков-универсалов за запись повседневных взаимодействий с предметами у себя дома, ровно тот тип обучающих материалов, который нужен компании вроде Generalist AI, чтобы научить робота задаче по одной демонстрации. Micro1 привлекла раунд Series A при оценке в $500 млн в сентябре прошлого года, и, по данным TechCrunch, могла недавно закрыть ещё один раунд при заметно более высокой оценке, хотя компания не ответила на запрос о комментарии.

Противоречие внутри роста Micro1 то же самое, что пронизывает всю категорию разметки данных: свойства, делающие датасет прибыльным, переиспользуемость и масштаб, это те же свойства, из-за которых сложно контролировать, куда он попадёт после продажи. Разовый контракт с разметкой человеком для одного клиента по определению остаётся внутри этих границ. Готовый датасет, лицензированный любому, кто заплатит, границ не имеет, а публичное обещание основателя не продавать конкретному покупателю это бизнес-политика, а не техническое ограничение, которое конкурент или будущая версия той же компании может изменить незаметно для всех вне сделки.

Это не финансовый совет — только информация к размышлению.