成立 18 个月的人工智能初创公司 AfterQuery 在新一轮融资中估值达到 32 亿美元。这个数字是五个月前 3 亿美元估值的十倍多，当时该公司完成了 3000 万美元的 A 轮融资，这是一家初创公司出售自己的一部分以获得增长资本的早期融资。
YC 合伙人 Gustaf Alströmer 表示，这一跃升使 AfterQuery 成为 Y Combinator 历史上从成立到独角兽地位最快的初创公司。 AfterQuery 拒绝对该报道发表评论。 《福布斯》的一位消息人士称，该公司已经实现盈利，并已确定该轮融资的主要投资者。
Spencer Mateega 和 Carlos Georgescu 于 2025 年 2 月创立了这家公司，距离加入 Y Combinator 2025 年冬季批次 18 个月后，这两位高中好友还没有产品，也没有固定的想法。 Mateega 7 月份在 X 上发布消息称，年度经常性收入（公司持续订阅的年价值）已从 4 月份的 1 亿美元增长到“数亿”。
AfterQuery 正在迅速缩小与“巨头”的差距。
我们的收入增长速度已经超过此处引用的 1 亿美元。
如果您是培训后研究人员或实验室，需要长期任务、专业/知识工作数据、高保真 RL 环境、代码…… https://t.co/KM7kINFfN4
— Spencer Mateega (@spencermateega) 2026 年 7 月 12 日
创始人最初想打造金融领域的人工智能代理。测试显示，领先的模型在细致入微的专业级呼叫中不断失败——不是因为缺乏原始能力，而是因为没有人教过他们专家如何通过艰难的决策进行实际推理。
所以他们转向了。 AfterQuery 现在付钱给专家来生成推理数据：专业人员如何解决问题的书面逐步记录，用于教授人工智能模型判断而不仅仅是事实。据《福布斯》报道，Nvidia 已使用这些数据来训练其开源 Nemotron 模型，AfterQuery 还将前 OpenAI 首席技术官 Mira Murati 的 Thinking Machines Lab 和法律人工智能公司 Legora 视为客户。
这一转变背后的需求是整个行业的。前沿实验室——构建最先进人工智能系统的公司——已经挑选了开放网络上的大部分可用文本，而合成数据或人工智能生成的培训材料也只能做到这一点。剩下的不足的是只有来自真正的、有资格的专家的判断。
其他公司正在从不同的方向追逐同样的短缺。韩国金融科技公司 Toss 最近通过与数据基础设施公司 Poseidon 合作，向其 3000 万用户开放了人工智能数据经济，向普通用户付费，让他们记录模型在网上无法找到的真实世界数据。
AfterQuery 并不是唯一一家利用这一短缺获利的公司。 Scale AI 的 Alexandr Wang 于 2021 年 24 岁时成为业界第一位数据标签亿万富翁，之后 Meta 斥资 143 亿美元购买了 49% 的股份，并将 Wang 置于自己的人工智能实验室的领导地位。去年 10 月，竞争对手 Mercor 的创始人超越了王的早期纪录，在 22 岁时成为亿万富翁。
Mateega 表示，AfterQuery 相对于 Mercor 的优势是定制软件，可以筛选提交的“金发姑娘”难度——难度足以挑战前沿模型，但又不会难到无法从答案中学习。Mercor 依靠人工智能面试官来为大型承包商池配备人员。 AfterQuery 还在出售数据之前对其自己的模型进行训练，以向实验室展示这些材料确实起到了作用，而不是要求他们相信它的话。
Mercor 目前正在与 Nvidia 就一轮融资进行谈判，该轮融资的估值将达到 200 亿美元，是去年 10 月 100 亿美元估值的两倍。 AfterQuery 的融资尚未结束，该公司尚未指定其主要投资者。