数据曲线公司融资1500万美元挑战ScaleAI

随着人工智能公司日渐成熟，对高质量数据的争夺已成为行业竞争最激烈的领域之一。这一趋势催生了Mercor、Surge等企业，其中最引人注目的是亚历山德尔·王创立的ScaleAI。如今王已转投Meta负责AI业务，许多投资者看到了新的机遇——他们愿意资助那些拥有创新训练数据采集策略的公司。

数据采集新锐获资本青睐

Y Combinator孵化的Datacurve正是这样一家专注于软件开发高质量数据的公司。周四该公司宣布完成1500万美元A轮融资，由Chemistry的马克·戈德堡领投，DeepMind、Vercel、Anthropic和OpenAI员工跟投。此次A轮融资之前，该公司曾获得270万美元种子轮融资，投资方包括Coinbase前首席技术官巴拉吉·斯里尼瓦桑。

“赏金猎人”模式破解数据难题

Datacurve采用“赏金猎人”机制吸引优秀软件工程师完成最难获取的数据集。该公司为这些贡献提供报酬，迄今已发放超过100万美元赏金。

超越金钱的驱动力

联合创始人Serena Ge（与另一位联合创始人Charley Lee的合影见上图）表示，最大驱动力并非金钱。对于软件开发这类高价值服务，数据工作的报酬始终远低于传统就业——因此公司最重要的优势在于打造优质用户体验。

“我们将其视为消费品，而非数据标注作业，”Ge强调，“我们投入大量时间思考：如何优化平台以吸引目标人群并保持参与度？”

后训练数据的新挑战

随着后训练数据需求日益复杂，这种理念显得尤为重要。早期模型仅需简单数据集训练，而当今AI产品依赖复杂的强化学习环境，这些环境需要通过战略性数据采集来构建。随着环境日趋精密，数据在数量和质量上的要求都更加严苛——这为Datacurve等高质量数据采集公司创造了优势。

跨领域应用的潜力

作为早期初创企业，Datacurve目前专注于软件工程领域。但Ge指出，该模式同样适用于金融、营销甚至医疗等其他专业领域。

“我们正在构建的后训练数据采集基础设施，能够吸引并留住各领域的顶尖人才，”Ge总结道。