AI モデルのトレーニングと改良に対する需要が高まるにつれ、 デカンAI トレーニング後のデータと評価作業を提供するスタートアップ企業は、最初の大規模な資金調達ラウンドで 2,500 万ドルを調達し、その作業の多くはインドを拠点とする専門家の労働力によって実行されました。
全額株式によるシリーズ A 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 などのフロンティア AI ラボは社内でコア モデルを構築していますが、企業が実際の使用においてシステムの信頼性を高めるために、データ生成から評価、強化学習に至るまでのトレーニング後の作業の多くは外部委託されることが増えています。 Deccan は、その需要に応える新たなスタートアップ企業の 1 つとして浮上しています。
2024 年 10 月に設立された Deccan は、モデルのコーディングとエージェントの機能向上の支援から、AI モデルをソフトウェア システムに接続するアプリケーション プログラミング インターフェイス (API) などの外部ツールと対話するためのトレーニング システムに至るまで、サービスを提供しています。
このスタートアップ企業は、専門家からのフィードバックの生成、評価の実行、強化学習環境の構築などのタスクでフロンティア ラボと協力すると同時に、評価スイート、Helix、運用自動化プラットフォームなどの製品を通じて企業にサービスを提供しています。また、モデルがテキストを超えて、ロボット工学や視覚システムなどの物理環境をよりよく理解するいわゆる「ワールド モデル」に移行するにつれて、研究も進化しています。
同社によると、Deccanの顧客にはGoogle DeepMindやSnowflakeなどが含まれるという。創業者のルケシュ・レディ氏（上の写真）はインタビューで、同社は約10人の顧客を採用し、常時数十のアクティブなプロジェクトを実行していると語った。
このスタートアップは、サンフランシスコ ベイエリアに本社を置き、ハイデラバードに大規模な運用チームを置き、約 125 名を雇用し、学生、専門家、博士号を含む 100 万人を超える貢献者のネットワークに依存しています。 Reddy 氏は > に対し、通常 1 か月に約 5,000 ～ 10,000 人の寄稿者が活動していると語った。
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Deccan の貢献者ベースの約 10% は修士号や博士号などの高度な学位を持っていますが、プロジェクトの要件によってはアクティブな貢献者の間でその割合が高くなる、とレディ氏は述べました。
AIトレーニングサービスの市場は、 急速に拡大した メタ所有のスケール AI やそのライバルなどの企業による大規模な言語モデルの台頭と並行して AIの登場のほか、データのラベル付け、評価、強化学習サービスの提供で競合する新興企業 Turing と Mercor も参加しています。
「品質は依然として未解決の問題です」とレディ氏は述べ、ミスは本番環境でのモデルのパフォーマンスに直接影響する可能性があるため、トレーニング後のエラーに対する許容度は「ゼロに近い」と付け加えた。そのため、トレーニング後の作業が初期の段階よりも複雑になり、拡張が難しい高精度のドメイン固有のデータが必要になります。
同氏によると、この作業は時間に非常に敏感で、AI ラボでは数日以内に大量の高品質のデータが必要になる場合があり、速度と精度のバランスをとるのが難しいという。
このセクターは、 労働条件と給与をめぐって批判にさらされた、トレーニング データの生成によく使用されるギグ ワーカーの大規模なプールがあります。レディ氏によると、デカンのプラットフォームでの収益は時給約10ドルから700ドルの範囲で、トップコントリビューターの月収は最大7000ドルに達するという。
インドがAI人材育成の中心地として浮上
Deccan の顧客の大部分は米国に拠点を置く AI ラボですが、Deccan の貢献者のほとんどはインドに拠点を置いています。 Turing や Mercor などの競合他社 請負業者も調達します 国内からですが、世界中で活動しています より広範な新興市場。
デカン社は品質管理を改善するために従業員の多くをインドに集中させることを選択した、とレディ氏は語った。 「競合他社の多くは、専門家を見つけるために100カ国以上を訪れています」と彼は言う。 「1 か国だけで事業を展開している場合、品質を維持するのがはるかに簡単になります。」
このアプローチは、世界の AI バリュー チェーンにおけるインドの現在の立場、つまりフロンティア モデルの開発者ではなく、人材とトレーニング データの供給者としての現在の立場を浮き彫りにしています。フロンティア モデルは依然として少数の米国企業と中国の少数の企業に集中しています。
しかし、レディ氏は、デカン社は地理空間データや半導体設計のニッチな専門知識を求めて、米国を含む他のいくつかの市場から人材を調達し始めていると述べた。
Reddy氏は、コンピュータービジョン業務から始まった従来のデータラベル会社とは対照的に、Deccanは「生まれながらのGenAI」企業として設立されたと語った。これは、同社が当初からより高度なスキルの仕事に焦点を当ててきたことを意味します。
デカン社は過去1年間で10倍に成長し、現在では2桁の百万ドルの収益を上げているとレディ氏は述べたが、詳細については明らかにしなかった。同社の収益の約80％は上位5社の顧客から得ており、フロンティアAI市場の集中的な性質を反映していると同氏は付け加えた。
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