阿里 · 安萨里（Ali Ansari）决定将 micro1 的 AI 招聘助手转型为数据标注业务，这一举措让公司估值从 8000 万美元飙升至目前正在商讨的 25 亿美元。如今，他正致力于抢占人形机器人训练数据市场。

若要寻找人工智能市场泡沫的风向标，micro1的飞速崛起便是最直观的信号。

去年年初，它还只是一家年营收约 700 万美元的 AI 招聘服务商；而在转型 AI 训练数据标注业务八个月后，其年化营收已突破 1 亿美元，还收到了 25 亿美元估值的投资邀约（就在几个月前，该公司刚完成一轮融资，估值为 5 亿美元）。

这对公司年仅 24 岁的首席执行官阿里 · 安萨里而言，无疑是一段狂飙突进的历程，他也即将跻身全球最年轻亿万富豪之列。据《福布斯》估算，若 micro1 最终锁定或超过投资者当前洽谈的 25 亿美元估值，安萨里所持有的约 42% 公司股份，价值将超 10 亿美元。

安萨里最初对人工智能训练领域产生兴趣，是因为一家大型数据标注公司先前找上门来，寻求招聘方面的协助。

" 这个项目彻底颠覆了我们的认知，" 安萨里说，" 我们当时就疑惑，这家公司为什么要在两周内招聘数百名工程师？那一刻我们意识到，天哪，我们真该深耕这个市场。"

于是，和同样以 AI 招聘服务起家的竞争对手 Mercor 一样，安萨里带领 micro1 转向了数据标注赛道。

AI训练——即对用于训练AI底层大语言模型的信息进行人工标注——是当前硅谷增长最快的领域之一。

要让 AI 模型变得 " 更聪明 "，就需要人类为其训练数据添加语境和意义。由于 AI 的性能与其训练阶段所能接收的高质量数据量呈正相关，可供优质数据供应商争取的市场规模也随之迅速扩张。安萨里估算，目前各大 AI 实验室每年在 AI 训练上的投入达 150 亿美元，而他预计两年后这一数字将突破 1000 亿美元。

这是一个蓬勃发展的市场。数据标注领域究竟会成长为规模庞大、分支广阔的产业，还是会被足以实现自我训练的先进人工智能所取代，不同的人或许会给出不同的答案。但眼下，这无疑是一门大生意，仅过去几个月就催生出四位新晋亿万富豪—— Mercor 的创始团队以及 Surge 创始人 Edwin Chen。

除微软（Microsoft）外，安萨里未披露其他具体客户，但他表示 micro1 与多家前沿人工智能实验室，以及 " 科技七巨头 " 中的大多数企业都有合作。这些客户都需要寻找领域专家，对从客户服务到投行业务等各类场景的训练数据进行标注。这类专家大多拥有高学历，负责评估 AI 输出内容，时薪在 60 至 170 美元之间，少数特殊领域的专家，如医疗或金融行业专业人士，时薪甚至可达 500 美元。

按照安萨里的设想，未来几乎所有人都能成为 AI 训练师，而不仅限于白领专家。他正在开发一项服务，付费让人们拍摄自己的日常活动，比如叠衣服，以此为机器人 AI 模型生成训练数据。

"AI 训练正从根本上影响着经济，它是一个全新的职业领域。" 他表示。

01A Ventures 联合创始人、micro1 投资人亚当 · 贝恩（Adam Bain）表示，不久前，数据标注还是一个 " 不受青睐、不被重视 " 的领域。

" 当时市场共识是，这不是一个值得投资的赛道，" 贝恩告诉《福布斯》，" 早期的数据标注工作确实十分基础，但如今的核心要务已成了要找到比模型更聪明的人 …… 这个领域已经变得非常复杂。"

投资者担心，AI 一旦达到通用人工智能（AGI）的水平，并具备与人类相当的认知能力，数据标注行业便会走向消亡。此外，他们也不愿涉足那种需管理大量短期项目、协调大批外包人员的生意——这听着就没什么吸引力。

Altimeter Capital 的合伙人贾敏 · 鲍尔（Jamin Ball）之前从未投资过任何数据标注公司。他表示：" 我们当时担心的是，这个行业的蛋糕到底有多大。当时看起来，数据标注似乎就是一种没有差异化的业务，而这类业务在成熟后，利润率往往很低。"

不过，鲍尔现已改变想法，开始积极寻找数据类公司的投资机会。他表示，数据之于 AI 模型就像是氧气之于人类。

贝恩表示，创业者要想在数据标注行业取得成功，必须洞察 AI 市场多变的风向，这远比埃森哲（Accenture）快速搭建一个离岸呼叫中心要难得多。贝恩表示，安萨里极其擅长预测未来风向，并形容他拥有全方位投入的工作态度：无论是打造卓越公司、维护客户关系，还是高强度工作，他都保持着同等的热情。

十多年前，安萨里从伊朗移居洛杉矶，青少年时期就开始尝试创业。初中时，他就在 eBay 平台做起了转卖教科书的小生意。高中时，他开发了一个在线数学辅导平台，并在毕业时以 " 区区 " 六位数美元的价格出售并获利。

在伯克利读本科期间，他还经营着一家软件咨询公司，但苦于难以找到得力的海外工程师。为此，他用 OpenAI 的 GPT-3 模型开发了一个 AI 招聘助手，代替他与候选人沟通，并评估他们的技能水平。当这个 AI 招聘助手的年收入突破 100 万美元时，他关闭了软件咨询公司，全职投入这一项目。之后，他又带领公司转型进入数据标注领域。

Micro1 的差异化优势在于安萨里提出的 " 以人为本 " 理念，即优先考虑数据标注员的体验。招聘流程从 AI 面试开始，随后进行真实的工作模拟演练，这样一来，AI 训练师就能提前知道未来的工作内容和要求。

录用后，AI 数据标注专家会与一名 " 真人数据经理 " 进行匹配。这些数据经理通常是顶尖大学的应届毕业生，负责帮助专家适应 AI 训练相关的工作。micro1 项目经理的部分薪酬与公司的 " 专家满意指数 "（Expert Happiness Index）挂钩，而专家的业绩表现则通过详细的数据分析进行评估，并接受分级排名制管理。

安萨里表示：" 专家越满意，产出的成果质量就越高，AI 实验室也就能训练出更好的模型。"

尽管有批评者认为，数据标注员正在训练有朝一日可能会取代他们的 AI，这种情形实在残酷。但安萨里认为，这一新兴就业领域反而会创造无数岗位，而且还会成为失业蓝领工人的福音。

最让安萨里感到兴奋的，是围绕先进机器人技术兴起的数据市场。他预测，这一市场未来的规模将会远远超过现在的 AI 训练市场。对于研发人形机器人的公司而言，并无现成的训练数据集可用，也不能像训练大语言模型那样，可在互联网上挖掘海量数据。这类数据不是从出版商或维基百科上就能抓取的那种，而是需要人为创造和采集才能获得。

为此，Micro1 正向数据采集人员寄送包含 Meta 与雷朋（Ray-Ban）合作推出的 Ray-Ban Meta 智能眼镜在内的设备套件，让他们录制如整理床铺、修理漏水的水龙头或收拾碗盘等日常行为，从而为机器人创建基础数据集。

即使想让人形机器人有朝一日具备哪怕只有人类一半的能力，为其采集数据都将是一项浩大而繁杂的任务。这也正是安萨里对他所开拓的这片市场充满信心的原因。

安萨里表示：" 要达成最理想的终极状态，唯一的方式就是对现实世界进行完美建模，而这永远也无法做到。"