Startup de Dados de Treinamento de IA se Torna o Unicórnio Mais Rápido da História do Y Combinator

A AfterQuery, uma startup de IA de 18 meses, alcançou uma avaliação de US$ 3,2 bilhões em uma nova rodada de financiamento, Forbesinformou na segunda-feira. Esse número é mais de dez vezes a avaliação de US$ 300 milhões que tinha cinco meses antes, quando fechou uma Série A de US$ 30 milhões—uma rodada de financiamento inicial em que uma startup vende uma parte de si mesma para obter capital de crescimento.

O salto torna a AfterQuery a startup mais rápida na história da Y Combinator a ir da concepção ao status de unicórnio, de acordo com o sócio da YC, Gustaf Alströmer. A AfterQuery se recusou a comentar o relatório. Uma das fontes da Forbes disse que a empresa já é lucrativa e já tem um investidor líder para a rodada.

Spencer Mateega e Carlos Georgescu fundaram a empresa em fevereiro de 2025, 18 meses depois de entrarem no lote de inverno de 2025 da Y Combinator como dois amigos do ensino médio sem produto e sem ideia fixa. Mateega postou no X em julho que a receita recorrente anual—o valor anual das assinaturas contínuas de uma empresa—havia crescido para "centenas de milhões", acima dos US$ 100 milhões em abril.

Os fundadores originalmente queriam construir agentes de IA para finanças. Os testes mostraram que os principais modelos continuavam falhando em chamadas nuances de nível profissional—não por falta de capacidade bruta, mas porque ninguém nunca os ensinou como um especialista realmente raciocina através de uma decisão difícil.

Então eles mudaram de direção. A AfterQuery agora paga especialistas para produzir dados de raciocínio: registros escritos, passo a passo, de como um profissional resolve um problema, usados para ensinar modelos de IA a ter julgamento, em vez de apenas fatos. A Nvidia usou esses dados para treinar seus modelos abertos Nemotron, e a AfterQuery também conta com o Thinking Machines Lab, da ex-CTO da OpenAI Mira Murati, e a empresa de IA jurídica Legora como clientes, segundo a Forbes.

A demanda por trás dessa mudança é de toda a indústria. Os laboratórios de fronteira — as empresas que constroem os sistemas de IA mais avançados — já vasculharam a maior parte do texto utilizável na web aberta, e dados sintéticos, ou material de treinamento gerado por IA, só vão até certo ponto. O que resta em oferta escassa é o julgamento que só vem de especialistas reais e credenciados.

Outras empresas estão perseguindo a mesma escassez de direções diferentes. A fintech sul-coreana Toss recentemente abriu seus 30 milhões de usuários para a economia de dados de IA por meio de uma parceria com a empresa de infraestrutura de dados Poseidon, pagando usuários comuns para gravar dados do mundo real que os modelos não conseguem encontrar online.

A AfterQuery não é a única a lucrar com a escassez. Alexandr Wang, da Scale AI, tornou-se o primeiro bilionário da indústria de rotulagem de dados em 2021, aos 24 anos, antes de a Meta pagar US$ 14,3 bilhões por uma participação de 49% e colocar Wang no comando de seu próprio laboratório de IA. Os fundadores da rival Mercor superaram o recorde inicial de Wang em outubro passado, tornando-se bilionários aos 22 anos.

Mateega disse que a vantagem da AfterQuery sobre a Mercor, que depende de um entrevistador de IA para contratar um grande grupo de contratados, é um software personalizado que filtra as submissões para uma dificuldade "Goldilocks" — difícil o suficiente para desafiar um modelo de fronteira, mas não tão difícil que ele não possa aprender com a resposta. A AfterQuery também treina seus próprios modelos nos dados antes de vendê-los, para mostrar aos laboratórios que o material realmente faz diferença, em vez de pedir que eles acreditem em sua palavra.

A Mercor, por sua vez, está atualmente em negociações com a Nvidia para uma rodada de financiamento que a avaliaria em US$ 20 bilhões, dobrando seu preço de US$ 10 bilhões de outubro passado. A rodada da AfterQuery ainda não foi concluída, e a empresa não nomeou seu investidor líder.