AI数据新贵AfterQuery估值5个月翻10倍至215亿元

5个月，估值涨近10倍。美国AI训练数据初创公司AfterQuery估值已达32亿美元（约合人民币215亿元）。该公司已实现盈利，并为新一轮融资确定了领投方，具体金额及投资方身份尚未公布。

五个月前，AfterQuery估值仅3亿美元，五个月内增长约10倍。该公司入选YC 2025年冬季创业加速项目，从成立到跻身独角兽仅用约18个月，是YC历史上最快纪录。

AfterQuery于2025年2月成立，总部位于旧金山。联合创始人斯宾塞·马蒂加和卡洛斯·乔治斯库创办时仍在读大学，最初尝试开发金融Agent，后转型为前沿大模型提供专家推理数据、强化学习环境和模型评测服务。平台已汇集近10万名专业人士，今年7月年化收入规模达4月披露的1亿美元的数倍。

其数据已被用于英伟达Nemotron 3 Ultra模型训练，并与Thinking Machines Lab、法律AI公司Legora及部分中国AI实验室合作。

两名创始人高中相识，曾一起在Meta实习。马蒂加曾在Meta、谷歌从事软件工程，并在摩根士丹利和Silver Lake实习，拥有宾夕法尼亚大学沃顿商学院金融与统计学学士学位及计算机科学硕士学位。乔治斯库曾在不列颠哥伦比亚大学学习计算机科学，创办并出售一家教育科技公司，曾在Meta任职并两度进入Citadel Securities实习，加入YC后退学。

2025年初，两人在YC申请截止前48小时提交材料，当时无产品无方向。入选后尝试开发金融AI Agent，发现领先模型在复杂专业工作中频繁失败，问题在于缺乏专业训练数据，遂转型收集金融、软件工程、法律和医疗等领域专家的判断与推理数据。

今年4月，AfterQuery完成3000万美元A轮融资，投后估值3亿美元，由Altos Ventures领投。若32亿美元估值确认，五个月内增长约10倍。

增长动力来自前沿AI公司对高质量训练数据的需求。通用大模型已消化大量公开数据，合成数据存在质量边界。数据标注正从低成本基础工作转向由专业人士参与的“推理数据”业务，出售专家处理复杂任务的思考过程和判断标准。

AfterQuery平台汇集近10万名经验证专业人士，覆盖工程、医疗、法律和金融等领域。其使用定制软件系统验证数据，进行多轮检查，并在交付前自行运行后训练流程，观察数据能否提升模型基准测试成绩。

英伟达Nemotron 3 Ultra技术报告显示，使用AfterQuery提供的办公与职场任务数据训练模型，消融实验中GDPval成绩从35.3分提升至46.7分。AfterQuery与Legora开发法律评测基准BAR，包含28个领域5161个案例和11075份源文件，Legora称调整后产品输出质量一个月内提高5%。

AfterQuery曾与Thinking Machines Lab合作，并与部分中国AI实验室保持密切合作。

AI数据行业竞争重点正从规模化基础标注转向收集专家隐性经验，并提供强化学习环境和评测系统。但高估值不意味着稳固壁垒，AfterQuery能否持续增长取决于其能否稳定获得专业人士供给、控制数据质量，并证明数据能带来可量化的模型能力提升。