Empresa de treinamento de IA Fleet visa avaliação de US$ 750 milhões amid aumento de 60x na receita

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Notícia da ME, 14 de abril (UTC+8): De acordo com monitoramento da 1M AI News, a startup de ambientes de treinamento de aprendizado por reforço, Fleet, está em negociações para uma nova rodada de financiamento de pelo menos US$ 50 milhões, com uma avaliação pós-investimento de aproximadamente US$ 750 milhões — mais de sete vezes o valor da rodada semente, inferior a US$ 100 milhões. A Bain Capital Ventures, filial da Bain Capital, está em negociações para liderar o investimento, enquanto Sequoia Capital, Menlo Ventures e SV Angel planejam participar. Fundada em 2024, a Fleet tem como núcleo principal a construção de ambientes de treinamento de aprendizado por reforço (RL gym) para laboratórios de IA: desenvolvendo réplicas de aplicativos populares como Salesforce e Excel, permitindo que modelos aprendam a operá-los. Inicialmente focada em dados de treinamento para cenários de navegação em navegador e operações de computador, a empresa expandiu-se posteriormente para outros tipos de aplicativos. O fundador Nic Ouporov foi anteriormente engenheiro fundador da startup de automação sem código Respell, adquirida pela Salesforce em janeiro de 2024. O impulso principal para esta rodada de financiamento é o crescimento explosivo da receita: a receita anualizada da Fleet aumentou de cerca de US$ 1 milhão no final do ano passado para mais de US$ 60 milhões nas últimas semanas (calculado multiplicando-se a receita do último trimestre por quatro). Contudo, a sustentabilidade desse crescimento é questionável. A demanda por dados de treinamento por laboratórios de IA explodiu nos últimos meses, e as vendas de várias startups de dados e ambientes RL estão disparando, impulsionadas pela maré crescente. Com o tempo, os laboratórios podem concentrar seus gastos com dados em poucos fornecedores, levando à eliminação de algumas startups. Os concorrentes da Fleet incluem não apenas provedores similares de ambientes RL, mas também empresas tradicionais de rotulagem de dados como Mercor, Surge e Turing, que estão adicionando serviços de ambientes RL às suas operações existentes. (Fonte: BlockBeats)

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