Labelbox sammelt mehr als 100 Millionen Dollar in Series E für Reinforcement Learning und Unternehmensagenten ein

Wer die Runde unterstützt

Labelbox beschreibt sich selbst als KI-Plattform, die Reinforcement Learning für Frontier-Modelle und Managed Agents für Unternehmen antreibt. Die Series E umfasst nach Angaben des Unternehmens sowohl Eigenkapital als auch eine Kreditlinie und beläuft sich insgesamt auf mehr als 100 Millionen Dollar.

Infinitum Partners führte die Runde an. Zu den Beteiligten zählen unter anderem Wipro Ventures, Andreessen Horowitz (a16z), B Capital, Tau Ventures und Snowpoint Ventures.

Laut Labelbox arbeitet das Unternehmen mit mehr als 400 Kunden zusammen, darunter über 90 Prozent der führenden US-amerikanischen KI-Labore. Zudem sei man 2026 profitabel geworden und im Jahresvergleich um mehr als das Fünffache gewachsen. Beide Angaben stammen vom Unternehmen selbst.

Zwei Produkte im Zentrum des Plans

Das Kapital soll zwei Produkte voranbringen. Das erste ist Horizon, das KI-Laboren Umgebungen für Reinforcement Learning, Expertenfeedback und Evaluierungsinfrastruktur bereitstellt. Laut Labelbox simulieren diese Umgebungen komplexe, mehrstufige Aufgaben aus den Bereichen Programmierung, Recherche und anderen anspruchsvollen Tätigkeiten, sodass Modelle üben, Rückmeldung zu ihrer Leistung erhalten und sich per Reinforcement Learning verbessern können. Das Unternehmen gibt an, bei Post-Training-Programmen mit führenden KI-Laboren und Hyperscalern zusammenzuarbeiten.

Das zweite Produkt sind die Recursion Managed Agents. Damit können Unternehmen ganze Flotten von KI-Agenten in den Anwendungen einsetzen, die ihre Teams ohnehin nutzen. Labelbox zufolge können Agenten durch Zeitpläne, Warnmeldungen, Tickets und andere Auslöser aktiv werden, sich werkzeugübergreifend abstimmen und ihre Ergebnisse an definierten Standards messen lassen. Jeder Durchlauf kann in das Gedächtnis des Agenten einfließen, was ihm hilft, künftige Aufgaben besser anzugehen.

Intern setzt Labelbox nach eigenen Angaben bereits mehr als 50 Agenten ein, verteilt auf Engineering, Forschung, Produkt, Vertrieb, Marketing und Finanzen. Anfang des Monats öffnete das Unternehmen die Recursion Managed Agents für Unternehmenskunden. Damit übertrage man den Ansatz der kontinuierlichen Verbesserung über KI-Forschungslabore hinaus.

Wofür das Geld verwendet werden soll

Die Series E soll die weitere Forschung und Entwicklung bei Horizon und den Recursion Managed Agents finanzieren, ebenso den Ausbau der Teams, die diese Produkte zu den Kunden bringen.

Manu Sharma, CEO und Mitgründer von Labelbox, stellte die Strategie unter das Motto Lernen aus Erfahrung. „Bald wird jedes Unternehmen auf KI-Systemen laufen, die aus ihrer eigenen Arbeit lernen“, sagte er. Dafür brauche es Innovation auf jeder Ebene, von der Sandbox-Infrastruktur über das Agent Harness bis zum Reinforcement-Learning-Post-Training.

Labelbox kombiniert nach eigenen Angaben Agenteninfrastruktur, Sandbox-Umgebungen und Reinforcement-Learning-Post-Training-Systeme in einer Plattform. Das Unternehmen will damit sowohl Frontier-Laboren als auch Unternehmen helfen, Systeme zu bauen, die sich mit der Zeit verbessern.

Was das für den Markt bedeutet

Die Ankündigung deutet auf eine wachsende Nachfrage nach Werkzeugen hin, die über reine Trainingsdaten hinausgehen: hin zu Umgebungen, in denen Modelle Aufgaben üben, und zu Agenten, die sich im Einsatz verbessern. Labelbox positioniert sich auf beiden Seiten: Es beliefert Frontier-Labore mit Infrastruktur für Reinforcement Learning und bietet Unternehmen Managed Agents an, die in deren bestehender Software arbeiten.

Für Unternehmenskunden ist die Öffnung der Recursion Managed Agents die unmittelbarste Neuerung. Zu Preisen oder zur Verfügbarkeit macht die Quelle darüber hinaus keine Angaben, wie breit das Produkt ausgerollt wird, bleibt daher abzuwarten.