Scale AI, la empresa de etiquetado de datos, recauda mil millones de dólares en una ronda de financiación Serie F
Scale AI, una empresa que proporciona servicios de etiquetado de datos para entrenar modelos de aprendizaje automático, ha recaudado una ronda de financiación Serie F de mil millones de dólares de una serie de inversores institucionales y corporativos de renombre, incluidos Amazon y Meta.
Inversión en auge en el sector de la inteligencia artificial
La ronda, que constituye una mezcla de financiación primaria y secundaria, se produce en medio de un auge en las megarrondas de capital de riesgo en inteligencia artificial, con Amazon cerrando recientemente una inversión de 4 mil millones de dólares en el rival de OpenAI, Anthropic, mientras que empresas como Mistral AI y Perplexity también están en proceso de recaudar nuevas rondas de mil millones de dólares a valoraciones elevadas.
Valoración de Scale AI en aumento
Scale AI, por su parte, ya había recaudado alrededor de 600 millones de dólares en sus ocho años de historia, incluida una ronda Serie E de 325 millones de dólares en 2021 que valoró a la empresa de San Francisco en alrededor de 7 mil millones de dólares (el doble de la valoración de su ronda Serie D del año anterior). Tres años después, y a pesar de los vientos en contra que llevaron a una reducción del 20% de la fuerza laboral el año pasado, Scale AI ahora está valorada en 13,8 mil millones de dólares, un signo de los tiempos en los que los inversores se apresuran a participar en la fiebre del oro de la inteligencia artificial.
Participación de inversores en la ronda Serie F
La ronda de financiación Serie F fue liderada por Accel, que también lideró la ronda Serie A de Scale AI y participó en rondas de financiación posteriores. Sin embargo, Scale AI también ha atraído a Amazon y Meta para esta última inyección de efectivo, junto con otros nuevos inversores como las divisiones de capital de riesgo de Cisco, Intel, AMD y ServiceNow, así como DFJ Growth, WCM y Elad Gil. Muchos de sus inversores existentes también regresaron, incluidos Nvidia, Coatue, Y Combinator (YC), Index Ventures, Founders Fund, Tiger Global Management, Thrive Capital, Spark Capital, Greenoaks, Wellington Management y el ex CEO de GitHub, Nat Friedman.
Importancia de los datos en la inteligencia artificial
Los datos son la vida de la inteligencia artificial, por eso las empresas especializadas en gestión y procesamiento de datos están prosperando en este momento. Scale AI combina el aprendizaje automático con la supervisión 'humana en el bucle' para gestionar y anotar grandes volúmenes de datos, lo que es vital para entrenar sistemas de IA en industrias como los vehículos autónomos.
Rol de Scale AI en el etiquetado de datos
Sin embargo, la mayoría de los datos son no estructurados, lo que dificulta que los sistemas de IA utilicen estos datos de inmediato. Necesitan ser etiquetados, lo que es un esfuerzo intensivo en recursos, especialmente con conjuntos de datos grandes. Scale AI proporciona a las empresas datos correctamente anotados y preparados para entrenar modelos. También se especializa en diferentes industrias con diferentes necesidades: una startup de coches autónomos probablemente necesitará datos etiquetados de cámaras y Lidar, mientras que los casos de uso de procesamiento de lenguaje natural (NLP) necesitarán texto anotado.
Clientes y uso del dinero recaudado
La empresa cuenta con clientes como Microsoft, Toyota, GM, Meta, el Departamento de Defensa de EE. UU. y, desde agosto pasado, OpenAI, que está utilizando Scale AI para permitir a las empresas ajustar sus modelos generadores de texto GPT-3.5. Con otros mil millones de dólares en el banco, Scale AI dice que está utilizando su nueva inyección de efectivo para acelerar la "abundancia de datos de vanguardia que allanarán nuestro camino hacia la inteligencia artificial general".
Declaraciones del CEO de Scale AI
"La abundancia de datos no es la predeterminada, es una elección", dijo el CEO y fundador de Scale AI, Alexandr Wang, en un comunicado de prensa. "Requiere reunir a los mejores expertos en ingeniería, operaciones e IA. Nuestra visión es la de una abundancia de datos, donde tengamos los medios de producción para seguir escalando LLMs de vanguardia muchas órdenes de magnitud más. No deberíamos estar limitados por los datos para llegar a GPT-10".
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