Snorkel AI triplica avaliação para US$ 3,5 bilhões com demanda por dados de treinamento de IA

A Snorkel AI, empresa de São Francisco fundada em 2019 por pesquisadores do laboratório de IA de Stanford, anunciou em 22 de setembro uma rodada late-stage de US$ 350 milhões avaliando a companhia em US$ 3,5 bilhões — quase o triplo dos US$ 1,3 bilhão alcançados havia pouco mais de um ano, em maio de 2025, quando captou US$ 100 milhões. A rodada foi liderada pela Insight Partners e pela S32, com participação de investidores já existentes como Addition, Greylock e Wells Fargo.

A empresa fornece dados de treinamento e ambientes de aprendizado por reforço para desenvolvedores de IA, combinando especialistas humanos com milhares de modelos especializados numa plataforma que chama de "desenvolvimento de dados agêntico". Nos últimos meses, a Snorkel deixou de vender apenas software e passou a entregar conjuntos de dados prontos — uma mudança de modelo de negócio que impulsionou o crescimento.

Para onde vai o dinheiro

Segundo a empresa, a nova captação será usada para contratar pesquisadores e engenheiros, expandir as operações com clientes corporativos e governamentais, e apoiar avaliações de modelos de terceiros — além de entrar em novas verticais e tipos de dados.

Por que isso importa

O salto de avaliação da Snorkel reflete um padrão que já discutimos em relação a outras startups de infraestrutura de IA: à medida que os grandes laboratórios competem para lançar modelos cada vez mais capazes — como vimos recentemente com o avanço geral da inteligência artificial —, a demanda por dados de treinamento de alta qualidade e bem curados se torna um gargalo tão importante quanto o poder computacional em si. Empresas que fornecem essa "matéria-prima" de forma confiável acabam se tornando peças-chave da cadeia de produção de IA, ainda que fiquem menos visíveis do que os modelos que elas ajudam a treinar.