“数据标注公司的时代已经结束。”AI训练公司Turing的CEO乔纳森·辛德哈特（Jonathan Siddharth）在周一发布的一期“20VC”播客中表示。他指出，传统的图像标注、文本分类等基础数据标注工作已无法满足当前先进AI模型的需求。 辛德哈特强调，随着AI系统向代理型模型（agentic models）和强化学习架构演进，对数据的要求已发生根本性变化。如今的AI需要的是更复杂、更贴近真实人类知识工作场景的“现实世界数据”，而不仅仅是简单标签。他指出，顶级AI实验室正寻求能与之并肩开展研究的“主动型合作伙伴”，而非仅提供基础标注服务的外包公司。 “现在是‘研究加速器’的时代，”他强调，AI训练公司必须构建能模拟真实行业工作流程的强化学习环境——即一系列微型仿真世界，覆盖金融、医疗、法律等多个领域。要实现这一点，公司必须招募各行业的专业人才，如医生、律师、工程师等，以提供高质量、高语境的数据。 Turing今年6月宣布完成E轮融资，融资1.11亿美元，公司估值达22亿美元。今年早些时候，该公司透露其2024年年化收入已达到3亿美元，较前一年增长近三倍。 近年来，AI数据标注公司迅速崛起，估值屡创新高。6月，Meta以143亿美元收购Scale AI 49%股份，使其估值超过290亿美元。10月，Mercor也完成融资，估值达100亿美元。 AI训练需求的激增催生了一个快速扩张的自由职业者群体。据《商业内幕》9月报道，许多标注员每月可获得数千美元收入，但工作内容常令人不适且缺乏稳定性。更令人担忧的是，AI训练平台的访问权限已出现地下交易市场。该媒体发现，仅在Facebook上就有超过100个群组在售卖非法获取的实名和虚假承包商账号。尽管各公司明令禁止，但仍有大量“黄牛”和投机者利用这一高需求市场牟利。