25岁的Ali Ansari拿着5亿美元估值，正在改写创业纪录。他的公司micro1不做模型，不碰算力，只做一件事：帮OpenAI们找医生、律师、程序员来"教"AI怎么说话。这大概是AI淘金热中最赤裸裸的"卖铲子"生意——而且铲子比金子还贵。
从外包到基础设施的估值跃迁
micro1的5亿估值（约36亿人民币）背后，是资本市场对AI数据层的重新定价。过去，数据标注被视为劳动密集型外包，按人头计费；现在，它成了"AI基础设施关键组件"，享受SaaS级估值倍数。这种转变源于一个残酷现实：大模型厂商卷到头发现，算力可以买，算法可以抄，但高质量的人类反馈数据（RLHF）却越来越稀缺。
更关键的是差异化定位。与Scale AI的"众包模式"不同，micro1走的是"专家网络"路线——招募的是领域专家而非廉价标注员。在法律、医疗、代码这些专业门槛极高的领域，AI需要的是拥有隐性知识的真人判断，而非机械标注。这种"高端人力密集型"模式，短期内确实构建了护城河。
但别被"25岁亿万富翁"的标题骗了。按常规持股15-20%计算，Ansari实际身家约7500万到1亿美元，离真正的billionaire还差一个量级。更重要的是，这个行业天生带有一个自我消亡的悖论：AI越是通过人类数据变强，未来对人类标注的依赖就越少。一旦模型实现自举训练（Bootstrapping），或者用合成数据解决崩溃问题，micro1的商业模式就会面临断崖。
数据即石油，但油井会枯竭
短期内，micro1们还有1-2年的蜜月期。模型对齐（Alignment）需求正在爆发，监管也可能强制要求人类可解释性标注。但中期来看，AI辅助标注工具正在快速替代人工，行业将从"人力密集型"转向"专家密集型"——这意味着规模效应减弱，边际成本难以下降。
5亿美元估值本质上不是投给micro1的，而是投给AI军备竞赛中"数据稀缺性"的恐慌溢价。当资本从大模型层外溢到数据层，任何能提供高质量RLHF数据的公司都会获得离谱的估值。但这笔钱能烧多久，取决于AI进步的速度——讽刺的是，客户（AI公司）越成功，供应商（数据标注商）的末日就越近。
对于从业者而言，micro1的崛起标志着一个明确信号：AI赛道的机会正在从"造模型"转向"养数据"。但别忘了，在自动化终极胜利之前，这仍然是一场与时间赛跑的生意。要么在AI还"笨"的时候赚够钱转型，要么最终被自己养大的AI取代。
本文由 AI 辅助生成，仅供参考。