ИИ-лаборатории покупают данные закрывшихся стартапов, чтобы обучать модели

Продажу организовала SimpleClosure — компания из нового технологического сектора, обслуживающего закрывающиеся стартапы. По оценкам Carta и AngelList, в последние годы число закрытий ежегодно росло на 26–56%. Вокруг этого процесса сформировалась целая инфраструктура: консультанты, «доулы смерти» и фирмы, которые помогают справляться с юридическими, налоговыми и операционными трудностями. Теперь компании, сопровождающие стартапы на этапе закрытия, продают их данные лабораториям ИИ.

В апреле SimpleClosure добавила продажу данных к своим услугам. Её платформа Asset Hub помогает основателям продавать исходный код и данные из рабочих сервисов: электронную почту, чаты и документы. Среди покупателей — лаборатории фундаментальных моделей ИИ, поставщики искусственных рабочих сред для обучения моделей и крупные технологические компании, разрабатывающие собственные модели. Asset Hub провела более 150 сделок и рассчитывает вернуть стартапам свыше 10 миллионов долларов к концу 2026 года. Генеральный директор Дори Йона отмечает, что сделки, прежде редкие и «отчасти табуированные», становятся обычным делом: теперь 47% сделок SimpleClosure включают продажу кода или данных.

На этом рынке работает и конкурент SimpleClosure — Sunset, чья торговля данными быстро растёт. Основатель и генеральный директор Брендан Махони говорит, что Sunset оценивает активы закрывающихся компаний по численности команды, сроку работы, объёму данных и тому, как сотрудники пользовались инструментами. Он сравнивает эти данные с древесной стружкой: все считали, что в операционных следах нет ценности, но она там есть.

Спрос на данные закрывшихся компаний резко возник в прошлом году, когда лаборатории ИИ столкнулись с ограничениями открытых и синтетических наборов данных. Например, Surge AI покупает данные для создания «тренажёров обучения с подкреплением», где ИИ-агенты клиентов отрабатывают задачи — например, отладку сложной ИТ-архитектуры или подготовку апелляционных документов. Ник Хайнер, руководящий работой компании над такими средами, ищет архивы с разными ситуациями: от споров до сложных решений, требующих оценки. По его словам, история переписки одной компании в Slack может оказаться ценнее, чем данные из Slack, почты и календарей другой, если в ней есть разнообразные и содержательные разговоры.

Реальные архивы помогают избежать типичных ошибок синтетических миров — например, ссылок на несуществующие даты. Но насколько такое обучение повышает производительность, пока неясно: ни одна компания ещё не опубликовала тесты, сравнивающие результаты обучения на реальных данных с альтернативами. Неопределённость отражается и на ценах. Покупатели предлагают очень разные суммы, говорит Хайнер: оценка строится на «исследовательских гипотезах» о том, сколько полезных задач можно получить, например, из 100 000 строк кода.

Это не мешает появляться крупным сделкам. В августе, в рамках банкротства Spirit Airlines, Google перебила предложение компании Mercor, занимающейся данными для ИИ, и купила архивы авиаперевозчика за несколько десятилетий: 100 миллионов электронных писем, 500 миллионов сообщений в Teams и 176 000 записей о сотрудниках. Цена составила 10 миллионов долларов. В сентябре Bloomberg сообщил, что подразделение ИИ компании SpaceX рассматривает возможность покупки данных у испытывающих трудности стартапов.

С юридической стороны такие сделки могут быть рискованными. Профсоюз бортпроводников Spirit Airlines выступил против продажи из-за опасений за конфиденциальность. Адвокат Грег Юинг, консультирующий стартапы в сфере ИИ, назвал такие данные «юридически радиоактивными». Поставщики привлекают специалистов по данным, чтобы удалить персональную информацию и исключить кадровые записи; покупатели также утверждают, что очищают архивы. Однако, указывает Юинг, в письмах и календарях могут оставаться личные сведения: записи к врачу, договорённости о том, кто заберёт ребёнка из школы, планы на свидание. По его словам, «Дикий Запад обучения ИИ» лишь начинает уступать место надлежащим лицензионным соглашениям и проверке использования данных.

Остаётся вопрос, кому достаётся прибыль от таких продаж. Обычно деньги получают старшие кредиторы и инвесторы, а не сотрудники. Профессор права Университета Эмори и автор книги The Quantified Worker Ифеома Аджунва считает это формой «захваченного капитала». Законодательные прецеденты позволяют следить за работниками, когда это помогает им выполнять свои обязанности, но после закрытия компании такое обоснование исчезает. Аджунва говорит, что работодателям следует получать явное согласие сотрудников на продажу их данных, но федерального закона, запрещающего такие сделки, нет.

Многие видят в новом рынке возможность вернуть часть стоимости закрывающегося бизнеса, однако у продаж есть ограничения. Основатели почти не знают, кто покупает данные и что собирается с ними делать; нет и гарантий, что предложенная цена справедлива. В следующем году цены на данные, вероятно, станут стабильнее — если до этого не лопнет пузырь ИИ. В любом случае новые технологические «похоронные бюро» продолжат оценивать то, что осталось.

Автор материала — Мэттью Кинг, журналист, пишущий о технологиях и окружающей среде. Он живёт в Балтиморе.