這或許是整個(gè)AI圈里最低調(diào)、最賺錢的獨(dú)角獸企業(yè)。

它既沒有進(jìn)行融資，也沒有銷售團(tuán)隊(duì)和市場(chǎng)公關(guān)部門，卻悄然成為了為OpenAI、Anthropic、Google等一眾明星公司提供服務(wù)的企業(yè)。

它就是Surge AI。

Surge AI成立于2020年，創(chuàng)始人是華人Edwin Chen。他畢業(yè)于麻省理工學(xué)院，曾在華爾街對(duì)沖基金、Google、Facebook從事算法工作，一路走到了AI領(lǐng)域的最前沿。32歲時(shí)，他毅然選擇創(chuàng)業(yè)。

如今，Surge AI的賺錢效率比備受關(guān)注的Scale AI還要高。

團(tuán)隊(duì)規(guī)模超過1200人的Scale AI，年收入為8.5億美元。而Surge AI僅靠120人的團(tuán)隊(duì)，年收入就超過了10億美元。

據(jù)路透社報(bào)道，Surge AI正啟動(dòng)首輪融資，目標(biāo)募資10億美元，估值可能達(dá)到150億美元（約合1000億元人民幣）。

不出意外的話，我們又將見證一家AI領(lǐng)域千億級(jí)公司的誕生。

不融資、無銷售，120人創(chuàng)造10億美金收入

毫不夸張地說，在AI創(chuàng)業(yè)圈，Surge AI是個(gè)極為特殊的“異類”。

從創(chuàng)業(yè)之初，創(chuàng)始人Edwin Chen就做出了一個(gè)“反硅谷”的決定：不接受VC的投資。

▲Surge AI創(chuàng)始人Edwin Chen（來源：Inc.com）

公司成立之初，僅靠他自己拿出的2500萬美元維持運(yùn)營。

不僅如此，在成立后的很長一段時(shí)間里，公司連一名專職銷售都沒有，業(yè)務(wù)增長完全依靠客戶的自發(fā)推薦。

第一個(gè)客戶來自Edwin的人脈圈。這個(gè)實(shí)驗(yàn)室拿到數(shù)據(jù)后，發(fā)現(xiàn)其質(zhì)量遠(yuǎn)超市面上的其他供應(yīng)商，于是很快將其推薦給了同行。

就這樣，一家沒有融資、沒有銷售的小公司，憑借數(shù)據(jù)質(zhì)量贏得了OpenAI的認(rèn)可，隨后Anthropic、Google、Microsoft等公司也紛紛與其合作?？诳谙鄠髦?，Surge AI成為了AI圈中“只靠推薦，無需宣傳”的數(shù)據(jù)標(biāo)注基礎(chǔ)服務(wù)商。

Surge AI團(tuán)隊(duì)規(guī)模很小，年收入超過10億美元，團(tuán)隊(duì)規(guī)模僅120人。

相比之下，Scale AI團(tuán)隊(duì)規(guī)模高達(dá)1200人，是Surge AI的十倍，年收入?yún)s為8.5億美元，未能超越Surge AI。

為什么Surge AI會(huì)選擇這種看似“緩慢”的發(fā)展模式呢？

Edwin Chen的觀點(diǎn)很明確：“創(chuàng)業(yè)不應(yīng)是一場(chǎng)追求地位的游戲?！?/p>

他是MVP（最小可用產(chǎn)品）理念的堅(jiān)定支持者。他認(rèn)為，90%的創(chuàng)業(yè)者在還未確定產(chǎn)品是否有價(jià)值時(shí)，就開始在朋友圈炫耀自己融資千萬，登上TechCrunch頭條，但這對(duì)用戶而言毫無意義。

而Surge AI從第一個(gè)月開始就實(shí)現(xiàn)了盈利，不需要資金支持，更不希望通過銷售去“推銷”產(chǎn)品。他們希望客戶是因?yàn)檎嬲斫飧哔|(zhì)量數(shù)據(jù)的價(jià)值，才選擇與他們長期合作。

沒有了增長的壓力，Surge AI從一開始就圍繞“隱私優(yōu)先、安全第一”的原則構(gòu)建，無需為資本擴(kuò)張而妥協(xié)，也不用為追求利潤最大化而犧牲客戶數(shù)據(jù)。

在醫(yī)療、政府等領(lǐng)域，客戶要求數(shù)據(jù)全鏈路“物理隔離”，Surge AI的工作流程——SOC II認(rèn)證、專家專屬標(biāo)注通道，完全符合合規(guī)要求。

這套高度定制、毫不妥協(xié)的體系，與Anthropic等“安全主義”實(shí)驗(yàn)室的理念天然契合。如今，它已成為這些高度重視AI倫理與數(shù)據(jù)治理機(jī)構(gòu)的首選供應(yīng)商。

當(dāng)然，Surge AI能在AI數(shù)據(jù)領(lǐng)域取得勝利，不僅依靠安全合規(guī)，還得益于其建立的高質(zhì)量數(shù)據(jù)體系。

Surge AI如何贏得數(shù)據(jù)之戰(zhàn)？

在大模型發(fā)展的現(xiàn)階段，模型能力的瓶頸往往不在于參數(shù)量，而在于數(shù)據(jù)質(zhì)量。

很多人認(rèn)為合成數(shù)據(jù)是萬能的。它確實(shí)有一定作用，但存在一個(gè)致命缺陷：合成數(shù)據(jù)只能讓模型擅長解決“合成問題”，卻無法應(yīng)對(duì)真實(shí)世界的問題。

如今，許多模型在基準(zhǔn)測(cè)試中表現(xiàn)出色，但在實(shí)際應(yīng)用中卻漏洞百出。

越來越多的公司找到Surge AI，稱他們花費(fèi)一年時(shí)間用合成數(shù)據(jù)訓(xùn)練模型，結(jié)果卻全是錯(cuò)誤的，現(xiàn)在不得不花費(fèi)數(shù)月時(shí)間清理這些無用的數(shù)據(jù)。

要讓模型像人類一樣思考、判斷，就必須為其提供真實(shí)反映人類視角的數(shù)據(jù)。以往那種“AI包工頭”模式已經(jīng)無法滿足需求，靠人海戰(zhàn)術(shù)堆積數(shù)據(jù)，無法讓模型學(xué)到真本領(lǐng)。

Surge AI很早就洞察到了這一趨勢(shì)，并迅速完成了轉(zhuǎn)型。

它砍掉了低質(zhì)量的流水線作業(yè)，轉(zhuǎn)而搭建了一個(gè)名為“Surge Force”的精英網(wǎng)絡(luò)。

這看似只是一個(gè)數(shù)據(jù)標(biāo)注工作，但并非任何人都能勝任。毫不夸張地說，想加入這個(gè)網(wǎng)絡(luò)，比申請(qǐng)常春藤盟校還要困難。

例如，對(duì)于OpenAI著名的數(shù)學(xué)數(shù)據(jù)集GSM8K，Surge AI會(huì)優(yōu)先選擇具有數(shù)學(xué)或STEM學(xué)位的標(biāo)注員，如來自MIT等藤校的大學(xué)生。

僅有專業(yè)背景還不夠，所有標(biāo)注員還需提交5道試寫題目，經(jīng)另一名資深標(biāo)注員審核通過后，才能加入團(tuán)隊(duì)。

之所以設(shè)置如此高的要求，是因?yàn)橐屇Ｐ驼嬲斫庖患虑?，必須依靠專業(yè)人士。因此，Surge AI聘請(qǐng)了許多律師、教師、工程師、多語種專家等，來完成這些看似繁瑣的工作。

正是這種近乎苛刻的標(biāo)準(zhǔn)，讓Surge AI的數(shù)據(jù)質(zhì)量始終保持穩(wěn)定。許多客戶表示，Surge AI交付的幾千條人工數(shù)據(jù)，比他們之前購買的上百萬條合成數(shù)據(jù)更有價(jià)值。

除了招攬專業(yè)人才，Surge AI在技術(shù)方面也進(jìn)行了創(chuàng)新。

Surge AI自主研發(fā)了一套動(dòng)態(tài)標(biāo)注引擎。它能夠理解行業(yè)黑話，把握網(wǎng)絡(luò)文化內(nèi)涵，甚至對(duì)于“how dare you!”這樣的句子，它也能準(zhǔn)確判斷出其中的憤怒、調(diào)侃或夸張情緒。

不僅判斷準(zhǔn)確，而且審查嚴(yán)格。Surge AI獨(dú)創(chuàng)了“小數(shù)點(diǎn)后”級(jí)質(zhì)控技術(shù)，準(zhǔn)確率比Scale AI（98%）還要高。

Surge AI通過背靠背標(biāo)注、多輪仲裁、AI輔助校驗(yàn)等方式，確保數(shù)據(jù)準(zhǔn)確率達(dá)到99.99%。某企業(yè)的舊NLP數(shù)據(jù)集經(jīng)Surge AI重新標(biāo)注后，文本分類準(zhǔn)確率顯著提高，效果遠(yuǎn)超普通優(yōu)化。

RLHF（人類反饋強(qiáng)化學(xué)習(xí)）是讓大模型“理解人類語言”的關(guān)鍵步驟。Surge AI在這方面的進(jìn)展比其他公司更為顯著。

它不僅能夠進(jìn)行偏好排序、獎(jiǎng)勵(lì)建模，還能安排紅隊(duì)攻擊，專門為模型提供一些“刁鉆”的數(shù)據(jù)，促使其不斷學(xué)習(xí)和進(jìn)步。Anthropic團(tuán)隊(duì)曾表示，Surge AI的數(shù)據(jù)質(zhì)控和RLHF工具，直接推動(dòng)了Claude性能的突破。

除了數(shù)據(jù)質(zhì)量高，Surge AI的效率也非常驚人。

據(jù)了解，某客戶一次性下達(dá)了5000條多輪情感標(biāo)注任務(wù)，按照200條一批的方式發(fā)送給Surge AI。結(jié)果第一批任務(wù)不僅按時(shí)交付，而且質(zhì)量超出預(yù)期，于是Surge AI順理成章地獲得了后續(xù)合作機(jī)會(huì)。

總結(jié)

總的來說，Surge AI的崛起并非偶然。它抓住了四個(gè)關(guān)鍵趨勢(shì)：

首先是滿足高質(zhì)量數(shù)據(jù)的剛性需求。

RLHF技術(shù)的興起，使得高質(zhì)量的人類反饋成為模型性能的關(guān)鍵因素?？蛻糁毖裕骸皼]有Surge AI的數(shù)據(jù)，我們根本無法構(gòu)建現(xiàn)有的模型?！?/p>

其次，Surge AI的技術(shù)質(zhì)量為其樹立了高壁壘定價(jià)權(quán)。

精英網(wǎng)絡(luò)和99.99%的質(zhì)量目標(biāo)構(gòu)建了極高的競爭壁壘，客戶對(duì)“小數(shù)點(diǎn)后精度”的剛性需求（AI安全容錯(cuò)率極低）賦予了Surge AI強(qiáng)大的議價(jià)能力。

第三，Surge AI的商業(yè)模式具有高利潤可復(fù)制性。

其深度融入客戶的訓(xùn)練流程后，能夠產(chǎn)生持續(xù)、高粘性的重復(fù)收入——因?yàn)閿?shù)據(jù)是持續(xù)消耗品。

最后，中立性定位使它在行業(yè)格局中占據(jù)了一席之地。

Meta大力投資Scale AI，引發(fā)了OpenAI、Google等公司對(duì)“數(shù)據(jù)經(jīng)過競爭對(duì)手之手”的擔(dān)憂，大量訂單轉(zhuǎn)向了中立的Surge AI，這成為Surge AI在2024年收入超越Scale AI的關(guān)鍵因素。

在AGI的最終競賽中，真正能夠影響AI價(jià)值觀的，不是模型架構(gòu)，而是掌握人類反饋數(shù)據(jù)命脈的企業(yè)。而Surge AI，正是那個(gè)掌握AI命脈的玩家。

本文來自微信公眾號(hào)“烏鴉智能說”，作者：智能烏鴉，36氪經(jīng)授權(quán)發(fā)布。

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