24歲小伙“倒騰數據”，將躋身硅谷最年輕億萬富豪行列

阿里·安薩里（Ali Ansari）決定將micro1的AI招聘助手轉型為數據標注業務，這一舉措讓公司估值從8000萬美元飆升至目前正在商討的25億美元。如今，他正致力于搶占人形機器人訓練數據市場。

micro1首席執行官阿里·安薩里在舊金山留影。圖片來源：MICRO1

原文標題：《八個月，24歲年輕人建立起數十億美元的人工智能訓練帝國》

若要尋找人工智能市場泡沫的風向標，micro1的飛速崛起便是最直觀的信號。

去年年初，它還只是一家年營收約700萬美元的AI招聘服務商；而在轉型AI訓練數據標注業務八個月后，其年化營收已突破1億美元，還收到了25億美元估值的投資邀約（就在幾個月前，該公司剛完成一輪融資，估值為5億美元）。

這對公司年僅24歲的首席執行官阿里·安薩里而言，無疑是一段狂飆突進的歷程，他也即將躋身全球最年輕億萬富豪之列。據《福布斯》估算，若micro1最終鎖定或超過投資者當前洽談的25億美元估值，安薩里所持有的約42%公司股份，價值將超10億美元。

安薩里最初對人工智能訓練領域產生興趣，是因為一家大型數據標注公司先前找上門來，尋求招聘方面的協助。

“這個項目徹底顛覆了我們的認知，”安薩里說，“我們當時就疑惑，這家公司為什么要在兩周內招聘數百名工程師？那一刻我們意識到，天哪，我們真該深耕這個市場。”

于是，和同樣以AI招聘服務起家的競爭對手Mercor一樣，安薩里帶領micro1轉向了數據標注賽道。

AI訓練——即對用于訓練AI底層大語言模型的信息進行人工標注——是當前硅谷增長最快的領域之一。

要讓AI模型變得“更聰明”，就需要人類為其訓練數據添加語境和意義。由于AI的性能與其訓練階段所能接收的高質量數據量呈正相關，可供優質數據供應商爭取的市場規模也隨之迅速擴張。安薩里估算，目前各大AI實驗室每年在AI訓練上的投入達150億美元，而他預計兩年后這一數字將突破1000億美元。

這是一個蓬勃發展的市場。數據標注領域究竟會成長為規模龐大、分支廣闊的產業，還是會被足以實現自我訓練的先進人工智能所取代，不同的人或許會給出不同的答案。但眼下，這無疑是一門大生意，僅過去幾個月就催生出四位新晉億萬富豪——Mercor的創始團隊以及Surge創始人Edwin Chen。

除微軟（Microsoft）外，安薩里未披露其他具體客戶，但他表示micro1與多家前沿人工智能實驗室，以及“科技七巨頭”中的大多數企業都有合作。這些客戶都需要尋找領域專家，對從客戶服務到投行業務等各類場景的訓練數據進行標注。這類專家大多擁有高學歷，負責評估AI輸出內容，時薪在60至170美元之間，少數特殊領域的專家，如醫療或金融行業專業人士，時薪甚至可達500美元。

按照安薩里的設想，未來幾乎所有人都能成為AI訓練師，而不僅限于白領專家。他正在開發一項服務，付費讓人們拍攝自己的日常活動，比如疊衣服，以此為機器人AI模型生成訓練數據。

“AI訓練正從根本上影響著經濟，它是一個全新的職業領域。”他表示。

01A Ventures聯合創始人、micro1投資人亞當·貝恩（Adam Bain）表示，不久前，數據標注還是一個“不受青睞、不被重視”的領域。

“當時市場共識是，這不是一個值得投資的賽道，”貝恩告訴《福布斯》，“早期的數據標注工作確實十分基礎，但如今的核心要務已成了要找到比模型更聰明的人……這個領域已經變得非常復雜。”

投資者擔心，AI一旦達到通用人工智能（AGI）的水平，并具備與人類相當的認知能力，數據標注行業便會走向消亡。此外，他們也不愿涉足那種需管理大量短期項目、協調大批外包人員的生意——這聽著就沒什么吸引力。

Altimeter Capital的合伙人賈敏·鮑爾（Jamin Ball）之前從未投資過任何數據標注公司。他表示：“我們當時擔心的是，這個行業的蛋糕到底有多大。當時看起來，數據標注似乎就是一種沒有差異化的業務，而這類業務在成熟后，利潤率往往很低。”

不過，鮑爾現已改變想法，開始積極尋找數據類公司的投資機會。他表示，數據之于AI模型就像是氧氣之于人類。

貝恩表示，創業者要想在數據標注行業取得成功，必須洞察AI市場多變的風向，這遠比埃森哲（Accenture）快速搭建一個離岸呼叫中心要難得多。貝恩表示，安薩里極其擅長預測未來風向，并形容他擁有全方位投入的工作態度：無論是打造卓越公司、維護客戶關系，還是高強度工作，他都保持著同等的熱情。

十多年前，安薩里從伊朗移居洛杉磯，青少年時期就開始嘗試創業。初中時，他就在eBay平臺做起了轉賣教科書的小生意。高中時，他開發了一個在線數學輔導平臺，并在畢業時以“區區”六位數美元的價格出售并獲利。

在伯克利讀本科期間，他還經營著一家軟件咨詢公司，但苦于難以找到得力的海外工程師。為此，他用OpenAI的GPT-3模型開發了一個AI招聘助手，代替他與候選人溝通，并評估他們的技能水平。當這個AI招聘助手的年收入突破100萬美元時，他關閉了軟件咨詢公司，全職投入這一項目。之后，他又帶領公司轉型進入數據標注領域。

Micro1的差異化優勢在于安薩里提出的“以人為本” 理念，即優先考慮數據標注員的體驗。招聘流程從AI面試開始，隨后進行真實的工作模擬演練，這樣一來，AI訓練師就能提前知道未來的工作內容和要求。

錄用后，AI數據標注專家會與一名“真人數據經理”進行匹配。這些數據經理通常是頂尖大學的應屆畢業生，負責幫助專家適應AI訓練相關的工作。micro1項目經理的部分薪酬與公司的“專家滿意指數”（Expert Happiness Index）掛鉤，而專家的業績表現則通過詳細的數據分析進行評估，并接受分級排名制管理。

安薩里表示：“專家越滿意，產出的成果質量就越高，AI實驗室也就能訓練出更好的模型。”

盡管有批評者認為，數據標注員正在訓練有朝一日可能會取代他們的AI，這種情形實在殘酷。但安薩里認為，這一新興就業領域反而會創造無數崗位，而且還會成為失業藍領工人的福音。

最讓安薩里感到興奮的，是圍繞先進機器人技術興起的數據市場。他預測，這一市場未來的規模將會遠遠超過現在的AI訓練市場。對于研發人形機器人的公司而言，并無現成的訓練數據集可用，也不能像訓練大語言模型那樣，可在互聯網上挖掘海量數據。這類數據不是從出版商或維基百科上就能抓取的那種，而是需要人為創造和采集才能獲得。

為此，Micro1正向數據采集人員寄送包含Meta與雷朋（Ray-Ban）合作推出的Ray-Ban Meta智能眼鏡在內的設備套件，讓他們錄制如整理床鋪、修理漏水的水龍頭或收拾碗盤等日常行為，從而為機器人創建基礎數據集。

即使想讓人形機器人有朝一日具備哪怕只有人類一半的能力，為其采集數據都將是一項浩大而繁雜的任務。這也正是安薩里對他所開拓的這片市場充滿信心的原因。

安薩里表示：“要達成最理想的終極狀態，唯一的方式就是對現實世界進行完美建模，而這永遠也無法做到。”

本文譯自：

https://www.forbes.com/sites/annatong/2025/12/04/this-24-year-old-built-a-multibillion-dollar-ai-training-empire-in-eight-months/

文：Anna Tong

翻譯：Bj?rn&Rach

校對：Lemin

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