據《富比士》週一報導，成立 18 個月的人工智慧新創公司 AfterQuery 在新一輪融資中估值達到 32 億美元。這個數字是它五個月前完成 3000 萬美元 A 輪融資（新創公司為獲取成長資金而出售部分股權的早期融資）時 3 億美元估值的十倍多。

根據 YC 合夥人 Gustaf Alströmer 的說法，這次飛躍使 AfterQuery 成為 Y Combinator 歷史上從創立到達到獨角獸地位最快的新創公司。AfterQuery 拒絕對此報告發表評論。《富比士》的一個消息來源表示，該公司已經盈利，並已為本輪融資找到了主要投資者。

Spencer Mateega 和 Carlos Georgescu 於 2025 年 2 月創立了這家公司，此前他們在 2025 年冬季加入 Y Combinator，當時他們是兩位高中朋友，沒有產品也沒有明確的想法。Mateega 於 7 月在 X 上發文稱，年度經常性收入（公司持續訂閱的年度價值）已增長到「數億美元」，高於 4 月的 1 億美元。

創辦人最初想為金融領域建立人工智慧代理。測試顯示，領先的模型在處理細緻入微的專業級決策時屢屢失敗——這並非因為缺乏原始能力，而是因為從未有人教導它們專家如何實際推理論證一個困難的決策。

因此他們轉型了。AfterQuery 現在支付專家報酬，以產生推理數據：書面的、一步步記錄專業人士如何解決問題的資料，這些資料用於教導人工智慧模型判斷力而非僅僅是事實。根據《富比士》報導，Nvidia 已利用這些數據訓練其開源的 Nemotron 模型，AfterQuery 的客戶還包括前 OpenAI 技術長 Mira Murati 的 Thinking Machines Lab 和法律人工智慧公司 Legora。

這次轉型背後的市場需求是全行業性的。尖端實驗室（開發最先進人工智慧系統的公司）已幾乎篩選完公開網路上所有可用的文本，而合成數據或人工智慧生成的訓練材料也僅止於此。目前短缺的是僅來自真實、有資質專家的判斷力。

其他公司正從不同方向追逐同樣的短缺。韓國金融科技公司 Toss 最近透過與數據基礎設施公司 Poseidon 的合作，讓其 3000 萬用戶參與人工智慧數據經濟，支付普通用戶報酬以記錄模型在線上無法找到的真實世界數據。

AfterQuery 並不是唯一從這種短缺中獲利的。Scale AI 的 Alexandr Wang 在 2021 年以 24 歲之齡成為業界第一位數據標註億萬富翁，此前 Meta 以 143 億美元收購了 49% 的股份並讓 Wang 領導其自己的人工智慧實驗室。其競爭對手 Mercor 的創辦人則在去年 10 月超越了 Wang 的早期紀錄，在 22 歲時成為億萬富翁。

Mateega 表示，AfterQuery 相較於 Mercor 的優勢在於客製化軟體，Mercor 依賴人工智慧面試官來招募大量承包商。AfterQuery 的軟體會篩選提交的內容，以達到「金髮姑娘」（Goldilocks）般的難度——既要足夠挑戰前沿模型，又不能難到模型無法從答案中學習。AfterQuery 還會在出售數據之前，利用這些數據訓練自己的模型，以向實驗室證明這些資料確實有效，而不是要求他們僅憑口頭承諾相信。

就 Mercor 而言，它目前正與 Nvidia 洽談一輪融資，這輪融資將使其估值達到 200 億美元，比去年 10 月的 100 億美元估值翻了一倍。AfterQuery 的本輪融資尚未結束，該公司也尚未公佈其主要投資者。