Новая подборка по деньгам в ИИ показывает, что инвесторы продолжают aggressively платить за инфраструктуру и защитный слой вокруг моделей. Самый резкий скачок — у AfterQuery: компания, связанная с обучающими данными для ИИ, за пять месяцев перешла от оценки 300 млн долларов к 3,2 млрд. Рядом — крупный раунд AIR на 50 млн долларов для защиты цепочки поставок ИИ-агентов и запуск Empirik с посевным раундом 21 млн долларов для предиктивной инженерии инфраструктуры.
Не все интересные продукты ИИ приходят с громким запуском. В этой подборке — научный помощник Inherent, почти незаметный репозиторий AI-powered-chat-app и история Micro1, которая показывает, что самые важные ставки сейчас делаются не только на модели, но и на данные.
XDOF строит не очередную красивую оболочку вокруг ИИ, а инфраструктуру для сбора и разметки данных, без которой физический ИИ и робототехника быстро упираются в потолок. На фоне громких историй про модели и агентов этот стартап выглядит недооценённым именно потому, что берёт на себя скучное, тяжёлое и критически важное звено — реальные данные для обучения роботов.
Стартап Hub строит сеть людей для сбора реальных данных, нужных передовым AI-лабораториям и командам по робототехнике. Идея выглядит сильнее своей почти нулевой заметности: на странице Y Combinator у проекта был всего 1 голос, хотя он решает дорогую и плохо масштабируемую проблему физического мира.
