Labelbox, Takviyeli Öğrenme ve Yapay Zekâ Ajanlarını Geliştirmek İçin 1,25 Milyar Dolarlık Değerleme Üzerinden 100 Milyon Dolardan Fazla E Serisi Yatırım Aldı

Labelbox, 14 Ekim 2026’da, Infinitum Partners’ın liderlik ettiği ve öz sermaye yatırımını bir kredi olanağıyla birleştiren turda, 1,25 milyar dolarlık yatırım öncesi değerleme üzerinden 100 milyon dolardan fazla E Serisi yatırım aldığını açıkladı.

Tura Wipro Ventures, Andreessen Horowitz (a16z), B Capital, Tau Ventures ve Snowpoint Ventures’ın yanı sıra başka yatırımcılar da katıldı. CEO ve kurucu ortak Manu Sharma, koşulları bir şirket blog yazısında ayrıntılandırdı. Şirket, yatırımın Horizon ve Recursion Managed Agents adlı iki temel ürünü için araştırma ve mühendislik çalışmalarının sürdürülmesini ve bu ürünleri müşterilere ulaştıran ekiplerin büyütülmesini destekleyeceğini söyledi. Sharma, şirketin bir sonraki aşamasında bilgi işlem kaynaklarına erişimin merkezi önemde olacağını yazdı. Ayrıca Infinitum’dan John Yetimoglu’nun Groq’a ilk yatırım yapanlardan biri olduğunu ve şu anda GroqCloud’da büyük ölçekli bilgi işlem altyapısı kurma çalışmalarında yer aldığını belirtti.

Şirketin Konumu ve Geçmişi

Labelbox, 2026’da yıllık bazda beş kattan fazla büyürken kârlılığa ulaştığını açıkladı. Şirket, önde gelen ABD yapay zekâ laboratuvarlarının %90’ından fazlası da dâhil olmak üzere 400’den fazla müşterisi olduğunu bildiriyor. Müşteri tabanında öncü yapay zekâ laboratuvarları, hiper ölçekli bulut sağlayıcıları, girişimler ve Fortune 500 şirketleri bulunuyor.

Sharma, Brian ve Dan, Labelbox’ı 2018’de kurdu. Sharma, kurucunun notunda, uçak ve roket tasarlamayı ve üretmeyi öğrenmek için ABD’ye geldiğini; hesaplamalı akışkanlar dinamiği ve sinir ağları üzerinde çalıştığını yazdı. DroneDeploy ve Planet Labs’teki sonraki görevlerinin ise makine öğrenimi alanındaki fırsatların büyük bölümünün veride yattığını görmesini sağladığını belirtti.

Yazıda şirketin geçmişi üç aşamada anlatılıyor: Yapay zekâ geliştirenler için eğitim verisi yazılımları; Sharma’nın ChatGPT anı olarak adlandırdığı ve en yetenekli modellerin gerçek işleri uygulayarak gelişmeye başladığı dönemin ardından kurulan pekiştirmeli öğrenme ortamları; son olarak da şirketin önce kendi bünyesinde geliştirdiği, ardından müşterilerin kullanımına açtığı ajanlar.

Sharma ayrıca Labelbox’ın platformun her katmanını kendi bünyesinde geliştirdiğini yazdı: çok uzun zaman ufuklarında çalışan ajanlar için tasarlanmış bir ajan çatısı, milyonlarca sanal makine çalıştıran korumalı alan altyapısı, şirkete ait pekiştirmeli öğrenme sonrası eğitim altyapısı ve 4 milyondan fazla kişiden oluşan uzman ağı.

Horizon Pekiştirmeli Öğrenme Ortamları

Şirkete göre Horizon’ın WorldSim sistemi; gerçekçi iş verileriyle doldurulmuş kodlar, panolar, elektronik tablolar, sunumlar ve belgeler içeren simüle edilmiş şirketler oluşturuyor. Model, bu ortamlarda uçtan uca, zor ve çok aşamalı bir görevi yerine getirmeye çalışırken her adım bir yörünge olarak kaydediliyor. Belirleyici doğrulayıcılar her çalıştırmada her yörüngeyi aynı şekilde puanlıyor. İki yörünge de doğru olduğunda ise bir uzmanın tercihi, Sharma’nın “sezgi” olarak adlandırdığı şeyi modele öğretiyor. Şirket, kodlama, bilgisayar kullanımı, araştırma, çok modlu çalışmalar ve sesli görevlerde bir laboratuvarın pass@k hedeflerine göre ayarlanmış binlerce dünya ve puanlanmış milyonlarca yörünge ölçeğinde çalıştığını belirtiyor.

Horizon ürün sayfasında otonom yapay zekâ araştırması, ajanlarla kodlama ve yazılım mühendisliği, çok modlu bilgi işleri, ajanların araç kullandığı sesli görevler, bilgisayar kullanımı ve siber güvenlik gibi alanlar listeleniyor. Sharma, Labelbox’ın artık önde gelen öncü yapay zekâ laboratuvarlarının ve hiper ölçekli bulut sağlayıcılarının %90’ıyla çalıştığını yazdı.

Recursion Managed Agents

Yatırım duyurusuna göre Labelbox, Recursion Managed Agents’ı Ekim 2026’nın başlarında kurumsal müşterilerin kullanımına açtı. Ürünün tasarımında Yönetilen Ajan’a bir hedef, zamanlama, uyarı, Slack mesajı, webhook veya API çağrısı gibi bir tetikleyici ve iyi bir çalışmanın nasıl olması gerektiğini tanımlayan bir ölçüt veriliyor. Ayrı bir puanlayıcı ajan, her çalıştırmayı ölçüte göre satır satır değerlendiriyor ve her karar için kanıt gösteriyor; çalışma beklentileri karşılamadığında ajan onu gözden geçiriyor.

Ajanlar üç modda çalışabiliyor: Her biri kendi modeline, talimatlarına, araçlarına ve izinlerine sahip uzmanları bir koordinatörün sırayla devreye soktuğu çok ajanlı mod; bir ajanın kopyalarının ortak bir panoda işi bölüşüp birbirlerinin sonuçlarını kontrol ettiği ekip modu; ve varsayılan olan, bir iş için uzmanlara mı yoksa bir ekibe mi ihtiyaç olduğuna ajanın kendisinin karar verdiği otomatik mod.

Şirket, ajanların 100’den fazla iş uygulamasında ve tüm MCP sunucularında çalıştığını belirtiyor. Her araç salt okunur, veri değiştiren veya yıkıcı olarak sınıflandırılıyor; kimlik bilgileri de modelin bunları hiçbir zaman görmemesi için bir kasada tutuluyor. Oturumlar yalıtılmış korumalı alanlarda çalışıyor. Labelbox, platformun tüm LLM sağlayıcılarında sıfır veri saklama ilkesiyle çalıştığını söylüyor. Şirketin açıkladığı uyumluluk programı SOC 2 Type II, GDPR, CCPA, NIST 800-171 ve PCI DSS standartlarını kapsıyor. Ücretlendirme ajan oturumu başına saat üzerinden belirleniyor; bilgi işlem ve model kullanımı harcamaları tek bir tahminde birleştiriliyor. Mevcut Labelbox kurumsal müşterilerine bir defaya mahsus 100 dolarlık kredi veriliyor.

Labelbox, 8 Ekim 2026 tarihli bir ürün lansmanı yazısında şirket içindeki kullanıma geçiş sürecini anlatırken şöyle yazdı: “Şaşırtıcı olan, ajanların işi yapabilmesi değildi. Şaşırtıcı olan, bu işte ne kadar hızlı gelişmeleriydi.” Şirket, yazılım mühendisliği, güvenilirlik, güvenlik, makine öğrenimi araştırmaları, değerlendirmeler, ürün, finans, satış, strateji ve satın alma alanlarına yayılan 11 ekipte 51 ajan çalıştırdığını bildiriyor.

Labelbox, şirket içinden bir örnekte, çekme isteği inceleme ajanının tek bir ajan sürümü ve model üzerinde puanlanan 39 inceleme gerçekleştirdiğini; puanlayıcıyı geçen 33 incelemede ise medyan maliyetin ilk 11 inceleme için 13,15 dolardan son 11 inceleme için 8,90 dolara düştüğünü, yani inceleme başına %32 azaldığını belirtti. Bu sırada ajanın belleği 15 kez güncellendi ve inceleme başına süre yaklaşık 27 dakika olarak kaldı. Ürünün bellek mekanizması kapsamında, beş yeni oturum raporu oluştuğunda ve saatte en fazla bir kez, bir küratör ajan bu raporları okur ve ajanın belleğini günceller; müşteriler ajanın öğrendiklerini görüntüleyebilir ve artık geçerli olmayan herhangi bir bilgiyi silebilir.