一个从谷歌「打工人」走出的数学怪才，靠着自掏腰包创业，五年把公司做到营收超12亿美元，估值300亿美金。他讨厌硅谷的浮夸，却意外登上《福布 斯400》富豪榜，成为最年轻的成员。 一图看透全球大模型！新智元十周年钜献，2025 ASI前沿趋势报告37页首发 纽约，第九大道上奢华的三层星巴克臻选烘焙工坊。 Edwin Chen点了一杯绿茶，因为他觉得在这里点咖啡太浪费时间。 37岁的他，刚刚成了美国《福布斯400》榜单里最年轻的亿万富翁，身价高达180亿美元！ 有意思的是，紧随Edwin Chen之后的Lukas Walton是沃尔玛创始人山姆·沃尔顿的孙子，2005年其父约翰·沃尔顿因飞机失事去世后，他继承了大笔遗产， 在福布斯400榜单上，他的净资产为398亿美元。 而如果按照净资产的排序，排名前15的最年轻富豪是谷歌的两位创始人，拉里·佩奇和谢尔盖·布林（52岁），以及马斯克（54岁），但没有一个人是40岁 以下，年龄最大是巴菲特（95岁）。 | Rank | Name | Net Worth v | Age | State | Source | | --- | --- | --- | --- | --- ...

（原标题：数据标注赛道热度不减！Invisible完成1亿美元融资 估值超20亿美元） 智通财经APP获悉，人工智能初创公司Invisible Technologies正在新一轮融资中筹集1亿美元，该公司是 Scale AI Inc.的竞争对手，此举凸显出硅谷投资者对人工智能热潮基础构建领域的兴趣。 知情人士透露，这家成立10年的初创公司在此轮融资中的估值超过20亿美元。一家名为Vanara Capital的 新公司领投了本轮融资，这是该公司自8月从私募股权公司TPG Inc.分拆以来首次公开投资。 Invisible的成名之处在于其技术曾帮助训练OpenAI最初的ChatGPT。该公司是日益壮大的数据标注企业 群体中的一员。数据标注有时是一项繁琐的工作，需要对人工智能模型吸收的海量信息进行梳理和组 织，以便技术能够使用新数据并从中学习。 数据标注实践在6月获得主流认可，当时Meta 收购了该领域最知名公司Scale 49%的股份，从而提振了 投资者对竞争对手的兴趣。作为对Scale估值超过290亿美元的交易的一部分，首席执行官Alexandr Wang 加入了Meta，不过这家初创公司仍独立运营。 Invi ...

融资与估值 - 人工智能初创公司Invisible Technologies在新一轮融资中筹集1亿美元资金 [1] - 此轮融资由Vanara Capital领投 是Vanara自2022年8月从TPG Inc分拆后首次公开披露的投资项目 [1] - 公司在此次交易中的估值超过20亿美元 [1] 业务定位与竞争优势 - 公司作为Scale AI的竞争对手 专注于数据标注领域 为AI模型的海量信息进行整理归类 [1] - 通过提供更复杂领域的标注服务与竞争对手形成差异化 推出"专家市场"让AI公司筛选具有相关背景的数据标注员（如拥有数学或天体物理学高等学位的人才） [3] - 核心优势在于与客户建立紧密且专业的合作关系 擅长与大型语言模型合作伙伴开展深思熟虑的研究设计协作 [6] - Vanara Capital看重Invisible标注员和注释员网络所具备的专业素养 认为公司在交付高复杂度、高难度工作成果方面表现突出 [3] 财务与运营表现 - 2024年公司销售额达1.34亿美元 较上年翻倍 [5] - 公司目前拥有350名员工 工程团队规模在2024年翻了一番 [4] 客户与产品线 - 客户包括Cohere Inc、微软和亚马逊云服务 [5] - 除数据标注服务外 还提供模型微调工具、模型数据广度测量工具、供应链管理工具以及为联络中心客服人员生成话术脚本的产品 [5] - 设有面向食品饮料、保险、资产管理和医疗保健等行业的企业业务 目前正在开发客户关系管理软件 [5] 行业背景与竞争格局 - 数据标注行业在2024年6月获得主流关注 当时Meta收购了Scale公司49%的股份 使Scale估值超过290亿美元 [3] - 除Scale外 竞争对手包括Surge AI（正洽谈以至少250亿美元估值融资10亿美元）、Turing、Labelbox Inc和Mercor [5] - 行业竞争日益激烈 但企业愈发期望看到AI工具投资带来的实际效益 提升商业盈利的实战能力变得更为关键 [6] 公司发展历程与战略方向 - 公司成立10年 其技术为OpenAI初代ChatGPT的训练提供了支持 [1] - 2025年1月任命麦肯锡AI软件开发部门前负责人马修·菲茨帕特里克担任CEO [4] - 公司坚信未来十年的机遇在于让AI真正落地见效 目前业界对如何部署模型、进行测试验证仍缺乏清晰认知 [6]

职位描述 大模型数据认知方向，负责设计和开发先进的算法，解决大模型数据生产中的关键问题，包括但不限于数据知识体系生成、语料自动分类、智能数据标注、权威评测集 建设以及基于评测的语料质量评估与合成。你的工作将直接影响蚂蚁大模型的训练效果和性能表现。工作将涉及以下一个或多个方向： 1、数据知识体系生成：研究基于LLM的自动知识图谱生成技术，设计并实现自动化算法，构建高效、可扩展的大模型数据知识体系； 2、语料自动分类：基于数据知识体系，研究和开发语料分类算法，指导大模型数据的拓展方向； 3、权威评测集建设：研究业界现有评测集的缺陷，构建标准化、多样化的权威评测集，用于评估大模型的性能；与跨职能团队合作，确保评测集覆盖全面且具有代表 性； 4、语料质量评估与合成：建立大模型训练的数据驱动体系，开发语料质量评估算法，识别低质量或噪声数据。研究数据驱动的语料合成技术，基于模型的评测效果，针 对性合成能够改进模型效果的训练语料，提升模型迭代效率； 5、智能标注链路研发：基于大模型数据的标注需求，研发辅助打标算法；设计构建 AI辅助的标注质量检验与标注提效的算法链路，提升人工标注的质检效率与标注质 量； 6、技术创新与优化 ...

表面上，AI正在狂飙突进；但背后，却是一群「看不见的人」在默默撑起这场科技竞赛。马斯克的xAI大规模裁员转型专家标注，谷歌外包工 人被迫处理负面暴力内容。AI是靠无数普通人的劳动堆出来的。 昨天，马斯克xAI内部曝出最大规模裁员。 标注团队中，500名通用标注员一夜被炒鱿鱼，Slack群聊人数（1500人）骤降至1000人。 与此同时，xAI将招募10倍「专业导师」团队。 数据标注，不仅是xAI押注的训练LLM核心，也是Gemini、Llama等大模型迭代的关键基石。 然而，鲜有人知的是，Gemini霸榜的背后，数据标注员们正承受越来越大的工作与心理压力，甚至开始被迫接触大量涉及暴力等负面信息。 光鲜亮丽的大模型背后，这些在背后默默付出的数据标注员们，正在被无情压榨。 马斯克暴裁500人，要招10倍专业导师 据BI昨日报道，周五深夜，xAI突然裁掉了约500名数据标注员，占团队三分之一。 这些人原本负责教Grok如何理解世界。 公司发邮件宣布战略转型：不再需要大多数「通用导师」，未来将重点扩充「专家导师」。 员工立刻被切断系统权限，只能拿到合同期末或11月底的工资。 值得注意的是，就在裁员前几天，团队管理层也 ...

公司业务定位 - 核心业务是帮助顶尖AI公司招聘各行业专家 而非传统数据标注公司[4][26] - 通过专家提供系统性反馈来提升AI模型智能 替代传统数据标注平台[6][27] - 交付物为评估标准和基准测试规范 相当于模型的PRD[27][28] 商业模式 - 采用平台化运营模式 客户将资金支付给平台 再由平台结算给专家[8] - 平均时薪超过90美元 不同职业差异显著：英文语音训练21美元 软件工程师100-200美元 皮肤科医生高达400美元[16] - 从100万美元到1亿美元年化营收运行率仅用11个月 增速超过Cursor的12个月纪录[39] 市场竞争优势 - 完全替代传统数据标注平台 模型可直接基于其提供的评估标准进行强化学习[6] - 核心能力在于人才质量评估 能通过科学方法从万份简历中筛选顶尖人才[10][11] - 相比Scale AI被收购后的业务下滑 Mercor抓住模型升级带来的市场空白[20][25] 运营流程 - 获客主要依靠熟人推荐（超50%专家来源） 推荐人可获得推荐费[12] - 采用AI视频面试自动生成问题 20-30分钟面试后生成带转录文本的视频报告[13] - 通过多人交叉验证机制确保标注质量 异常方案会被及时识别并淘汰[15] 市场前景 - 数据标注市场规模约50-100亿美元 随OpenAI等公司持续投入而扩大[36] - 业务模式可复用到所有行业 核心是解决"挑选"环节的痛点[32] - 未来工作形态将向项目制演进 全职岗位减少 AI衡量能力将拓展至更多场景[29][30] 团队特质 - 团队平均年龄22岁 多位成员曾获Thiel Fellowship并有过创业经历[39] - 决策速度极快 依赖创始人直觉而非完全数据驱动 强调快速试错[48][49] - 执行能力突出 团队每日工作时间为7:30至凌晨1:00 依靠增长作为核心激励[53][55] 人才标准 - 注重技术实践能力 要求候选人展示实际构建成果[58] - 强调Agency（主动性） 即克服困难达成结果的能力[59][60] - 通过概念类比测试学习能力 例如用MCP vs API的类比快速理解新概念[63][65]

当地时间9月3日，数据标注巨头Scale AI一纸诉状，将前客户关系管理负责人Eugene Ling及其新东家——估值已达20亿美元的AI初创公司Mercor双双告上 法庭。Scale AI指控，Ling在离职时不仅"顺走"了上百份机密文件，更试图"策反"其最重要的客户。 这起诉讼的背后，是数据标注巨头Scale AI在接受Meta巨额投资后，正面临谷歌、OpenAI等核心客户"众叛亲离"的尴尬处境。 一场由信任危机引发的行业变局已然上演。 "客户A"的身份成谜，但Scale AI强调，拿下这笔业务将"为Mercor带来数百万美元的价值"，而Mercor之所以聘用Ling，正是看中了他与"客户A"的紧密关 系。 更让Scale AI震怒的是，Ling在离职前后频繁接触竞争对手，还疯狂下载公司内部资料。诉讼文件显示，Ling在2025年6月至7月离职前的几周内，一边积 极寻求外部工作机会，一边与包括Mercor在内的竞争对手进行接触。一个关键的细节是，就在Ling与Mercor的CEO会面后不久，其下载公司机密文件的 行为频率骤然增加。 Scale AI称，Ling非法下载了超过100份机密文件，包括敏感的客户 ...

核心诉讼事件 - Scale AI起诉前客户关系管理负责人Eugene Ling及其新雇主Mercor 指控其窃取机密文件并试图策反核心客户 [1] - Ling被指控在离职前下载超过100份机密文件 包括客户信息及业务策略 并转移至个人云盘 [4] - Mercor向Ling提供极具诱惑的薪酬条件：承诺支付其引入客户项目毛利润的20%作为提成 前提是带来超过500万美元毛利润 [3] 涉事人员背景与双方回应 - Eugene Ling在Scale AI任职超过三年 负责企业客户关系与战略合作 深度维系公司最大客户关系 [7] - Ling承认个人云盘存有旧文件 但坚称无恶意且未在Mercor工作中使用 并称曾主动询问Scale AI是否删除文件 [6] - Mercor联合创始人Surya Midha否认使用Scale AI商业机密 称公司正调查情况 并强调虽聘用多名前Scale AI员工 但对商业秘密无兴趣 [9][10] Scale AI的客户流失危机 - Meta投资143亿美元收购Scale AI 49%股份 将其估值推高至290亿美元 [12] - 核心客户包括谷歌、OpenAI、微软、xAI因Scale AI与Meta关联 担忧数据安全 正减少或终止合作 [12] - 谷歌计划终止价值2亿美元的合同 微软及xAI重新评估合作关系 [12] - 甚至Meta内部TBD Labs未完全依赖Scale AI 仍与Mercor等竞争对手合作 内部研究人员称Scale AI数据质量不及竞品 [13] 行业竞争格局变化 - Mercor估值达20亿美元 采用差异化商业模式：直接招聘生物学、法学等垂直领域专家参与数据训练与标注 形成博士军团模式 [15] - 该模式提供更高质量数据及更强客户粘性 已赢得OpenAI等顶级AI实验室青睐 [15] - Scale AI以规模化数据标注工场模式起家 但面临新锐竞争者精准打击策略的挑战 [15]

诉讼事件概述 - Scale AI起诉前客户关系管理负责人Eugene Ling及其新雇主Mercor 指控其窃取机密文件并策反核心客户 [1] - Ling被指控在离职前下载超过100份机密文件 包括客户信息及业务策略 并转移至个人云盘 [3][4] - Mercor向Ling提供极具诱惑力的薪酬条件 承诺支付其引入客户项目毛利润的20%作为提成 前提是带来超过500万美元毛利润 [3] 涉事人员背景 - Eugene Ling曾在Scale AI任职超过三年 负责企业客户关系与战略合作 深度维系公司最大客户关系 [5] - Ling承认个人云盘存有旧文件 但坚称无恶意且未在工作中使用 并称已配合Scale AI要求暂不删除文件 [4] - Mercor联合创始人Surya Midha否认公司使用Scale AI商业机密 强调虽聘用多名前Scale AI员工 但无意获取其商业秘密 [7] 行业竞争格局 - Scale AI面临核心客户流失危机 谷歌计划终止2亿美元合同 OpenAI、微软及xAI正重新评估合作关系 [8] - Meta以143亿美元收购Scale AI 49%股份 使其估值达290亿美元 但导致其与Meta竞争对手的合作关系陷入尴尬 [8] - Mercor凭借差异化商业模式崛起 估值达20亿美元 专注招聘垂直领域博士专家进行数据标注 获OpenAI等顶级客户青睐 [10] 商业模式对比 - Scale AI采用规模化数据标注工场模式 但被Meta内部研究人员指出数据质量不及竞品 [9] - Mercor以博士军团模式形成精准打击优势 通过领域专家提供高质量数据标注 强化客户粘性 [10] - Meta内部TBD Labs未完全依赖Scale AI 仍与Mercor及Surge等第三方数据服务商合作 [8] 客户关系影响 - Scale AI指控Ling试图策反代号客户A 该业务可为Mercor带来数百万美元价值 [3] - 谷歌、OpenAI等核心客户因Scale AI与Meta的股权关系产生信任危机 减少或终止合作 [2][8] - Ling在离职前频繁接触竞争对手 与Mercor CEO会面后机密文件下载频率骤增 [3]

诉讼事件概述 - Scale AI起诉前客户关系管理负责人Eugene Ling及其新东家Mercor 指控其窃取机密文件并策反重要客户[1] - Ling被指控在离职前下载超过100份机密文件 包括客户信息及业务策略 并转移至个人云盘[3][4] - Ling承认个人云盘存有旧文件 但否认恶意使用 Mercor声称未访问或使用这些资料[6][9] 涉事人员背景 - Eugene Ling在Scale AI任职超过三年 负责企业客户关系与战略合作 深度维系公司最大客户[7] - Mercor向Ling提供极具诱惑力的条件 承诺支付其引入客户项目毛利润的20%作为提成 前提是带来超过500万美元毛利润[3] 公司战略差异 - Scale AI以规模化数据标注工场模式起家 Mercor采用差异化策略 直接招聘生物学、法学等垂直领域专家参与数据训练[14] - Mercor估值达20亿美元 专注于由博士专家进行高质量数据标注 赢得OpenAI等顶级AI实验室青睐[14] 行业竞争格局 - Scale AI获Meta投资143亿美元收购49%股份 估值达290亿美元 但面临核心客户流失风险[12] - 谷歌计划终止价值2亿美元的合同 微软、xAI等重新评估与Scale AI的合作关系[12] - Meta内部TBD Labs仍与Mercor等第三方数据服务商合作 因Scale AI数据质量被指不及竞品[12][13] 客户关系影响 - Scale AI强调"客户A"业务对Mercor价值数百万美元 Ling与该客户关系紧密[3] - Meta投资导致Scale AI身份尴尬 谷歌、OpenAI等客户因竞争关系减少合作[12]