一、E轮融资落定：3.5亿美元、35亿美元估值
2026年9月22日，AI数据公司Snorkel AI宣布完成3.5亿美元E轮融资，投后估值达35亿美元。本轮融资由Insight Partners与S32联合领投，老股东Addition大额参投；March Capital、Blumberg Capital、Third Point Ventures、Allegis Capital、Frontline、Standard等机构为本轮新进投资者，Greylock、Lightspeed、GV等现有股东继续跟投。
与融资消息一同披露的，还有公司层面的经营数据：自2025年9月推出专家级Data-as-a-Service（数据即服务）业务以来，公司收入增长超过18倍，年化收入运转率已突破3.75亿美元。国内媒体亦在当日跟进报道了本轮融资消息。权威科技媒体Unite.AI将本轮融资的定位概括为“打造面向AI数据的前沿实验室”。
二、资金用途：扩建“智能体数据工厂”，押注AI数据“研究时代”
按照公司规划，本轮融资资金将主要用于四个方向：一是扩大Agentic Data Factory（智能体数据工厂）的产能，以满足前沿AI实验室持续攀升的数据需求；二是加大对垂直领域与企业AI的投入；三是将核心研究与技术能力拓展至新的领域和新的数据模态；四是深化开放研究布局，扩大Open Benchmarks Grants（开放基准测试资助计划）规模。
值得关注的是，Snorkel AI同时设立了300万美元的资助计划，用于支持独立AI基准测试与开源研究，已有项目获得首批资助。公司同步提出“Data 2.0”（数据2.0）与AI数据“研究时代”（Research Era）的判断：早期大模型竞争拼的是数据数量，属于人力与物流问题；而进入Data 2.0阶段，需要的是高度复杂、精准定向的高质量数据课程体系，数据开发本质上已成为一个研究与技术问题。为此，Snorkel AI构建了“专用AI模型加速人类专家产出、大规模人类监督反向评估改进模型”的复利循环，官方披露其质检效率提升超过50%，审查准确率提升超过15分。
三、从斯坦福AI实验室到35亿美元：五年估值跃迁
Snorkel AI于2019年从斯坦福人工智能实验室（Stanford AI Lab）孵化成立，联合创始人Alex Ratner现任CEO。创始团队曾开创“以数据为中心的AI”（Data-centric AI）研究方向，累计发表250余篇经同行评审的论文，被引用超过25000次。
资本层面，知识库收录的《全球大模型数据市场白皮书2026》显示，Snorkel AI曾于2025年5月完成1亿美元D轮融资，由Addition领投，彼时其业务定位被概括为“程序化数据+评测”。另据公开报道，公司在估值13亿美元阶段曾披露裁员13%（员工总数240人，裁员31人），称正在“降低一些传统业务领域的优先级”。短短一年多之后，本轮E轮将其估值推升至35亿美元，融资规模较上一轮的1亿美元增长2.5倍。
四、赛道共振：AI数据公司进入融资快车道
Snorkel AI的估值跃升并非孤立事件。Meta对Scale AI的巨额投资引发连锁反应，AI数据标注市场需求激增，资本加速涌入这一上游赛道。知识库白皮书数据显示，同赛道公司融资密集：Turing于2025年3月完成1.11亿美元E轮融资，聚焦工程与编程专家数据；Mercor于2025年10月完成3.5亿美元C轮融资，布局专家人才市场与强化学习数据。
【图表：全球AI数据赛道代表性融资对比】
从图中对比可见，AI数据赛道的单笔融资规模已从1亿美元级跃升至3.5亿美元级，Snorkel AI本轮融资与Mercor的C轮融资规模持平，达到其自身D轮的3.5倍，显示头部机构对“数据工厂”模式的资本加码仍在升级。
创业潮同样汹涌。Scale AI创始人Alexandr Wang在24岁时成为亿万富翁，Mercor的三位创始人在22岁时凭借百亿美元估值跻身亿万富翁行列；成立仅18个月的AI训练数据服务商AfterQuery，新一轮融资估值已达32亿美元。
海天瑞声在2025年年度报告中援引的行业预测显示，2025—2026年全球数据标注解决方案市场年复合增长率达24.3%，多模态大模型正驱动多模态数据需求爆发式增长。
五、中国镜像：数据标注迈向“技术密集+全球化交付”
全球AI数据热潮之下，中国市场正在同步升级。国内数据标注行业2018年市场规模为25.86亿元，2023年突破70亿元，2025年达到117.53亿元，2018—2025年复合增速24.2%；预计2026年同比增速超27%，整体规模突破150亿元，2030年有望突破300亿元。
【图表：中国数据标注行业市场规模及预测】
从图表趋势看，中国数据标注市场在大模型爆发期进入陡峭爬坡阶段，2025年后增速虽有所回落但仍保持20%以上，增长动力从互联网数据标注扩散至制造、医疗、金融等垂直赛道。
政策与产业基础同样在快速夯实。国家设定2027年行业年均增速超20%的目标，标注服务正式纳入政府采购目录，国家数据局启动“7+32”城市先行试点；截至2025年，国内高质量数据集数量达12.6万个，总体量1815PB，中国数据标注市场约占全球30%份额；2025年国内AI核心产业规模突破6000亿元，大模型企业超400家。
企业层面，海天瑞声已登陆科创板，成为“AI训练数据第一股”；澳鹏中国（Appen）2025年在中国市场营收约7.3亿元，同比增长74.8%，以多模态标注为主要增长引擎。
六、趋势研判：数据成为智能体时代的基础设施
综合本次融资与行业数据，可以得出三点判断。
其一，AI数据供给正从劳动密集型外包升级为研究密集型基础设施。大模型的能力上限取决于训练数据的质量，前沿实验室对专家数据、评测数据与智能体交互数据的需求，正在把“数据工厂”变成与算力并列的基础设施层。
其二，“人机协同+专家标注”成为行业主流生产模式，多模态数据、合成数据将作为重要补充广泛应用于稀缺数据场景，市场资源进一步向具备技术实力的头部企业集中。
其三，数据赛道创厂商与模型厂的联系愈发紧密，兼具工程能力与研究背景的团队正在成为资本追捧的对象。Snorkel AI以35亿美元估值完成E轮融资，标志着AI数据赛道的资本定价进入新量级；随着智能体规模化落地，围绕数据的研发投入仍将持续加码。
