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顶尖实验室和各大企业对独特 AI 训练数据近乎无底洞的需求，正在催生一波数据标注创业公司的蓬勃发展。

这些快速成长的企业中有一家叫 Micro1 的公司，创立仅四年，据知情人士透露，其年度总收入运行率（gross annual run rate）在过去八个月里从 1 亿美元扩张到了 5 亿美元。与其同行类似——这些同行以合同制方式雇用医生、律师、科学家等领域的专家——Micro1 大约保留了其中 60% 到 70%，使其年度净收入运行率在 1.5 亿至 2 亿美元之间。

尽管 Micro1 仍然落后于 Mercor（今年夏天突破了 20 亿美元的年度总收入）和 Handshake（今年早些时候达到了 10 亿美元）等竞争对手，但这家创业公司的营收增长表明，AI 训练数据的市场需求足够庞大，完全可以容纳多个玩家并存。

快速增长的趋势注定会持续，一些研究人员假设，未来的 AI 数据支出有望与算力支出相媲美。

这一前景对 Micro1 而言是利好，该公司看到其合同规模正在加速增长，并预计其利润率会随时间不断扩大。据熟悉 Micro1 财务状况的知情人士告诉 TechCrunch，这家创业公司正越来越多地在无需人工介入的情况下生成合成数据，例如通过自动生成视频内容的描述。此外，它生成的部分数据可以出售给多个客户，推动这类"现成"数据的毛利率高达 80% 至 90%。

将同一数据集出售给多个客户的行为引发了近期争议，批评者认为，将现成数据分发给中国 AI 开发者，有助于让他们的模型与美国顶级模型一样强大。

Micro1 创始人 Ali Ansari 上个月在 X 上表示，与部分竞争对手不同，这家创业公司不会将其数据出售给中国模型厂商。"有些人工数据公司与外国对手合作。而结果如今体现在 Kimi K3 上。我们认为，一边声称渴望美国 AI 主导地位，一边将数百万美元的数据卖给与我们处于对抗竞争关系的国家，这是可耻的。"

与 Mercor 一样，Micro1 最初也是一家 AI 招聘创业公司。但在注意到数据标注客户使用他的 AI 平台来筛选和招募工程师进行标注工作后，Ansari 决定转型，也进入数据标注领域。

Ansari 此前告诉 TechCrunch，除了让其专家评估模型输出——这一概念被称为强化学习训练场（reinforcement learning gyms）——之外，该公司正在通过让数百名通才在家中记录日常物体交互来构建机器人预训练数据集。

Micro1 去年 9 月以 5 亿美元估值完成了 A 轮融资，TechCrunch 了解到，这家创业公司可能最近又以显著更高的估值完成了一轮新融资。

Micro1 未回应置评请求。