据《福布斯》周一报道，成立仅18个月的AI数据初创公司AfterQuery在新一轮融资中估值达到32亿美元，较五个月前3亿美元估值增长逾十倍。YC合伙人Gustaf Alströmer称，这使其成为Y Combinator历史上从成立到成为独角兽速度最快的创业公司。
AfterQuery向大语言模型厂商出售“推理数据”用于模型训练。福布斯援引消息人士称，公司已实现盈利，并已确定本轮融资的领投方。AfterQuery拒绝置评。
两位创始人是高中好友Spencer Mateega与Carlos Georgescu。他们以“无产品、无固定想法”的状态加入YC 2025年冬季批，2025年2月创立AfterQuery。起初想为金融业构建AI智能体，测试中发现主流模型在处理专业级复杂判断时屡屡失败——并非基础能力不够，而是没人教过它们专家如何一步步推理重大决策。于是转型做“推理数据”：付费请专家写下解决专业问题的逐步思考过程，用来训练AI的判断力，而非死记硬背事实。
据福布斯，英伟达曾用这些数据训练开源Nemotron模型，前OpenAI CTO Mira Murati创立的Thinking Machines Lab、法律AI公司Legora也是其客户。
这一需求的根源是全行业共同面对的瓶颈：前沿实验室几乎用尽了开源网络文本，合成数据效果有限，真正稀缺的是来自真实持牌专家的判断数据。其他公司也在从不同方向争夺这一市场。韩国金融科技公司Toss与数据基础设施公司Poseidon合作，向其3000万用户开放AI数据经济，付费请普通用户记录模型在网上找不到的真实世界数据。
AfterQuery并非唯一受益者。Scale AI创始人Alexandr Wang曾在24岁成为数据标注领域首位亿万富翁；Meta以143亿美元收购其49%股份后，Wang还执掌Meta的AI实验室。竞争对手Mercor的创始人则在22岁超越Wang早期纪录，据称目前正向英伟达洽谈一轮20亿美元估值的融资。
Mateega表示，AfterQuery相对Mercor的优势在于：通过定制软件筛选出“金发姑娘”难度的数据——足够挑战前沿模型，又不至于难到模型学不会。同时，AfterQuery会先用自己的模型验证这些数据能带来提升，再卖给客户。
目前AfterQuery本轮融资尚未完成，也暂未公布领投方。