Deccan AI привлекла 25 млн долларов, чтобы составить конкуренцию Mercor, привлекая индийских экспертов

По мере того как спрос на обучение и доработку моделей искусственного интеллекта продолжает расти, стартап Deccan AI, занимающийся предоставлением данных для дообучения и оценкой моделей, привлек 25 миллионов долларов в рамках своего первого крупного раунда финансирования, причем большая часть этой работы выполняется командой экспертов, базирующейся в Индии.

Раунд серии A, состоявший исключительно из акций, возглавила компания A91 Partners при участии Susquehanna International Group и Prosus Ventures.

В то время как передовые лаборатории в области ИИ, включая OpenAI и Anthropic, создают базовые модели собственными силами, значительная часть работ после обучения — от генерации данных до оценки и обучения с подкреплением — все чаще передается на аутсорсинг, поскольку компании стремятся обеспечить надежность систем при использовании в реальных условиях. Deccan становится одним из новых стартапов, удовлетворяющих этот спрос.

Основанная в октябре 2024 года, компания Deccan предлагает услуги, помогающие моделям совершенствовать навыки программирования и возможности агентов, а также обучать системы взаимодействию с внешними инструментами, такими как интерфейсы прикладного программирования (API), которые связывают модели ИИ с программными системами.

Стартап сотрудничает с передовыми исследовательскими лабораториями по таким задачам, как формирование экспертных отзывов, проведение оценок и создание сред для обучения с подкреплением, а также предоставляет услуги предприятиям с помощью таких продуктов, как набор инструментов для оценки Helix и платформа для автоматизации операций. Направление деятельности компании также развивается по мере того, как модели выходят за рамки текста и превращаются в так называемые «мировые модели», которые лучше понимают физическую среду, включая робототехнику и системы компьютерного зрения.

По данным компании, среди клиентов Deccan — Google DeepMind и Snowflake. Как сообщил в интервью основатель компании Рукеш Редди (на фото выше), компания привлекла около 10 клиентов и в любой момент времени ведет несколько десятков активных проектов.

В стартапе, штаб-квартира которого находится в районе залива Сан-Франциско, а крупная операционная команда — в Хайдарабаде, работает около 125 человек; компания опирается на сеть из более чем 1 миллиона участников, включая студентов, экспертов в различных областях и докторов наук. Как сообщил Редди TechCrunch, в течение типичного месяца активно работают от 5 000 до 10 000 участников.

Около 10 % участников Deccan имеют ученую степень, такую как магистр или доктор наук, хотя среди активных участников эта доля выше в зависимости от требований проекта, отметил Редди.

Рынок услуг по обучению ИИ быстро расширился на фоне роста популярности крупных языковых моделей: такие компании, как Scale AI (принадлежащая Meta) и её конкурент Surge AI, а также стартапы Turing и Mercor, соревнуются в предоставлении услуг по маркировке данных, оценке и обучению с подкреплением.

«Качество остается нерешенной проблемой», — сказал Редди, добавив, что допустимый уровень ошибок на этапе послеобучения «близок к нулю», поскольку ошибки могут напрямую повлиять на производительность модели в производственной среде. Это делает этап послеобучения более сложным, чем предыдущие этапы, требуя высокоточных, специфичных для конкретной области данных, которые сложнее масштабировать.

По его словам, эта работа также крайне чувствительна ко времени: лаборатории ИИ иногда нуждаются в больших объемах высококачественных данных в течение нескольких дней, что затрудняет поиск баланса между скоростью и точностью.

Сектор подвергается критике из-за условий труда и оплаты, поскольку для сбора данных для обучения часто задействуются большие группы фрилансеров. Редди сообщил, что заработок на платформе Deccan колеблется от примерно 10 до 700 долларов в час, при этом наиболее активные участники зарабатывают до 7 000 долларов в месяц.

Индия становится центром подготовки специалистов в области ИИ

Несмотря на то что клиентами Deccan в основном являются лаборатории ИИ, базирующиеся в США, большинство участников Deccan находятся в Индии. Конкуренты, такие как Turing и Mercor, также привлекают подрядчиков из этой страны, но работают на более широком спектре развивающихся рынков.

По словам Редди, Deccan решила сосредоточить большую часть своей рабочей силы в Индии, чтобы лучше контролировать качество. «Многие из наших конкурентов ищут экспертов в более чем 100 странах, — сказал он. — Если вы ведете деятельность только в одной стране, поддерживать качество становится гораздо проще».

Такой подход подчеркивает текущее положение Индии в глобальной цепочке создания стоимости в сфере ИИ — в качестве поставщика талантов и обучающих данных, а не разработчика передовых моделей, которые по-прежнему сосредоточены в руках нескольких американских компаний и нескольких игроков из Китая.

Тем не менее, по словам Редди, Deccan начала привлекать специалистов из нескольких других рынков, включая США, для получения нишевых знаний в области геопространственных данных и проектирования полупроводников.

Редди отметил, что Deccan была создана как компания, «с самого начала ориентированная на GenAI», в отличие от традиционных фирм по маркировке данных, которые начинали с задач компьютерного зрения. Это означает, что с самого начала она сосредоточилась на работе, требующей более высокой квалификации.

По словам Редди, за последний год Deccan выросла в 10 раз и сейчас демонстрирует годовой темп роста выручки в двузначных миллионах долларов, при этом он отказался раскрывать конкретные цифры. Он добавил, что около 80 % выручки компании приходится на долю пяти крупнейших клиентов, что отражает концентрированный характер рынка передовых технологий искусственного интеллекта.