大模型下半場：誰在掘金數據標註？

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2025/09/02

AI訓練下半場，數據成為關鍵詞。新眸原創·作者 | 簡瑜兩個月前，Meta豪擲約150億美元（約合人民幣1078億元）入股Scale AI，一舉拿下49%股份。交易完成後，Scale估值被推高至290億美元。作為硅谷AI賽道近幾年最猛的黑馬，Scale AI從成立到估值飆升至138億美元，僅用了5年時間，幾乎創造了一個行業的神話。這家公司的主業，是數據標註。低成本的員工門檻和海量的人工參與，這個...

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簡瑜兩個月前，Meta豪擲約150億美元（約合人民幣1078億元）入股Scale AI，一舉拿下49%股份。交易完成後，Scale估值被推高至290億美元。作為硅谷AI賽道近幾年最猛的黑馬，Scale AI從成立到估值飆升至138億美元，僅用了5年時間，幾乎創造了一個行業的神話。這家公司的主業，是數據標註。低成本的員工門檻和海量的人工參與，這個看似枯燥且「苦力活」的領域，長期以來被視為是AI產業鏈裏最不性感、最缺乏想象力的一環。然而，正是憑藉這門「髒活累活」，Scale在大模型時代迅速完成了從幕後到台前的躍遷，成為硅谷最炙手可熱的明星公司。Meta的出手，則進一步將數據標註這個原本處於產業底層的環節，推向了聚光燈下。更耐人尋味的是，這場收購併不僅僅是資本層面的「下注」。作為交易的一部分，Scale創始人兼CEO汪滔將卸任，帶領部分核心員工加入Meta，組建所謂的「超級智能小組」，同時保留Scale董事會席位。換句話説，Meta買的不只是數據，更是汪滔本人的戰略眼光和執行能力。這場來勢洶洶的收購背後，折射出的是Meta的數據焦慮。2024年，Meta推出的Llama4Behemoth，曾因訓練數據質量問題飽受詬病，原因在於Llama4Behemoth約30%的語料源自低質量社交媒體內容，導致模型在多模態理解、長文本推理等核心指標上，仍落後GPT-4.5約12%。對Meta而言，缺乏高質量數據成為了限制其模型追趕的最大短板。某種程度上，在AI模型訓練對數據依賴日益加深的當下，數據標註作為模型訓練的第一道防線，其戰略地位正在被重新估值。從苦力活到智能化數據標註進化之路什麼是數據標註？一句話概括，就是給原始數據打上標籤，把「人類能理解的信息」轉化為「AI能識別的訓練樣本」。比如在自動駕駛場景中，採集車上傳的只是道路影像，但AI無法直接看懂。只有當人類標註員把車道線、路牌、行人等元素逐一框選、標記，這些影像才真正具備訓練價值。在這個行業裏，大致存在三類玩家：第一類是純人力型公司。依靠大量低成本勞動力完成標註，適合做圖像分類、語音轉寫等標準化任務。技術門檻不高，客户往往需要自帶工具和平台，符合大眾對「數據標註就是體力活」的固有印象。第二類是互聯網大廠的眾包平台。典型代表如京東眾智、百度眾測，主要用於滿足公司自身業務場景需求，再通過眾包機制把任務拆解、分發給外部勞動力池。第三類則是智能型服務商。這類公司具備自主研發平台和算法能力，能提供自動化標註工具、質量控制體系以及高度定製化的解決方案，尤其擅長3D點雲、多模態等複雜任務，往往在效率和準確性上顯著領先同行。長期以來，前兩類公司本質上都是「人力堆砌型」企業，規模和利潤空間有限，天花板非常明顯。尤其是第一類，更多時候只是第三類智能公司的外包池子。事實上，今天大多數頭部智能型企業，幾乎都是從這種人力公司一步步進化而來。以行業龍頭Scale AI為例，它的前身其實叫「ScaleAPI」。最初，它並不是一家數據平台公司，而是提供一個「人力API」：開發者只需寫一行代碼，就能調度一支遠程勞動力團隊，幫忙完成內容審核、數據提取、預約安排等瑣碎任務。這種以人工驅動的輕量模式，既幫Scale拿下了豐田、本田等早期大客户，也積累了大量高價值數據。有了基礎數據的積累，再加上AI能力的升級，自2018年起，Scale就開始逐步用模型替代掉部分重複性、套路化的人力工作，構建起一套「機器預標註+人工複核」的混合工作流。先由算法完成預標註，再由人工專家審核和修正。這種AI代替的模式，為公司的效率和質量帶來了雙重提升。根據OpenAI的測算，ChatGPT的平均標註成本低於0.003美元，比傳統眾包平台便宜20倍。而在準確率上，GPT-4完成的標註結果可達到88.4%，甚至超過了人類標註員的86.2%。全球數據標註版圖：美國為何能佔四成？根據DMR（DimensionMarketResearch）在2024年7月發布的預測報告，全球數據標註行業市場規模約為20億美元，其中美國市場規模為8.38億美元，佔據約40%的份額。這也是目前能查到的最新數據。為什麼美國能長期佔據全球數據標註的主導地位？一方面，數據標註本質上是人力密集型產業。標註員的工作門檻低、流動性大，導致人力幾乎成為成本控制的核心競爭力。為了減輕組織壓力，企業通常會選擇外包或眾包的方式來派發項目。在這一點上，美國公司憑藉全球化分工的優勢，將基礎標註任務外包給低成本國家，實現了極致的成本壓縮。典型的例子，Scale AI通過旗下眾包平台Remotasks，它將最基礎的框選標註任務分發給菲律賓、肯尼亞等低成本地區。除官網披露的900名正式員工外，其平台上註冊工人超過24萬人，遍佈全球。其次，在技術水平和自動化程度上，國內外廠商存在明顯差距。目前國內最大的標註公司雲測數據，早在2021年就嘗試引入自動標註功能，但應用範圍仍主要集中在智能駕駛領域；另一家專注語音的海天瑞聲，也在研發自動語音切割等工具，但整體智能化水平有限，仍高度依賴人工。相比之下，Scale AI在2018年就佈局自動化標註，雖然同樣是自動駕駛起家，但業務已經擴展到語言、金融、醫療甚至軍事等領域。更重要的是，Scale AI不只是一家單純的數據標註商公司，此次 Meta重金挖走的汪滔，被稱為華裔「天才少年」，19歲那年從美國麻省理工學院輟學，創立Scale AI，在最近的一段採訪中，他提到，不僅是數據標註，在招聘流程、質控流程、數據分析、銷售報告等環節，Scale AI都已經實現了自動化管理。某種程度上來説，作為一個因大模型訓練需求而誕生的行業，國內企業佈局的短板，很大程度上是由市場需求的缺失所決定的。數據標註最大的兩個服務場景分別是大模型和自動駕駛，而這兩個產業的絕對主力軍大多分佈美國。出於數據天然涉及隱私和安全考量，企業更傾向於選擇本國標註商合作。正因此，美國既孕育出了Scale這樣的全能型選手，還有surgeAI、Turing這樣面向微調服務，以及Lionbridge這樣面向文本、語音的數據公司。相比之下，國內由於本身勞動力較為密集，互聯網大廠通常會採用眾包模式而非專門標註公司，且在部分模型採用蒸餾的前提下，國內市場需求要遠少於國外。大模型下半場，數據標註地位正在反轉隨着AI技術的快速迭代，業界曾一度流傳一種觀點：AI標註與合成數據將徹底取代人工標註。但就目前的技術現實而言，這種可能性依然遙遠。AI標註的前提，是數據結構和規則高度明確，並且有充足的歷史樣本支撐。因此，它的應用範圍天然受限，目前仍只能覆蓋交通圖像、人臉識別等較為標準化的任務。在工作流上，AI主要替代的是標註的中游環節，而規則制定、質量把關等關鍵節點，仍然需要人工介入。與此同時，隨着大模型逐漸強調垂直化場景，訓練重心也從預訓練轉向了強化學習。不同於預訓練對數據質量要求相對寬鬆，強化學習更依賴高精細度和專業化數據，常常涉及醫療影像、法律文本、情感語言等高門檻領域。這種變化使得標註員的角色愈發複雜。他們不僅要具備專業知識，還需要抽象思維與跨學科能力。正如一位業內人士所説，如今的任務往往牽涉推理鏈條、多模態對齊等新場景，「早已不是簡單的框選和分類能夠解決的」。Surge AI就是這一趨勢的典型代表。該公司自2020年創立起，就將核心放在高質量數據的生成上，例如為編程模型提供優質代碼數據，以提升模型性能。憑藉這種定位，SurgeAI在2024年的營收已達到10億美元，甚至超越了行業老大Scale AI的8.7億美元。另一條被寄予厚望的替代路徑是合成數據。理論上，它能夠在數據不足時填補空缺，但現實問題不容忽視：合成數據畢竟是在既有條件下生成的，當現實場景發生變化，它難以保持有效性；同時，數據安全風險也限制了其大規模泛化的可能。從這個角度來看，數據標註並不會消失，而是會向更高質量、更強專業化方向演進。回顧過去，數據標註長期被視為「三駕馬車」裏最弱的一環：算法有OpenAI，算力有英偉達，而在數據標註領域，即便是行業龍頭Scale AI，其市值也不到OpenAI的十分之一。究其原因，很大程度上源於行業門檻低、收入上限有限。但當AI模型訓練進入下半場，數據標註的技術壁壘被不斷拔高，Meta對Scale AI的收購，只是一個開始，在不遠的將來，數據資源正在被推向產業競爭的核心。原文標題 : 大模型下半場：誰在掘金數據標註？","kind":"news","is_publish_news":true,"is_publish_highlight":false,"is_publish_live":false,"is_publish_wemedia":null,"editions":null,"column":"","sentiment":"0","news_tag":"","news_rank":0,"symbols":[],"gpt_button":0,"need_auth":false,"code":"91000000","status":"200"}}}