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Snorkel AI 完成 3.5 亿美元 Series E 融资：估值增至 35 亿美元，CEO 确认年化收入破 3.5 亿美元
AI 训练数据公司 Snorkel AI 完成 3.5 亿美元 Series E 融资，估值达到 35 亿美元。本轮由 Insight Partners 与 S32 领投，Addition、Greylock、Wells Fargo 三家老股东参投；CEO Alex Ratner 向 Reuters 记者 Krystal Hu 确认，公司年化收入运行率已突破 3.5 亿美元，而一年前这一数字约为 2000 万美元（见 ）。
这家总部位于旧金山的公司同时表示，预计今年实现盈利。给出的自报口径更高：年化收入运行率 3.75 亿美元，12 个月内增至 18 倍。两家媒体把增长指向同一个源头——前沿 AI 实验室对更复杂训练数据和强化学习（reinforcement learning，RL）环境的旺盛需求。
估值增至上一轮的近三倍，参投名单多了 Lightspeed 和 GV
本轮交易把 Snorkel AI 的估值推至上一轮的近三倍：2025 年 5 月，公司以 13 亿美元估值融资 1 亿美元；TechCrunch 把那一轮称作 Series D，并称发生在约 17 个月前。参投名单也有出入：Reuters 点名 Addition、Greylock、Wells Fargo，TechCrunch 在此之外还列出了 Lightspeed 和 GV，均以老股东身份参与。
在联合领投方 S32 合伙人 Andy Harrison 看来，这轮投资看中的是数据的稀缺性：「数据正变得更稀缺、更专业、更难找到。如果你想训练最前沿、最复杂、能力最强的模型，现在你需要更出色的数据。」
收入数字对不齐：两个口径都是公司自报
Reuters 的 3.5 亿美元来自 Ratner 本人对该社的确认，增长由公司 2025 年 9 月上线的数据即服务（data-as-a-service）业务驱动；TechCrunch 的数字出自公司自述，还附带「12 个月内增至 18 倍」的增速。一个是「突破 3.5 亿美元」的下限表述，一个是精确值，出自同一家公司却对不齐；按一年前约 2000 万美元的基数折算，3.75 亿美元与 18 倍的量级一致。两处数字均为公司自报，两篇报道均未提及独立审计或第三方核验。
从卖标注软件到卖数据产品：专家设计任务，AI 分担质检
Snorkel AI 成立于 2019 年，由一支从斯坦福 AI 实验室走出的研究团队创办；TechCrunch 补充说，联合创始人兼 CEO Alex Ratner 和团队在斯坦福 AI 实验室做了四年研究后，于 2019 年将其商业化。公司最初出售用于数据标注自动化的软件，后来转向直接向客户供应成品数据集和 RL 环境。
Ratner 向 Reuters 描述了公司现在主打「代理式数据开发平台」（agentic data development platform）的运作方式：人类专家与数千个专用 AI 模型和智能体（agent）配对，共同生成并审核数据；专家负责设计场景、任务和评分标准（grading rubrics），许多费人力的质检环节交给 AI 自动完成，公司还与 AI 实验室合作设计高质量数据集的获取方案。平台背后是横跨编程、法律、医疗等领域的数万名专家。Ratner 说，Snorkel 卖的是这些专家产出的数据产品，而不是按人力工时收费——这种模式让它能在给专家开出更高报酬的同时保住利润。
他对数据生产方式的判断是：「我们的强烈观点是，在可预见的未来，实验室能从中获得价值的所有数据都会含有某种人类投入；但这 100% 的数据也必须借助合成与自动化方法来生产，才能跟上这种复杂度。」Reuters 称，Snorkel 的客户包括前沿 AI 实验室、超大规模云厂商（hyperscalers）、企业和美国联邦政府，编程数据是需求最大的领域之一。
Mercor 20 亿美元、Handshake 10 亿美元：同类公司的量级对照
Reuters 把这笔融资放回一条更长的线上：自 Meta 于 2025 年 6 月以 143 亿美元收购 Scale AI 49% 股权后，风险资本持续涌入为前沿实验室供应人工标注训练数据的创业公司，Mercor、Surge AI 等同行也凭强劲收入增长吸引到投资。
TechCrunch 给出了可对照的量级：Mercor 的年化总收入（gross annualized revenue）达到 20 亿美元，Handshake 今年早些时候跨过 10 亿美元，Micro1 升至 5 亿美元。但报道同时提醒，这类公司约 60%～70% 的总收入会直接支付给干活的领域专家，实际净收入远低于账面总数。Snorkel 的记账口径不同：公司对 TechCrunch 表示，由于它卖的是 RL 环境和成品数据集而非人力，支付给专家的报酬计入销货成本（cost of goods sold），不进入对外宣传的年化收入数字。
新资金的去向：扩研发、拓企业与政府业务，年内瞄准盈利
Ratner 说，新资金将用于招聘研究员和工程师，同时扩展企业与政府业务；公司还计划支持第三方 AI 模型评估，并进入新的行业垂直领域和数据模态。增长仍是第一优先级，但公司表示预计今年实现盈利。
在收入数字均为公司自报、两个口径尚未收敛的情况下，公司「今年实现盈利」的预期能否在 2026 年内兑现，是本轮融资之后可以用业绩直接核验的节点。