一家AI训练数据初创公司，成为Y Combinator史上最快独角兽

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AfterQuery，一家成立仅18个月的AI初创公司，在新一轮融资中估值达到32亿美元，据周一报道。这一数字是五个月前估值3亿美元的十倍以上——当时该公司完成了3000万美元的A轮融资，那是初创公司为获得增长资本而出售部分股权的早期融资阶段。

这一跃升使AfterQuery成为Y Combinator历史上从创立到独角兽状态最快的初创公司，据YC合伙人Gustaf Alströmer称。AfterQuery拒绝对此报道置评。一位消息人士称，该公司已实现盈利，并已为本轮融资确定了领投方。

Spencer Mateega和Carlos Georgescu于2025年2月创立了这家公司，当时他们作为两名高中好友加入了Y Combinator的2025年冬季批次，没有产品，也没有固定想法。Mateega在7月于X上发帖称，年度经常性收入（公司持续订阅的年价值）已增长至“数亿美元”，高于4月份的1亿美元。

创始人最初想为金融领域构建AI智能体。测试表明，领先的模型在处理细微、专业级别的判断时屡屡失败——不是因为缺乏原始能力，而是因为从未有人教会它们，专家实际上是如何通过艰难决策进行推理的。

于是他们调整了方向。AfterQuery现在付费聘请专家生成推理数据：即专业人士如何逐步解决问题的书面记录，用于教会AI模型判断力，而不仅仅是事实。Nvidia已使用这些数据来训练其开源Nemotron模型，AfterQuery还将前OpenAI CTO Mira Murati的Thinking Machines Lab和法律AI公司Legora列为客户，据知情人士透露。

这一转向背后的需求是行业性的。前沿实验室（构建最先进AI系统的公司）已经筛选了开放网络上大部分可用的文本，而合成数据（AI生成的训练材料）作用有限。目前稀缺的是来自真实、有资质的专家的判断力。

其他公司正从不同方向追逐同样的稀缺性。韩国金融科技公司Toss最近通过与数据基础设施公司Poseidon合作，向其3000万用户开放了AI数据经济，支付普通用户记录模型无法在线找到的真实世界数据。

AfterQuery并非唯一从这一短缺中获利的企业。Scale AI的Alexandr Wang于2021年以24岁之龄成为行业内首位数据标注亿万富翁，随后Meta以143亿美元收购了其49%的股份，并将Wang推至其AI实验室的顶端。竞争对手Mercor的创始人去年10月超越了Wang的早期纪录，在22岁时成为亿万富翁。

Mateega表示，AfterQuery相较于依赖AI面试官管理大量承包商池的Mercor的优势在于，其定制软件能够筛选提交的内容，使其达到“金发姑娘”难度——足够挑战前沿模型，但又不至于让模型无法从答案中学习。AfterQuery在出售数据之前还会用自己的模型对数据进行训练，以向实验室展示这些材料确实能提升性能，而不是仅凭口头承诺。

至于Mercor，目前正在与Nvidia就一轮融资进行谈判，该轮融资将使其估值达到200亿美元，是去年10月100亿美元估值的两倍。AfterQuery的这轮融资尚未完成，该公司也未透露领投方。