AI数据，或许是这轮AI浪潮中被低估最严重的赛道之一。不久前，Menlo Ventures的合伙人Deedy在社交媒体上发布了一张AI训练数据公司的全景图。图中收录了28家创业公司，合计年收入约85亿美元，总估值逼近1000亿美元。仅从收入规模来看，训练数据已成为继算力与大模型之后的第三大细分赛道。更令人瞩目的是，这一领域仍在高速增长。以Mercor为例，其年化收入在2025年9月约为5亿美元，2026年2月突破10亿美元，到6月已超过20亿美元。短短九个月，收入翻了三倍，规模扩大至原来的四倍。Handshake的增长更为惊人，这家原本运营了12年的大学生招聘平台，直到2025年初才切入AI数据业务。起步时年化收入仅500万至1000万美元，2026年1月即激增至5.5亿美元，4月第三方机构Sacra估算其年化毛收入已接近11亿美元。这意味着，Handshake一年的收入增长了整整100倍！此外，这是一个高度集中的市场。Scale AI、Surge AI、Mercor和Handshake四家公司占据了全行业超过四分之三的收入。短短一年间，AI训练数据不仅催生了一个近百亿美元的市场，还诞生了多家营收数十亿美元的公司。
AI数据公司为何在今年集体爆发？根本原因在于数据在模型训练中的角色发生了根本转变。它不再是一次性的原材料，而是持续消耗的燃料。在大模型发展的早期，数据采购通常是项目制的：实验室在训练前备好数据集，跑完一轮训练，下一次采购往往要等到下一代模型立项，中间往往隔着一两年。这导致数据公司的收入呈现脉冲式特征——有订单时忙一阵，交付完便进入空窗期。然而，模型迭代的加速彻底改变了这一模式。2022年底ChatGPT上线，四个月后OpenAI发布GPT-4。此后，GPT-4到GPT-4o间隔了13个月。但到了2026年，GPT-5.4在3月推出，GPT-5.5在4月跟进，间隔缩短至一个月。Anthropic的节奏更快，5月底发布Opus 4.8后，仅11天便在6月9日推出了旗舰模型Claude Fable 5。迭代越快，实验室发现的能力缺口越多，对“新增的、针对性的、高价值数据”的需求就越频繁。数据采购从一年几次的项目，变成了随时发起的日常动作。供给端随之调整，Scale AI的交付模式已从按月打包升级为API按需交付——客户发起标注任务，最快一小时就能拿到生产级标签数据。需求频次上升，单条数据的需求体量也在同步膨胀，因为模型要学习的任务变复杂了。
代码智能体是最直观的例子。早期模型学习代码，范围有限：行业基准SWE-bench Verified仅覆盖12个Python仓库，模型反复学习的是十几个项目的代码风格。2025年9月发布的SWE-bench Pro，范围扩张到41个仓库、4种编程语言——模型要理解的问题域，从“一种语言、十几个项目”变成了“四种语言、四十多个项目”。比覆盖面扩张更关键的，是单条数据的信息密度。SWE-bench Verified的任务平均只需修改11行代码，而Pro的任务平均要修改107行、跨越4个文件。一条训练样本不再是简单的“改几行代码”，而是一整套包含需求理解、多文件定位、跨文件修改、测试验证的完整数据包——单条样本的容量从几百个token涨到了几万个token。采购频次更高，场景更多，每个场景的单条数据更重，三个因素叠加，训练数据的总需求量被推高了一个数量级。除了数量增长，数据价格也水涨船高。最早的数据标注按件计酬，NLP基础文本标注一条约0.02美元；进入专家标注时代后，计价单位变成了时薪——Scale AI的STEM专家时薪为30至50美元，通才为15至30美元；Mercor的STEM专家时薪甚至达到90至110美元。供给侧的人从众包工人换成了博士和执业律师，成本上升自然推动价格上涨。但仅靠人力涨价，撑不起行业的毛利率。更深层的变化是数据公司与模型研发的结合更加紧密。以Scale AI为例，它会先帮助客户评测模型，判断模型在哪些任务上表现较差，再针对这些能力缺口设计训练任务，组织专业人员生产数据，最后重新评测，验证模型能力是否得到提升。也就是说，AI数据公司从简单的劳动力外包，转向承担部分模型研发、评测和工程服务的工作。数据公司赚的不再是标注的人工费，而是深度参与模型研发所产生的服务溢价。利润率的变化反映了这一点：Mercor的毛利率从早期的约27%提升到目前的35%至40%，Scale AI长期保持在50%以上，而传统人力外包公司的毛利率普遍只有15%至20%。当数据直接决定模型的能力上限，其定价权自然水涨船高，整个行业的天花板也随之被彻底打开。
除了收入增长，AI数据行业也在发生新的变化。第一个变化是真实工作流数据正在取代人工标注数据，成为新的稀缺品。业内将训练数据分为两类：由专家人工设计并完成的，称为Type 2；从真实业务中直接捕获的，称为Type 1。过去行业主流供给是Type 2，因为它可控、可规模化。但随着模型能力增强，Type 1数据的边际收益正在快速上升：模型已经学会了“做题”，现在需要学习真实世界的工作是如何完成的。代码领域已验证了这一点。大模型在代码能力上进步最快，一个重要原因是GitHub是全球最大的Type 1数据宝库。一条commit记录串起了问题描述、修改方案、代码评审和测试结果，完整保留了一个问题从出现到解决的全链路。其他领域缺的不是需求，而是像GitHub这样现成的数据源。于是，供给端开始主动制造Type 1数据源。四巨头中，Handshake走得最激进：2026年初，它与OpenAI达成合作，组织数千名自由职业者上传真实的日常工作成果，从原生的Word文档、PPT、Excel表格到代码仓库。今年4月，它进一步启动“雇主数据计划”，直接付费从企业采购真实运营数据。不断扩大的市场也在催生新玩家。Protege、Sunset、SF Data等公司陆续冒头，核心业务只有一件事：帮企业把内部的工作流数据，加工成模型可训练的格式。Protege是其中的代表。这家2024年成立的公司聚焦医疗数据，这是一个需求旺盛但供给极难打通的领域：受合规和内控约束，医疗数据的传统采购流程通常需要数月甚至一年以上。Protege把交付周期压缩到了30天，靠的是把采购流程中最耗时的环节全部前置。具体来说，Protege的做法分三步：第一步是提前聚合，单一数据源凑不齐数百万份影像，Protege预先对接了上百家数据合作伙伴，所有数据源在入库前就完成了AI训练适用性预审，砍掉了传统采购中“先找数据、再谈合规、再谈价格”的反复拉扯。第二步是精筛，AI公司要的是有诊断价值的“阳性发现”（即异常病例），Protege的数据实验室开发了定制化筛选技术，只保留高价值的阳性样本。第三步是合规打包，所有数据源被纳入单一许可协议，客户签一份合同就能合法使用来自几十个数据源的数据；数据全部完成去标识化处理，全程符合HIPAA要求，同时通过收入分成机制让数据持有方持续获益，既保证了供给的连续性，也让授权结构可以重复使用。Protege做的事，本质上就是给AI实验室当“数据买手”。当模型训练从“喂课本”变成“喂真实世界的工作记录”，这种连接数据持有方和模型厂商的中间层，就成了绕不开的基础设施。
第二个变化是RL环境正在取代静态数据集，成为实验室的采购重点。RL环境即强化学习环境，一个可控、可交互的模拟世界。如果说静态数据集是课本和标准答案，RL环境就是给AI搭建的训练场：模型在其中自主探索、反复试错，做对了获得奖励，做错了受到惩罚，直到练出稳定的任务执行能力。这个变化背后，是AI正在从“对话时代”进入“智能体时代”——模型的核心能力要求，从回答问题变成了完成任务。而完成任务的能力，靠静态数据教不会，只能在环境里练出来。围绕这个新需求，市场目前有两种玩法。一种是模型厂商自建：OpenAI训练ChatGPT Agent所用的“UI Gym”浏览器环境，据SemiAnalysis估算，单个网站环境的搭建成本约2万美元，而OpenAI已经采购了数百个网站用于训练。Anthropic内部则讨论过，一年在RL环境上的投入可能超过10亿美元。另一种是外包给数据公司。Mercor今年7月收购软件仿真公司Deeptune，看中的正是这块业务——Deeptune复刻了Excel、Salesforce、Slack、Zendesk等上班族日常使用的办公软件，做成高度仿真的沙盒环境。据公司透露，Mercor计划在2026年9月前，将RL环境业务的ARR提升至千万美元级别。
底层逻辑在变，四家头部公司的路线选择也随之分化。它们切入市场的资源禀赋不同，走的路各异，但方向一致：都在从“数据供应商”向价值链更深处迁移。Scale在向下游走，目标是成为“政企AI总包商”。这家2016年成立的公司是行业里资历最深的玩家，如今已不满足于数据生意本身，而是基于数据集优势，为政府和大型企业客户开发内部AI应用。这块企业级应用业务的年化收入已达2亿美元，CEO预计18个月内将反超传统数据标注，成为公司最大的收入来源。Surge在向上走，做高端精品。这家2020年成立的公司只有110人，未拿过一分钱外部融资，却做出了12亿美元营收。它坚决不碰众包，只做高难度的RLHF（基于人类反馈的强化学习）和安全评估，客户名单上只有五家顶级实验室：OpenAI、Google、Microsoft、Meta和Anthropic。Mercor在横向扩张专家网络。它是四家中最年轻的，2023年才成立，但增长最快——估值从2025年10月的100亿美元，几个月内翻倍至200亿美元。它构建了一张覆盖全球的专家网络：招募博士、律师、银行从业者、科学家和程序员制作专业训练数据，每天向3万名外包人员支付的报酬超过400万美元。收购Deeptune进军RL环境，则是它在专家网络之外压下的第二注。Handshake做的是管道生意。12年大学生招聘业务，让它左手握着1800万求职者，右手连着970家财富500强企业。Handshake更愿意充当数据管道：一边组织职场人上传原生的Word、Excel和代码，一边付费从企业采购真实运营数据，转手供给AI实验室。它是四家中唯一一个几乎不生产数据、只搬运数据的玩家——而在Type 1数据成为稀缺品的当下，掌握供给两端的管道，可能恰恰是最稀缺的位置。
把四条路线放在一起看，这个行业的演化方向已经清晰：单纯的数据标注正在贬值，被压缩为整个价值链中利润最薄的一环，所有人都在往价值链更深处迁移。上一代互联网巨头的能力边界，很大程度上由它们掌握的数据决定。这一轮AI竞赛中，同样的逻辑正在重演——只是这一次，数据不再是巨头的副产品，而是一门独立的、正在奔向千亿美元的生意。