用数据智能Data Loop,开启AI下半场——专访本原智数CTO林震亚
用数据智能Data Loop,开启AI下半场——专访本原智数CTO林震亚从 Scale AI到 Surge AI,再到异军突起的 Mercor,在北美,一批AI Data公司的价值已经被验证。
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从 Scale AI到 Surge AI,再到异军突起的 Mercor,在北美,一批AI Data公司的价值已经被验证。
据一位知情人士透露,Nvidia已就投资Mercor展开讨论。Mercor是一家数据标注服务商,协助这家芯片设计商开发其开源AI模型。此次投资将作为一轮估值200亿美元融资的组成部分。现有投资方General Catalyst已在洽谈领投本轮融资。
在模型层之外,2026 年上半年在硅谷增长最快的赛道之一是数据:Mercor 的 run rate 从去年下半年的 5 亿美元涨到今年年中的 20 亿美元;Handshake 转型 human data 后,run rate 在年初三个月内从 5.5 亿美元冲到 10 亿美元;RL 环境公司 Fleet 则在半年内从百万美元级别做到 6000 万美元 run rate,
客户包括Cursor、Mercor、Lovable、Notion,营收同比增长约20倍。
Anthropic 的 Claude Code 源代码泄漏事件余波未平,另一场事故又接踵而至了。
Reducto 在去年 6 个月内接连完成分别由 Benchmark 与 a16z 领投的两轮融资,估值翻了 3 倍,达到 6 亿美元。我们认为,Reducto 切中了 AI 应用走向生产环境过程中的“精确数据摄取”瓶颈。
AI 数据行业,总有新人出头。
Meta豪掷143亿收购Scale AI,意外成就了3名22岁青年的创业神话!他们靠着为OpenAI等顶级AI实验室输送模型专家训练师,干出百亿独角兽Mercor,年入1亿美金。目前,Mercor在《福布斯》Cloud 100 榜单中排名第89位。
Mercor 所处的赛道是 AI 中一个关键且尚未被充分满足的供需交叉点:下一代 AI 模型对高质量、垂直领域专家级 Human Data 的需求,以及相关人才稀缺所带来的供需不平衡。合成数据无法完全替代 Human Data,尤其是在特定领域知识和复杂判断方面。AI 模型的突破性进展高度依赖于垂直领域专家的“人类智能输入”。
人类数据市场正经历一次巨大变革。这个市场原来是众包模式,即找很多低中技能的人员为早期ChatGPT那种模型写些语法勉强正确的句子。