Startup dữ liệu AI Micro1 đạt doanh thu 500 triệu USD nhờ cơn sốt huấn luyện mô hình

Nhu cầu gần như vô tận đối với dữ liệu huấn luyện AI độc nhất từ các phòng thí nghiệm và tập đoàn hàng đầu đang tạo ra một sự bùng nổ mạnh mẽ cho nhóm các startup chuyên về gắn nhãn dữ liệu.

Một trong những doanh nghiệp đang phát triển nhanh chóng này là Micro1, một startup bốn năm tuổi đã tăng tốc độ doanh thu hàng năm (gross annual run rate) từ 100 triệu USD lên 500 triệu USD trong tám tháng qua, theo một nguồn tin thân cận với công ty. Giống như các đối thủ cạnh tranh chuyên thuê các chuyên gia trong ngành như bác sĩ, luật sư và nhà khoa học theo hợp đồng, Micro1 giữ lại khoảng 60% đến 70% con số đó, đưa tốc độ doanh thu thuần hàng năm (net annual run rate) đạt mức từ 150 triệu đến 200 triệu USD.

Mặc dù Micro1 vẫn còn đi sau các đối thủ như Mercor (đạt 2 tỷ USD doanh thu hàng năm vào mùa hè này) và Handshake (đạt 1 tỷ USD đầu năm nay), nhưng sự tăng trưởng doanh thu của startup này cho thấy nhu cầu thị trường là quá đủ để hỗ trợ nhiều đơn vị cung cấp dữ liệu huấn luyện AI cùng tồn tại.

Sự tăng trưởng nhanh chóng này chắc chắn sẽ còn tiếp tục, với một số nhà nghiên cứu đưa ra giả thuyết rằng chi tiêu cho dữ liệu của AI trong tương lai có thể sánh ngang với chi tiêu cho năng lực tính toán (compute).

Triển vọng đó là tín hiệu tốt cho Micro1, khi quy mô hợp đồng của họ đang tăng với tốc độ nhanh hơn và dự kiến biên lợi nhuận sẽ mở rộng theo thời gian. Startup này đang ngày càng tạo ra nhiều dữ liệu tổng hợp (synthetic data) mà không cần sự can thiệp của con người, chẳng hạn như bằng cách tạo các mô tả tự động cho nội dung video. Ngoài ra, một số dữ liệu họ tạo ra có thể được bán cho nhiều khách hàng, giúp biên lợi nhuận gộp cho loại dữ liệu "có sẵn" (off-the-shelf) này đạt mức cao từ 80% đến 90%, một nguồn tin am hiểu về tài chính của startup này chia sẻ với TechCrunch.

Việc bán cùng một bộ dữ liệu cho nhiều khách hàng đã gây ra tranh cãi gần đây, khi các nhà phê bình cho rằng việc phân phối dữ liệu có sẵn cho các nhà phát triển AI Trung Quốc đang góp phần giúp các mô hình của họ mạnh mẽ ngang hàng với các mô hình hàng đầu của Mỹ.

Nhà sáng lập Micro1, Ali Ansari, đã phát biểu trên X vào tháng trước rằng không giống như một số đối thủ cạnh tranh, startup của ông không bán dữ liệu cho các nhà sản xuất mô hình Trung Quốc. "Một số công ty dữ liệu con người làm việc với các đối thủ nước ngoài, và kết quả đã thể hiện rõ trong Kimi K3 ngày nay," Ansari đăng tải. "Chúng tôi tin rằng thật đáng xấu hổ khi tuyên bố mong muốn thống trị AI của Mỹ trong khi lại bán hàng triệu USD dữ liệu cho các quốc gia mà chúng ta đang trong thế cạnh tranh đối đầu."

Giống như Mercor, Micro1 khởi đầu là một startup tuyển dụng bằng AI. Nhưng sau khi nhận thấy các khách hàng gắn nhãn dữ liệu đang sử dụng nền tảng AI của mình để kiểm tra và tuyển dụng kỹ sư cho công việc chú giải dữ liệu, Ansari đã quyết định chuyển hướng và tham gia vào lĩnh vực gắn nhãn dữ liệu.

Ansari trước đây từng chia sẻ với TechCrunch rằng ngoài việc để các chuyên gia đánh giá kết quả đầu ra của mô hình—một khái niệm được gọi là reinforcement learning gyms—công ty đang xây dựng một bộ dữ liệu tiền huấn luyện cho robot bằng cách yêu cầu hàng trăm người dùng phổ thông ghi lại các tương tác với đồ vật hàng ngày trong nhà của họ.

Micro1 đã huy động vốn Series A với mức định giá 500 triệu USD vào tháng 9 năm ngoái, và TechCrunch được biết rằng startup này có thể vừa huy động thêm một vòng vốn mới với mức định giá cao hơn đáng kể.

Micro1 không phản hồi yêu cầu bình luận.

Khi bạn mua hàng thông qua các liên kết trong bài viết của chúng tôi, chúng tôi có thể nhận được một khoản hoa hồng nhỏ. Điều này không ảnh hưởng đến tính độc lập trong biên tập của chúng tôi.

Marina Temkin là phóng viên mảng đầu tư mạo hiểm và startup tại TechCrunch. Trước khi gia nhập TechCrunch, cô viết về đầu tư mạo hiểm cho PitchBook và Venture Capital Journal. Trước đó trong sự nghiệp, Marina từng là chuyên gia phân tích tài chính và đạt chứng chỉ CFA.

Bạn có thể liên hệ hoặc xác minh thông tin từ Marina bằng cách gửi email đến [email protected] hoặc qua tin nhắn mã hóa trên Signal theo số +1 347-683-3909.

Xem tiểu sử