Labelbox تجمع أكثر من 100 مليون دولار في جولة تمويل من الفئة E بتقييم 1.25 مليار دولار لتعزيز التعلم المعزز ووكلاء الذكاء الاصطناعي

قالت Labelbox في 14 أكتوبر 2026 إنها جمعت أكثر من 100 مليون دولار في جولة تمويل من الفئة E، بتقييم قبل التمويل قدره 1.25 مليار دولار، قادتها Infinitum Partners، وجمعت بين الاستثمار في الأسهم والتسهيلات الائتمانية.

وشاركت في الجولة، من بين جهات أخرى، Wipro Ventures وAndreessen Horowitz (a16z) وB Capital وTau Ventures وSnowpoint Ventures. وفصّل الرئيس التنفيذي والشريك المؤسس Manu Sharma شروط الصفقة في منشور على مدونة الشركة، وقالت الشركة إن التمويل سيدعم مواصلة البحث والهندسة في منتجيها الأساسيين، Horizon وRecursion Managed Agents، إلى جانب توسيع الفرق التي تتيح للعملاء استخدام هذين المنتجين. وكتب Sharma أن الوصول إلى القدرة الحاسوبية سيكون محورياً في المرحلة المقبلة للشركة، مشيراً إلى أن John Yetimoglu من Infinitum كان من المستثمرين الأوائل في Groq، ويشارك الآن في بناء بنية تحتية حاسوبية واسعة النطاق في GroqCloud.

مكانة الشركة وتاريخها

أفادت Labelbox بأنها حققت الربحية في عام 2026، بالتزامن مع نمو تجاوز خمسة أضعاف على أساس سنوي. وتقول الشركة إن لديها أكثر من 400 عميل، من بينهم أكثر من 90% من مختبرات الذكاء الاصطناعي الأمريكية الرائدة، وإن قاعدة عملائها تضم مختبرات الذكاء الاصطناعي الرائدة، ومزودي الخدمات السحابية فائقة النطاق، والشركات الناشئة، وشركات قائمة فورتشن 500.

أسس Sharma وBrian وDan شركة Labelbox في عام 2018. وفي رسالة من المؤسسين، كتب Sharma أنه جاء إلى الولايات المتحدة ليتعلم تصميم الطائرات والصواريخ وبناءها، وعمل في ديناميكا الموائع الحسابية والشبكات العصبية، وأن مناصبه اللاحقة في DroneDeploy وPlanet Labs أظهرت له أن جانباً كبيراً من الفرص في التعلم الآلي يكمن في البيانات.

يعرض المنشور تاريخ الشركة في ثلاثة فصول: برمجيات بيانات التدريب المخصصة لمن يبنون أنظمة الذكاء الاصطناعي؛ وبيئات التعلم المعزز التي طُوّرت بعد ما يسميه Sharma لحظة ChatGPT، حين بدأت النماذج الأقدر تتحسن من خلال ممارسة مهام حقيقية؛ ثم الوكلاء، الذين بنتهم الشركة لاستخدامها أولاً قبل إتاحة النظام للعملاء.

وكتب Sharma أيضاً أن Labelbox تبني بنفسها كل طبقة من منصتها: بنية تشغيل للوكلاء مصممة للوكلاء ذوي آفاق العمل الطويلة للغاية، وبنية تحتية لبيئات معزولة تشغّل ملايين الآلات الافتراضية، وبنية تحتية خاصة بها للتدريب اللاحق بالتعلم المعزز، وشبكة خبراء تضم أكثر من 4 ملايين شخص.

بيئات التعلم المعزز في Horizon

تقول الشركة إن نظام WorldSim في Horizon ينشئ شركات محاكاة تضم شيفرات برمجية ولوحات معلومات وجداول بيانات وعروضاً تقديمية ومستندات مليئة ببيانات أعمال واقعية. وفي هذه البيئات، تحاول النماذج إنجاز مهام صعبة متعددة الخطوات من البداية إلى النهاية، مع تسجيل كل خطوة في مسار عمل. وتقيّم أدوات التحقق الحتمية كل مسار بالطريقة نفسها في كل تشغيل، وعندما يكون مساران صحيحين، تساعد تفضيلات أحد الخبراء على تعليم النموذج ما يسميه Sharma الذوق. وتصف الشركة عملها على نطاق يشمل آلاف العوالم وملايين مسارات العمل التي خضعت للتقييم، مع ضبطها وفق أهداف pass@k للمختبرات في مجالات البرمجة واستخدام الحاسوب والبحث والمهام متعددة الوسائط والمهام الصوتية.

تعرض صفحة منتج Horizon مجالات تشمل أبحاث الذكاء الاصطناعي المستقلة، وبرمجة الوكلاء وهندسة البرمجيات، والمهام المعرفية متعددة الوسائط، واستخدام الأدوات بواسطة الوكلاء صوتياً، واستخدام الحاسوب، والأمن السيبراني. وكتب Sharma أن Labelbox تعمل الآن مع 90% من مختبرات الذكاء الاصطناعي الرائدة في طليعة المجال ومزودي الخدمات السحابية فائقة النطاق.

الوكلاء المُدارون من Recursion

يفيد إعلان التمويل بأن Labelbox أتاحت Recursion Managed Agents للعملاء من الشركات في وقت سابق من أكتوبر 2026. ووفقاً لتصميم المنتج، يتلقى الوكيل المُدار هدفاً، ومُحفّزاً مثل جدول زمني أو تنبيه أو رسالة عبر Slack أو إشعار من خدمة ويب أو استدعاء لواجهة برمجة التطبيقات، ومعياراً يحدد شكل العمل الجيد. ويقيّم وكيل منفصل للتدقيق كل تشغيل بنداً بنداً وفق المعيار، ويشير إلى الأدلة التي تدعم كل حكم؛ وإذا لم يحقق العمل المطلوب، يراجعه الوكيل.

يمكن للوكلاء العمل في ثلاثة أنماط: نمط الوكلاء المتعددين، حيث ينسّق وكيل مشرف عمل مجموعة من المتخصصين، لكل منهم نموذجه وتعليماته وأدواته وصلاحياته؛ ونمط الفريق، حيث توزّع نسخ من الوكيل العمل على لوحة مشتركة وتراجع نتائج بعضها بعضاً؛ والنمط التلقائي، وهو الإعداد الافتراضي، حيث يقرر الوكيل بنفسه ما إذا كانت المهمة تحتاج إلى متخصصين أو فريق.

تقول الشركة إن الوكلاء يعملون عبر أكثر من 100 تطبيق أعمال وأي خادم MCP، مع تحديد صلاحية كل أداة على أنها للقراءة فقط، أو لتغيير البيانات، أو تدميرية، وحفظ بيانات الاعتماد في خزنة بحيث لا يطّلع عليها النموذج مطلقاً. وتُجرى الجلسات في بيئات معزولة، وتقول Labelbox إن المنصة تعمل من دون الاحتفاظ بأي بيانات لدى جميع مزودي نماذج اللغة الكبيرة. ويشمل برنامج الامتثال الذي تسرده الشركة معايير SOC 2 Type II وGDPR وCCPA وNIST 800-171 وPCI DSS. وتُحتسب الأسعار لكل ساعة جلسة للوكيل، مع جمع تكاليف الحوسبة والنموذج في تقدير واحد، ويحصل عملاء Labelbox الحاليون من الشركات على رصيد لمرة واحدة بقيمة 100 دولار.

وفي منشور عن إطلاق المنتج مؤرخ في 8 أكتوبر 2026، وصفت Labelbox إطلاق الوكلاء داخل الشركة قائلة: «لم تكن المفاجأة أن الوكلاء قادرون على إنجاز العمل، بل مدى سرعة تحسنهم فيه». وتفيد الشركة بأنها تشغّل 51 وكيلاً ضمن 11 فريقاً، في مجالات تشمل هندسة البرمجيات والموثوقية والأمن وأبحاث التعلم الآلي والتقييمات والمنتجات والمالية والمبيعات والاستراتيجية والمشتريات.

وفي أحد الأمثلة الداخلية، ذكرت Labelbox أن وكيل مراجعة طلبات الدمج أجرى 39 مراجعة خضعت للتقييم باستخدام إصدار واحد من الوكيل ونموذج واحد، وأن التكلفة الوسيطة للمراجعة انخفضت، من بين المراجعات الـ33 التي اجتازت التقييم، من 13.15 دولارًا لأول 11 مراجعة إلى 8.90 دولارات لآخر 11 مراجعة، أي أقل بنسبة 32% لكل مراجعة، في حين حُدّثت ذاكرة الوكيل 15 مرة وظل متوسط الوقت لكل مراجعة عند نحو 27 دقيقة. ووفقًا لآلية الذاكرة في المنتج، ما إن تتوافر خمسة تقارير جديدة عن الجلسات، وبحد أقصى مرة واحدة في الساعة، حتى يطّلع عليها وكيل مُشرف ويحدّث ذاكرة الوكيل؛ ويمكن للعملاء استعراض ما تعلّمه الوكيل وحذف أي درس لم يعد ينطبق.