收入暴涨16倍，融资23亿：一家AI数据公司爆了
这篇最值得盯的不是「一年涨 16 倍」这个数字，而是它把 AI 数据生意换了底层：模型公司不再缺「更多数据」，缺的是「更难、更专业的数据」。所以卖数据的公司从卖标注软件，变成了组织律师、医生、博士给 AI 出题、判卷。 真正决定这类公司利润的也不是收入增速，而是成本结构：定制数据不能重复卖，收入翻倍往往意味着专家人力同步翻倍；只有把专家经验沉淀成可重复授权的数据产品、评测系统或强化学习环境，赚钱方式才会改变。海天瑞声半年报那组数字（定制服务收入 1.33 亿、成本 9322 万；标准产品收入 3582 万、成本仅 27 万）就是这条分界线最好的注脚。
Snorkel：卖数据一年涨16倍
卖AI数据，一年收入暴涨16倍，融资3.5亿美元。
它叫Snorkel AI。过去主要卖AI标注软件，2025年开始，它直接向AI公司卖训练数据。
一年前，Snorkel的年化收入还只有约2000万美元。现在，已经超过3.5亿美元美元。9月22日，又完成3.5亿美元（约合人民币23.5亿元）E轮融资，估值达到35亿美元（约合人民币235亿元）。
过去的数据标注，常见工作是给图片框汽车、给文本贴标签。现在，前沿模型需要程序员设计复杂代码任务，需要律师、医生、博士判断模型到底错在哪里。
大模型越来越聪明以后，AI公司缺的已经不只是“更多数据”，而是“更难、更专业、能让模型继续进步的数据”。Snorkel就在卖这种数据。
卖数据，收入暴增
Snorkel从斯坦福大学的实验室发迹。
| 公司 | 原来的生意 | 现在做什么 | 收入规模 |
|---|---|---|---|
| Snorkel AI | 卖 AI 标注软件（Snorkel Flow） | 直接交付训练数据与强化学习环境 | 年化收入约 2000 万美元 → 超 3.5 亿美元 |
| Micro1 | AI 招聘平台 | 组织医生、律师、科学家做训练任务 | 2025 年底约 1 亿美元 → 今年 8 月 5 亿美元 |
| Handshake | 美国高校招聘平台 | 律师查法律、医生判医学、博士出难题 | 起步 500 万–1000 万美元 → 4 月近 10 亿美元 |
| Turing | 远程工程师招聘与匹配 | 大模型厂商训练数据供应商 | 2024 年收入 3 亿美元，为此前 3 倍且已盈利 |
| Mercor | AI 招聘 | 组织物理、金融、软件工程专业人士 | 今年 6 月超 20 亿美元，净收入 6 亿–8 亿美元 |
| 海天瑞声 | 国内 AI 训练数据上市公司 | 定制服务 + 标准化数据产品 | 2026 上半年营收 1.92 亿元，同比增 22.45% |
2015年，亚历克斯·拉特纳（Alex Ratner）还在斯坦福读计算机博士。他不到30岁，本科在哈佛学物理，曾有过一次失败的创业经历。
有一天，导师克里斯托弗·雷让拉特纳研究一个看起来不起眼的问题——斯坦福医学院等机构有大量数据，却花不起时间逐条人工标注。
拉特纳和团队做了Snorkel项目：专家不用亲自标几万条数据，而是把自己的判断写成规则，再让机器批量标注数据，然后可以用。
这个项目在斯坦福AI实验室做了4年多， 2019年，团队把项目从实验室拆出来，成立Snorkel AI。雷也成了Snorkel的联合创始人。
（八卦一下，SambaNova、Together AI这两家超级独角兽，也是雷参与的。）
公司最初把这套技术做成软件卖给企业，核心产品Snorkel Flow帮助谷歌等客户自己生产、整理和管理训练数据。
到了2025年，Snorkel的生意变了。
拉特纳发现，客户不再只是买软件自己做数据，而是直接把问题交给Snorkel：代码为什么运行失败，一份法律意见有没有遗漏关键风险，或者一道物理推理题究竟错在哪一步。
Snorkel变身辅导老师。公司负责找专家、设计任务、写评分标准、做质量检查，最后交付可以直接拿去训练的数据和强化学习环境。
这项新业务推出不到一年，Snorkel的年化收入就从约2000万美元涨到3.5亿美元以上。公司目前服务前沿AI实验室、云厂商、大型企业和美国政府。
最新赚钱趋势：给AI判卷
一批卖高质量数据的公司兴起。
比如Micro1，它最初做AI招聘。后来公司发现，数据客户正在通过它的平台寻找工程师，让这些工程师给模型做训练任务，于是直接进入AI数据业务。
2025年底前后，Micro1年化总收入约1亿美元。到今年8月，这个数字已经达到5亿美元。它现在组织医生、律师、科学家等专业人士，为AI公司生产训练数据。
还有Handshake。
它是一家做了十多年的美国高校招聘平台。AI训练需求起来后，这张高校人才网络有了新用途：律师检查法律回答，医生判断医学推理，博士给模型设计专业难题。
这项业务刚起步时，Handshake的年化总收入只有500万至1000万美元；今年1月达到5.5亿美元，到4月已经接近10亿美元。扣掉支付给专家的钱后，相关年化收入接近3亿美元。
Snorkel、Micro1和Handshake原来的生意各异，但收入快速增长都发生在一个变化之后：开始直接替AI公司生产训练数据。
Turing最初靠远程软件工程师招聘和人才匹配起家，后来成为大模型厂商的训练数据供应商，客户包括OpenAI、Google、Anthropic和Meta。
2025年初，Turing披露，上一年收入达到3亿美元，是此前的3倍，并且已经实现盈利。单是一条复杂训练数据的成本，甚至可以达到数百美元。
和Snorkel一样，这些公司本质上就是给AI出题、判卷。
为什么一道题能值几百美元？因为真正懂这个领域的人，很贵。
Turing因此建立了一个超过400万人的专家网络，其中包括程序员和博士。需求量同样很大，Meta训练Llama 3时使用的人工标注数据超过1000万条。
Mercor把这门生意推到了更大的规模。
这家公司2023年成立时做的也是AI招聘，后来开始组织物理、金融、软件工程等领域的专业人士，为模型公司回答问题、设计任务和评价输出。
今年6月，Mercor年化总收入已经超过20亿美元，比年初翻了一倍。不过其中大约60%至70%需要支付给专家和承包商，对应的年化净收入约6亿至8亿美元。
Snorkel一年超过16倍的收入增长说明，模型公司对复杂数据的采购仍在快速增加。
最贵的成本：专家经验能不能做成可重复卖的产品
这门生意国内也出现了。
海天瑞声是国内较早从事AI训练数据的上市公司。2026年上半年，公司实现营业收入1.92亿元，同比增长22.45%；归母净利润977万元，同比增长156.87%。
更有意思的是不同数据业务的成本。
半年报显示，上半年海天瑞声训练数据定制服务收入约1.33亿元，成本约9322万元；训练数据产品收入约3582万元，成本只有约27万元。公司解释，定制服务的数据不能重复卖给其他客户，而拥有自主知识产权的标准化数据产品开发完成后，可以多次销售授权。
两类业务的成本结构差异很大。
最贵的数据，越来越依赖真正的专业人士。
如果收入增加一倍，同时也要增加一倍律师、医生和程序员，规模虽然能做大，利润未必同步增长。
这也是数据公司下一步要算的一笔账：专家数据需求还在增长，但如果每收到一笔钱都要重新组织一批人，收入越大，人力成本也跟着增加。如果能把专家经验做成可以重复销售的数据产品、评测系统或者强化学习环境，赚钱方式就会发生变化。
本文不构成任何投资建议。
文章来源：公众号「铅笔道」 @铅笔道。作者：松格；编辑：黄小贵。
一句话：数据生意的分水岭不是谁收入涨得快，而是谁能把专家经验做成可重复卖的产品。
- 本文拆解 Snorkel AI 的收入曲线：一年前年化收入约 2000 万美元，现在超过 3.5 亿美元，9 月 22 日又完成 3.5 亿美元 E 轮融资、估值达 35 亿美元。
- 文章指出前沿模型需要程序员设计复杂代码任务、需要律师医生博士判断模型错在哪里，真正懂领域的人很贵，所以单条复杂训练数据成本可达数百美元。
- 文章介绍 Snorkel 起源：2015 年斯坦福计算机博士亚历克斯·拉特纳在导师克里斯托弗·雷的课题下做出 Snorkel 项目，2019 年从实验室拆出成立公司。
- 文章介绍 Micro1 的转型：最初做 AI 招聘，后发现数据客户通过平台找工程师做训练任务，于是直接进入 AI 数据业务，年化收入从 1 亿美元涨到 5 亿美元。
- 文章介绍 Handshake 的转型：做了十多年的美国高校招聘平台，AI 训练需求起来后高校人才网络有了新用途，律师检查法律回答、医生判断医学推理、博士设计专业难题。
- 文章介绍 Turing 的规模：最初靠远程软件工程师招聘与人才匹配起家，后成为大模型厂商训练数据供应商，建立超过 400 万人专家网络，年收入 3 亿美元且已盈利。
- 文章介绍 Mercor 的成本结构：2023 年成立时做 AI 招聘，今年 6 月年化总收入超 20 亿美元，但约 60% 至 70% 需支付给专家和承包商，净收入约 6 亿至 8 亿美元。
- 文章对比海天瑞声两类业务成本：训练数据定制服务收入约 1.33 亿元成本约 9322 万元，训练数据产品收入约 3582 万元成本仅约 27 万元，差异来自能否重复销售授权。
- 文章梳理数据标注的升级：过去是给图片框汽车、给文本贴标签，现在前沿模型需要设计复杂代码任务、判断法律意见有无遗漏关键风险、判断物理推理题错在哪一步。
- 文章给出下一步判断：如果每收到一笔钱都要重新组织一批人，收入越大人力成本也越大；把专家经验做成可重复销售的数据产品、评测系统或强化学习环境，赚钱方式才会改变。
写在最后
文章给出下一步判断：如果每收到一笔钱都要重新组织一批人，收入越大人力成本也越大；把专家经验做成可重复销售的数据产品、评测系统或强化学习环境，赚钱方式才会改变。（源自 铅笔道）关于这个话题，我们持续关注，欢迎在评论区交流你的看法。
