Deccan AI sammelt 25 Millionen Dollar ein, um Mercor Konkurrenz zu machen, und greift dabei auf indische Experten zurück

Da die Nachfrage nach dem Training und der Feinabstimmung von KI-Modellen weiter steigt, hat Deccan AI – ein Start-up, das Daten für das Post-Training sowie Evaluierungsarbeiten bereitstellt – in seiner ersten großen Finanzierungsrunde 25 Millionen US-Dollar eingesammelt, wobei ein Großteil dieser Arbeit von einem Expertenteam mit Sitz in Indien durchgeführt wird.

Die ausschließlich aus Aktien bestehende Serie-A-Finanzierungsrunde wurde von A91 Partners angeführt, unter Beteiligung der Susquehanna International Group und Prosus Ventures.

Während führende KI-Forschungslabore wie OpenAI und Anthropic ihre Kernmodelle intern entwickeln, wird ein Großteil der Arbeiten nach dem Training – von der Datengenerierung über die Bewertung bis hin zum verstärkenden Lernen – zunehmend ausgelagert, da Unternehmen bestrebt sind, ihre Systeme für den Einsatz in der Praxis zuverlässig zu machen. Deccan entwickelt sich zu einem von mehreren neuen Start-ups, die diesen Bedarf bedienen.

Deccan wurde im Oktober 2024 gegründet und bietet Dienstleistungen an, die Modellen helfen, ihre Programmier- und Agentenfähigkeiten zu verbessern sowie Systeme so zu trainieren, dass sie mit externen Tools wie Anwendungsprogrammierschnittstellen (APIs) interagieren können, die KI-Modelle mit Softwaresystemen verbinden.

Das Start-up arbeitet mit Forschungslabors an Aufgaben wie der Generierung von Expertenfeedback, der Durchführung von Evaluierungen und dem Aufbau von Umgebungen für das verstärkende Lernen, während es gleichzeitig Unternehmen mit Produkten wie seiner Evaluierungssuite „Helix“ und einer Plattform zur Betriebsautomatisierung unterstützt. Die Arbeit entwickelt sich zudem weiter, da Modelle über den Textbereich hinaus zu sogenannten „Weltmodellen“ werden, die physische Umgebungen – einschließlich Robotik und Bildverarbeitungssysteme – besser verstehen.

Zu den Kunden von Deccan zählen laut Angaben des Unternehmens Google DeepMind und Snowflake. Das Unternehmen hat etwa 10 Kunden gewonnen und führt zu jedem Zeitpunkt mehrere Dutzend aktive Projekte durch, sagte Gründer Rukesh Reddy (siehe Bild oben) in einem Interview.

Das Start-up mit Hauptsitz in der San Francisco Bay Area und einem großen Betriebsteam in Hyderabad beschäftigt rund 125 Mitarbeiter und stützt sich auf ein Netzwerk von mehr als 1 Million Mitwirkenden, darunter Studenten, Fachexperten und Doktoranden. In einem typischen Monat sind etwa 5.000 bis 10.000 Mitwirkende aktiv, erklärte Reddy gegenüber TechCrunch.

Etwa 10 % der Mitwirkenden von Deccan verfügen über höhere Abschlüsse wie Master- oder Doktorgrade, wobei dieser Anteil unter den aktiven Mitwirkenden je nach Projektanforderungen höher liegt, so Reddy.

Der Markt für KI-Trainingsdienste ist parallel zum Aufstieg großer Sprachmodelle rasant gewachsen, wobei Unternehmen wie das zu Meta gehörende Scale AI und dessen Konkurrent Surge AI sowie die Start-ups Turing und Mercor im Wettbewerb um die Bereitstellung von Dienstleistungen in den Bereichen Datenlabeling, Bewertung und verstärkendes Lernen stehen.

„Die Qualität bleibt ein ungelöstes Problem“, sagte Reddy und fügte hinzu, dass die Fehlertoleranz in der Nachtrainingsphase „nahezu null“ sei, da Fehler die Modellleistung im Produktivbetrieb direkt beeinträchtigen können. Dies macht die Nachtrainingsphase komplexer als frühere Phasen und erfordert hochpräzise, domänenspezifische Daten, die schwerer zu skalieren sind.

Die Arbeit sei zudem äußerst zeitkritisch, sagte er: KI-Labore benötigten manchmal innerhalb weniger Tage große Mengen hochwertiger Daten, was es schwierig mache, Geschwindigkeit und Genauigkeit in Einklang zu bringen.

Die Branche steht wegen der Arbeitsbedingungen und der Bezahlung in der Kritik, da häufig große Gruppen von Gig-Workern zur Generierung von Trainingsdaten eingesetzt werden. Reddy sagte, die Verdienste auf der Plattform von Deccan lägen zwischen etwa 10 und 700 US-Dollar pro Stunde, wobei die besten Mitwirkenden bis zu 7.000 US-Dollar im Monat verdienen.

Indien entwickelt sich zu einem Zentrum für KI-Trainingsfachkräfte

Obwohl die Kunden von Deccan größtenteils in den USA ansässige KI-Labore sind, sind die meisten Mitwirkenden des Unternehmens in Indien ansässig. Konkurrenten wie Turing und Mercor rekrutieren ebenfalls Auftragnehmer aus diesem Land, sind jedoch in einem breiteren Spektrum von Schwellenmärkten tätig.

Deccan habe sich dafür entschieden, einen Großteil seiner Belegschaft in Indien zu konzentrieren, um die Qualität besser zu gewährleisten, so Reddy. „Viele unserer Konkurrenten suchen in über 100 Ländern nach Experten“, sagte er. „Wenn man nur in einem Land tätig ist, ist es viel einfacher, die Qualität aufrechtzuerhalten.“

Dieser Ansatz unterstreicht Indiens derzeitige Position in der globalen KI-Wertschöpfungskette – als Lieferant von Fachkräften und Trainingsdaten und nicht als Entwickler von Spitzenmodellen, deren Entwicklung nach wie vor auf eine Handvoll US-amerikanischer Unternehmen und einige wenige Akteure in China konzentriert ist.

Reddy erklärte jedoch, Deccan habe begonnen, Fachkräfte aus einigen anderen Märkten, darunter den USA, zu rekrutieren, um Nischenkompetenzen in den Bereichen Geodaten und Halbleiterdesign zu gewinnen.

Reddy erklärte, Deccan sei als „von Grund auf auf GenAI ausgerichtetes“ Unternehmen aufgebaut worden, im Gegensatz zu traditionellen Datenlabeling-Firmen, die mit Aufgaben im Bereich Computer Vision begonnen hätten. Das bedeute, dass man sich von Anfang an auf höherqualifizierte Tätigkeiten konzentriert habe.

Deccan sei im vergangenen Jahr um das Zehnfache gewachsen und erziele nun einen Umsatz im zweistelligen Millionen-Dollar-Bereich, so Reddy, der sich jedoch weigerte, Einzelheiten zu nennen. Etwa 80 % des Umsatzes stammten von den fünf größten Kunden, was die Konzentration auf dem Markt für Pionier-KI widerspiegele, fügte er hinzu.