مع نضوج شركات الذكاء الاصطناعي، أصبح الكفاح من أجل البيانات عالية الجودة أحد أكثر المجالات تنافسية في الصناعة، حيث تم إطلاق شركات مثل Mercor، وSurge، وأبرزها، شركة Scale AI التابعة لـ Alexandr Wang. ولكن الآن بعد أن انتقل وانج لإدارة الذكاء الاصطناعي في شركة ميتا، يرى العديد من الممولين فرصة سانحة – وهم على استعداد لتمويل الشركات باستراتيجيات جديدة مقنعة لجمع بيانات التدريب.
تعد شركة Datacurve لخريجي Y Combinator واحدة من هذه الشركات، حيث تركز على البيانات عالية الجودة لتطوير البرمجيات. أعلنت الشركة يوم الخميس عن جولة تمويل بقيمة 15 مليون دولار بقيادة مارك غولدبرغ في الكيمياء بمشاركة موظفين في DeepMind وVercel وAnthropic وOpenAI. تأتي السلسلة A بعد جولة أولية بقيمة 2.7 مليون دولار، والتي استقطبت استثمارًا من الرئيس التنفيذي السابق للتكنولوجيا في Coinbase Balaji Srinivasan.
تستخدم Datacurve نظام “صائد الجوائز” لجذب مهندسي البرمجيات المهرة لإكمال مجموعات البيانات التي يصعب الحصول عليها من المصدر. وتدفع الشركة ثمن تلك المساهمات، حيث وزعت ما يزيد عن مليون دولار من المكافآت حتى الآن.
لكن المؤسس المشارك سيرينا جي (في الصورة أعلاه مع المؤسس المشارك تشارلي لي) يقول إن الدافع الأكبر ليس ماليًا. بالنسبة للخدمات عالية القيمة مثل تطوير البرمجيات، سيكون الأجر دائمًا أقل بكثير مقابل العمل في مجال البيانات مقارنة بالتوظيف التقليدي – لذا فإن الميزة الأكثر أهمية للشركة هي تجربة المستخدم الإيجابية.
وقال قه: “إننا نتعامل مع هذا كمنتج استهلاكي، وليس عملية تصنيف بيانات”. “إننا نقضي الكثير من الوقت في التفكير في: كيف يمكننا تحسينه بحيث يكون الأشخاص الذين نريدهم مهتمين ويدخلون إلى منصتنا؟”
وهذا مهم بشكل خاص مع تزايد تعقيد احتياجات بيانات ما بعد التدريب. في حين تم تدريب النماذج السابقة على مجموعات بيانات بسيطة، تعتمد منتجات الذكاء الاصطناعي اليوم على بيئات RL معقدة، والتي يجب إنشاؤها من خلال جمع بيانات محددة واستراتيجية. مع تطور البيئات، تصبح متطلبات البيانات أكثر كثافة من حيث الكمية والنوعية – وهو عامل يمكن أن يمنح شركات جمع البيانات عالية الجودة مثل Datacurve ميزة.
وباعتبارها شركة في مرحلة مبكرة، تركز شركة Datacurve على هندسة البرمجيات، لكن شركة Ge تقول إن النموذج يمكن تطبيقه بنفس السهولة على مجالات مثل التمويل، أو التسويق، أو حتى الطب.
حدث تك كرانش
سان فرانسيسكو
|
27-29 أكتوبر 2025
يقول جي: “ما نفعله الآن هو إنشاء بنية تحتية لجمع بيانات ما بعد التدريب، بحيث تجتذب الأشخاص ذوي الكفاءة العالية وتحتفظ بهم في مجالاتهم الخاصة”.
