機械学習モデルのトレーニングを行いたい企業にデータラベリングサービスを提供するScale AIは、AmazonやMetaをはじめとする多くの有名な機関投資家や企業投資家から10億ドルのシリーズFラウンドを調達しました。
この資金調達は、プライマリおよびセカンダリの資金調達をミックスしたものであり、AIにおける大規模なベンチャーキャピタル投資の一環です。Amazonは最近、OpenAIのライバルであるAnthropicに40億ドルを投資し、Mistral AIやPerplexityなども高い評価額で10億ドル以上のラウンドの調達を進めています。
このラウンド以前に、Scale AIは8年の歴史の中で約6億ドルを調達しており、2021年に約7億ドルで評価された3億2500万ドルのシリーズEラウンドを含む多くの資金調達を行ってきました。このラウンドから3年が経過し、昨年20%のスタッフを解雇せざるを得ない状況に直面したにもかかわらず、Scale AIの評価額は13.8億ドルに上昇しています。これは、投資家たちがAIのゴールドラッシュに先んじて進出しようとしている兆候です。
このシリーズFラウンドは、以前のシリーズAをリードし、その後のベンチャーラウンドにも参加していたAccelが主導しました。
AmazonやMetaだけでなく、Scale AIは、Cisco、Intel、AMD、ServiceNowのベンチャー部門、DFJ Growth、WCM、投資家Elad Gilなどさまざまな新しい投資家を引き付けました。Nvidia、Coatue、Y Combinator、Index Ventures、Founders Fund、Tiger Global Management、Thrive Capital、Spark Capital、Greenoaks、Wellington Management、そして元GitHub CEOのNat Friedmanなど、多くの既存の投資家も戻ってきました。
データの重要性の増大に賭ける
データは人工知能の生命線です。そのため、データ管理や処理に特化した企業は現在好調です。先週、WekaはAIアプリケーションのデータパイプラインを構築するために1.6億ドルの事後評価を受けて1.6億ドルを調達したことを発表しました。
2016年に設立されたScale AIは、機械学習と“人間がループで監視”を融合して、自動運転車などの産業全般でAIシステムのトレーニングを行うために、大量のデータを管理および注釈付けしています。
しかし、ほとんどのデータは非構造化であり、AIシステムはそのようなデータをそのまま使用するのが難しいです。データはラベル付けする必要があり、特に大規模なデータセットの場合は資源を大量に必要とします。Scale AIは、正しく注釈付けされトレーニングモデル用に整えられたデータを企業に提供しています。さらに、自動運転車の会社はおそらくカメラやLiDARからラベル付けされたデータが必要であり、自然言語処理（NLP）のユースケースではテキストの注釈が必要となります。
同社の顧客には、Microsoft、Toyota、GM、Meta、アメリカ国防総省、そして昨年8月からChatGPTメーカーOpenAIが含まれており、OpenAIはScale AIを活用して企業がGPT-3.5テキスト生成モデルを微調整できるようにしています。
Scale AIは、新しいキャッシュを使用して、「人工一般知能への道を舗装する大量のフロンティアデータを加速する」と述べています。
「データはデフォルトではありません。選択肢です」と、Scale AIのCEO兼共同創業者であるAlexandr Wangはプレスリリースで述べています。「これには、エンジニアリング、オペレーション、AIの最高の知識を結集する必要があります。私たちのビジョンは、データの豊富さであり、続く数のフロンティアLLMをさらに数桁スケールさせ続ける生産手段を持っています。GPT-10に到達するうえで我々はデータ制約を受けてはいけません。」
