Micro1：两年内ARR突破1亿美元，掘金千亿人类数据市场

Micro1：两年内ARR突破1亿美元，掘金千亿人类数据市场

过去两年间，Micro1的迅猛发展使其跻身于高速增长的AI公司行列。这家成立仅三年的初创公司，主营业务是帮助AI实验室招募并管理用于训练数据的领域专家。今年初，其年度经常性收入（ARR）约为700万美元。

创始人兼首席执行官阿里·安萨里向TechCrunch透露，目前公司ARR已突破1亿美元大关。这一数字较去年9月翻了一倍多——当时Micro1宣布以5亿美元估值完成3500万美元A轮融资，并披露了其收入数据。

巨头需求催生市场机遇

现年24岁的安萨里表示，Micro1与包括微软在内的领先AI实验室以及众多急于通过后训练和强化学习改进大语言模型的财富100强公司合作。市场对顶级人类数据的需求，推动着一个快速扩张的市场。安萨里预计，该市场规模将在两年内从目前的100-150亿美元增长至近1000亿美元。

Micro1及其规模更大的竞争对手（如Mercor和Surge）的崛起，在Meta向供应商Scale AI投资140亿美元并决定聘用其CEO后加速。据报道，此后OpenAI和Google DeepMind切断了与Scale AI的合作关系。

尽管Micro1的ARR增长迅速，但安萨里承认其规模尚未匹敌竞争对手：据TechCrunch消息人士透露，Mercor的ARR超过4.5亿美元，而Surge在2024年报告的ARR高达12亿美元。

核心优势：快速招募与评估专家

安萨里将Micro1的增长归功于其快速招募和评估领域专家的能力。与Mercor类似，Micro1最初是一家名为Zara的AI招聘公司，主要匹配工程师与软件职位，随后转型进入数据训练市场。其自主研发的工具如今用于面试和筛选平台上申请专家职位的候选人。

安萨里指出，除了为头部AI实验室提供专家级数据外，目前尚不显眼的两个新领域，正将重塑人类数据的经济格局。

两大新兴增长引擎

• 非AI原生的财富1000强企业：这些企业将开始为内部工作流、支持运营、财务及特定行业任务构建AI智能体。开发此类智能体需要系统性的评估流程：测试前沿模型、对其输出进行评分、选择优胜者、进行微调，并持续验证其在生产环境中的性能。安萨里认为，这一循环严重依赖于人类专家对AI行为进行大规模评估。
• 机器人预训练：这需要由人类高质量演示日常物理任务。Micro1正在构建安萨里所称的“全球最大的机器人预训练数据集”，从数百名通才那里收集其在家中与物体互动的演示视频。安萨里表示，机器人公司需要海量的此类数据，才能让它们的系统在家庭和办公室中可靠运行。

瞄准百亿市场蓝海

“我们预计，非AI原生企业的产品预算中将有相当大一部分——从0%提升到至少25%——会流向评估和人类数据。”这位在加州大学伯克利分校求学期间创立Micro1的CEO说道，“我们也在帮助机器人实验室创建机器人数据。这两个领域将占据未来每年千亿美元市场的巨大份额。”

尽管新市场不断涌现，Micro1目前的增长仍主要来自顶级AI实验室和重度依赖AI的企业。该公司正扩大与这些实验室在强化学习方面的合作，这是测试和改进模型行为的关键反馈循环。

Micro1希望，除了扩展其专业的强化学习环境外，其在机器人数据和企业智能体开发领域的早期布局，将帮助其在日益激烈的数据战争中获取更多市场份额。

以人为本，持续扩张

安萨里表示，公司目前专注于负责任地扩大规模，为专家提供优厚报酬，并在这个以训练机器为基础的行业中，始终将人置于核心位置。

目前，公司管理着来自数百个领域的数千名专家，涵盖高技术领域乃至令人意外的线下学科。据安萨里称，许多专家的时薪接近100美元。

“有哈佛教授和斯坦福博士每周花一半时间通过Micro1训练AI。”安萨里说，“但更大的转变在于角色的绝对数量和范围。它正扩展到那些你意想不到会对语言模型训练重要的领域，包括线下和非技术领域。我们对未来的发展方向非常乐观。”