探花 黑丝 靠给大模子投喂数据，这家AI数据工作公司一年赚了3亿好意思元

（原标题：靠给大模子投喂数据探花 黑丝，这家AI数据工作公司一年赚了3亿好意思元）

手捏400万AI工程师，Turing靠给大模子投喂数据和添加代码，成为“公共增长最快且盈利的AGI基础顺序公司”。

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最近，一家来自好意思国硅谷的AI创业公司Turing通知完成逾额认购的1.11亿好意思元E轮融资，投后估值达22亿好意思元，累计融资额冲破2.25亿好意思元。这轮融资由马来西亚主权钞票基金Khazanah Nasional Berhad领投，WestBridge Capital、Sozo Ventures、UpHonest Capital等顶级机构跟投。

Turing有何独到之处？

Turing此轮融资，最引东谈主精通标是其公布了公司的事迹增长情况。据Turing首创东谈主兼首席扩充官Jonathan Siddharth，公司2024年收入增长3倍，ARR（年度鄙俗性收入）冲破了3亿好意思元，一经终显着盈利，成为“公共增长最快且盈利的AGI基础顺序公司”。

公开资料自大，Turing建树于2018年，总部位于好意思国加利福尼亚州帕洛阿尔托，是一家领有500多名职工的公司。2022年曩昔，Turing的主营业务是“东谈主力外包”，即为客户优化东谈主才匹配。公司早期的居品是一个审查和聘用资料方式员的平台，这项业务在新冠疫情时辰迎来了爆发，由于很多科技公司齐在居家办公，需要在线招聘东谈主才，并在寻觅更好的器具来寻觅和搞定资料职责团队，Turing因此大受接待。

参投了Turing的WestBridge Capital聚会首创东谈主兼扩充合伙东谈主Sumir Chadha曾暗意，2018年第一次战役Turing时，他就诧异于该团队颠覆了通盘搞定参谋和离岸外包模式。“你以至不需要东谈主力资源东谈主员，就不错用Turing和资料工程师完成系数职责。”Sumir Chadha说。

Turing官网自大，2022年5月时探花 黑丝，有25万名专科方式员与公司签约。如今，这一数字一经扩张至500万。

但故事在2022年时迎来了回荡。彼时，Jonathan Siddharth被召集到OpenAI参加会议，他原以为会议磋磨的是为这家初创公司招募工程师，限度发现满屋的AI磋议员提倡的需求全齐聚焦于数据。

据悉，那时OpenAI正在查验GPT-3的迭代版块（也即其后的GPT-4），磋议东谈主员发现，将计划机代码片断注入查验数据集能显耀栽培模子推理材干，他们要紧但愿赢得海量优质代码，洽商Turing能否快速组建工程师团队完成特定编程任务。

这场会议也成为Turing布局新业务的关节点。据知情前OpenAI职工浮现，Turing提供的代码数据为ChatGPT在2022年11月横空出世时的"颠覆性跨越"作出要紧孝顺。而除了OpenAI之外，据公司官网，谷歌、Meta、Anthropic、Character AI等知名的科技巨头及基础模子创业公司，均为Turing的客户。

现在，Turing约莫60%的收入来自但愿查验及栽培AI模子材干的客户，40%的收入来利己支配AI升级业务的客户提供参谋工作。Jonathan Siddharth暗意，其独到营业模式酿成了双向赋能：朝上游，可通过数据工程与调优时候平直栽培大模子材干；向下贱，可借助AGI时候高出反哺企业级应用，在医疗会诊、工业质检等领域已部署高出120个营业案例。

高质地数据依然是刚需

跟着东谈主工智能迅猛发展，高质地查验数据缺少逐渐成为制约行业高出的一大瓶颈。

事实上，在查验ChatGPT时，OpenAI就进入了多半资源用于数据标注，其聘任的宽广匡助ChatGPT判辨东谈主类领导的“忠实”，不仅有一般数据标注东谈主员，还有很多专科东谈主士，以至包括博士级别的群众。在国际，头部的数据工作商Scale AI通过为OpenAI、微软、Meta和谷歌在内的科技巨头提供数据工作，年化收入也高达7.5亿好意思元，现在估值已超百亿好意思元。

Scale AI首创东谈主Alexandr Wang曾在访谈中指出，东谈主类一经用尽了系数浅显的数据（即互联网上的所格外据），而要想斥地出越来越苍劲的AI，则要紧需要构建前沿数据，将AI材干的鸿沟推向复杂推理、代理、多模态等。

与Scale AI在国际多半雇用低资本劳工，平直提供大鸿沟数据标注工作不同，Turing提供的更多是基于高质地数据的代码输入。Jonathan Siddharth以为，关节不在于让模子追到数据，而是勾通其终了“泛化”——透露数据背后的底层逻辑。为此，Turing援助了一套工业化数据分娩体系：当客户需要栽培模子在特定领域的智能水平淡，公司会招募数百名领域群众（从神经科学博士到销售分析师），创建模拟东谈主类念念维经过的问答链。

举例，化学群众可能围绕某个分子发起十轮递进式问答，这类被AI界称为“多轮对话数据”的素材，恰是培养模子推理材干的中枢养料。据悉，Turing现在领有粉饰140个国度、超400万方式员孝顺的代码，涵盖金融、生物、制造等垂直领域，约略酿成互异化语料库。在宏大资源的基础上，Turing凭借算法约略栽培客户跟工程师的匹配后果，裁减撮结伙本。

关于Turing的得胜，问答平台Quora首席扩充官亚当·德安杰洛曾评价谈："Turing的转型令东谈主咋舌。初期的东谈主才搞定材干适值为其切入数据工作市集奠定基础，而这个新兴市集的后劲远超传统外包业务。"

校对：彭其华探花 黑丝