トレーニング後のデータ提供とAIモデル評価を専門とするスタートアップ企業であるDeccan AIは、株式のみによるシリーズAの資金調達ラウンドで2500万米ドルを調達しました。資金調達ラウンドはA91 Partnersが主導し、Susquehanna International GroupとProsus Venturesが参加しました。
OpenAIやAnthropicなどのAIラボがコアモデルの開発に焦点を当てている状況では、トレーニング後の作業の大部分がアウトソーシングされています。これらのタスクには、データ生成、評価、および実際の展開時の信頼性を向上させるための強化学習が含まれます。Deccan AIは、このニーズに対応するユニットとして浮上しています。
2024年10月に設立されたDeccan AIは、モデルのプログラミング能力の向上、AIエージェントの開発、APIとのインタラクティブシステムのトレーニング、およびエンタープライズソフトウェアとの統合など、多くのサービスを提供しています。同社はまた、Helix評価ツールキットや自動運用プラットフォームなどの製品も開発しています。
このスタートアップは現在、専門家からのフィードバックの収集、強化された学習環境の構築、モデル評価などのタスクで多くのAIラボと協力しています。顧客はGoogle DeepMindとSnowflakeが含まれていると考えられています。Deccan AIの創設者であるルケシュ・レディによると、同社には約10人の顧客がおり、同時に数十のプロジェクトを展開しています。
Deccan AIはサンフランシスコ湾岸地域に本社を置き、インドのハイデラバードで大規模なチームを運営しています。同社には約125人の従業員と、学生、専門家、博士を含む100万人以上の協力者ネットワークがあります。毎月約5,000〜10,000人の協力者が活動しており、そのうち約10%が大学院の学位を持っています。
AIトレーニングサービス市場は、大規模な言語モデルの爆発的な増加とともに急速に成長しています。Scale AI、Surge AI、Turing、Mercorなどの多くの企業が、データラベル付けとモデル評価の分野で競争に参加しています。
ルケシュ・レディ氏によると、品質は依然としてポストトレーニング段階で大きな課題であり、エラーは実際の環境でのシステムパフォーマンスに直接影響を与える可能性があります。この段階では、専門データ、高精度、規模拡大の困難さが求められ、研究所がわずか数日で大量のデータを必要とする場合、迅速な進捗が求められます。
この分野はまた、フリーランスの労働者の労働条件と収入について多くの議論に直面しています。レディは、Deccanプラットフォームでの収入は1時間あたり10〜700米ドルで変動し、最上位の協力者グループは月額7,000米ドルに達する可能性があると述べています。
レディ氏は、同社は「生成AIと共に生まれる」という方向性で構築されており、当初から高度なスキルを持つタスクに焦点を当てていると述べました。昨年、Deccan AIは10倍の成長を記録し、年間数百万米ドルの収益を達成しました。収益の約80%は5つの主要顧客からのものであり、高度なAI市場の高い集中度を示しています。
