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编译 | 陈佳
编辑 | 程茜
智东西3月27日消息，据外媒Business Insider昨日报道，美国AI数据采集创企Kled AI正在付费让普通人帮忙采集AI训练数据，其平台上线仅两个月用户数已突破20万，每天产生约500万次上传。该公司近日完成650万美元（约合人民币4494万元）融资，估值达1.5亿美元（约合人民币10.37亿元）。
该平台付费收集的训练数据包括倒垃圾、坑洼的路面、在门口拿外卖等日常场景，并将这些数据卖给机器人和自动驾驶等企业。
Kled AI由22岁的阿维·帕特尔（Avi Patel）创办，团队规模仅11人，背后的投资人包括自动驾驶公司Waymo创始人塞巴斯蒂安·特龙（Sebastian Thrun），以及法国亿万富翁贝尔纳·阿尔诺（Bernard Arnault）的风险投资基金。
帕特尔2021年进入伊利诺伊大学攻读计算机科学，两周后退学，先做音乐版权平台，发现AI公司对训练数据的需求持续涌来，意识到这是更大的机会，随即转型。
他在此次接受Business Insider采访时说，现有的数据采集模式本质上是公司免费拿走用户数据，Kled AI想反过来——用户主动上传，平台按任务付费。帕特尔说：“我认为每个人最终都会出售自己的数据。”
Kled AI创始人阿维·帕特尔（Avi Patel）（图源：Kled AI）
这门生意率先在东南亚打开局面。Kled AI产品上线两月后登上马来西亚App Store金融类目榜首，在菲律宾和印度尼西亚用户增长迅猛。帕特尔说，Kled AI在全球执行统一费率，马来西亚普通用户每月日常上传能赚20到40美元（约合人民币138元至277元），头部用户月入可达2000美元（约合人民币1.38万元）。一名美国卡车司机在车上架设多个摄像头、全天上传行车数据和路面信息，每月收入约7400美元（约合人民币5.12万元）。
Kled登上马来西亚App Store金融类目榜首（图源：Kled AI）
一、两周退学转行创业，从音乐版权受挫中撞进数据生意
Kled AI创始人帕特尔的第一段创业经历与AI无关。帕特尔最初做的是音乐版权生意，搭建了一个在线市场，允许音乐人上传作品，企业可以直接完成授权交易。这个平台一度聚集了数亿首歌曲，但最终因高昂的版权成本和与唱片公司合作成本过高而失败。
转折出现在运营过程中不断出现的外部需求。帕特尔说，在做音乐平台期间，越来越多公司来询问是否可以提供AI训练数据，这些需求并不集中于某一类内容，而是指向更广泛的数据供给能力。相比之下，音乐授权的增长空间显得有限，这让他开始重新评估方向。
在转向数据业务的早期阶段，帕特尔仍然沿用传统路径，即从影视或内容制作机构采购素材再转售给下游客户，但这种模式更接近渠道生意，差异化有限，也难以建立长期壁垒。帕特尔随后将重心转向直接面向个人收集数据，试图把分散在日常生活中的影像和行为转化为标准化的训练素材，这一思路最终演变为Kled AI当前的产品形态。
二、任务驱动采集、限定设备型号，数据质量靠规则而非筛选
在确定数据供给方向后，Kled AI并没有继续沿用简单的数据转售模式，而是转向直接面向个人采集数据。帕特尔说，早期从制作公司购买内容再转卖的方式，本质上只是中间商业务，难以形成规模优势，因此团队转而开发应用，让用户主动上传数据并获得报酬。
与传统“抓取式”数据获取不同，这一平台强调用户自愿参与并获得收入。帕特尔认为，过去大多数互联网数据是在用户未获得补偿的情况下被收集，而Kled AI试图改变这一点，通过明确的任务分发机制，让数据生产过程变得可控，同时建立付费关系。
具体执行上，平台不会收集随机内容，而是围绕特定场景设计任务。例如让用户拍摄自己倒垃圾的视频，用于机器人行为训练；拍摄门口外卖的照片，用于配送和地图系统优化；或者对同一场景拍摄两张图片，一张包含物体，一张不包含，用于图像编辑模型训练。这类任务直接对应下游模型需求，减少后期处理成本。
同一场景拍摄两张图片示例（图源：ObjectRemover Blog）
在数据质量控制上，Kled AI更多依赖规则约束而非事后筛选。由于上传内容由任务定义，数据结构更统一、可用性更高，同时平台对设备也设有限制，仅允许使用较新款iPhone的用户上传图像，以保证画面质量和一致性。这种“前置约束”的方式，让数据在采集阶段就接近可用状态。
零工人工智能训练师们上传各种各样的内容（图源：Getty Images）
三、两个月登顶马来西亚榜单，东南亚用户先跑起来
Kled AI在约两个月前上线，很快在马来西亚App Store登上金融类目榜首，并在菲律宾、印度尼西亚等市场扩散开来。帕特尔说，当前平台用户规模已超过20万，每天产生约500万条上传内容，增长主要来自东南亚及其他收入水平相对较低的地区。
在马来西亚，普通用户通过零散上传每月可以获得20至40美元（约合人民币138元至277元）收入。平台采用全球统一的付费标准，但在不同地区形成了差异化效果，低收入国家用户更容易将其视为稳定的补充收入来源。
随着Kled AI平台使用频率提高，一部分用户开始将数据上传转变为更持续的收入方式。帕特尔提到，一名美国卡车司机在车辆上安装多台摄像设备，全天上传行车视频，同时拍摄沿途的路面坑洞、施工区域等信息，这些数据随后被转售给自动驾驶相关企业。这位卡车司机每月收入约7400美元（约合人民币5.12万元），仅通过上传数据就实现了收入翻倍。
自动驾驶车辆检测系统（图源：ObjectRemover Blog）
Kled AI通过统一定价与任务机制，将不同地区、不同使用强度的用户纳入同一体系中，让数据供给逐步呈现出规模化特征。
四、650万美元融资建设反欺诈系统，AI客户之外盯上对冲基金和政府
在完成产品初步验证后，Kled AI近期完成了一笔650万美元（约合人民币4494万元）融资，估值约1.5亿美元（约合人民币10.37亿元）。投资方包括Waymo创始人塞巴斯蒂安·特龙（Sebastian Thrun）以及法国亿万富翁贝尔纳·阿尔诺（Bernard Arnault）相关的投资机构等。帕特尔说，这笔资金将主要用于完善平台的反欺诈系统，确保用户上传的数据真实有效，并与任务要求匹配。
随着用户规模和上传量快速增长，如何验证数据质量成为平台运行的重要环节。Kled AI正在搭建一套机制，对上传内容进行核验，避免用户重复提交、伪造场景或偏离任务要求。这一系统直接关系到数据能否被下游企业使用，也决定了平台在数据交易链条中的可信度。目前，Kled AI已与数家领先AI实验室展开合作，数据主要用于模型训练。
从客户结构来看，AI和机器人企业仍是当前主要需求方，但帕特尔判断，这一市场只是整体机会的一部分。在他看来，对冲基金、消费品牌以及政府部门对数据的长期需求规模更大，这些机构在数据上的支出规模达到万亿美元级别，其中相当一部分数据过去依赖抓取或非授权渠道获取。
Kled AI试图推动一种不同的数据供给方式，即由个人在知情情况下主动提供数据，并获得直接报酬。帕特尔认为，随着这种模式成熟，用户的数据交易可能逐步走向更“被动”的形式，例如将Spotify或Netflix等账户接入平台，根据使用行为获得收入。这类数据在金融机构中具有较高价值，用户甚至可能通过数据收益覆盖原有订阅支出。
结语：数据获取方式在变化，个人开始进入AI生产链条
从Kled AI的路径来看，AI产业链中长期被忽视的数据环节正在发生变化。过去，训练数据多依赖平台积累或爬虫抓取，来源分散且缺乏明确定价，而Kled AI试图通过任务分发与直接付费的方式，把数据获取转化为一门可组织、可交易的业务。
这一变化也在重新定义个人在数据链条中的位置。用户不再只是被动提供数据的一方，而是可以通过主动参与获得收入。随着数据质量要求提高以及合规性约束加强，企业对可追溯、经授权数据的需求可能持续增加。类似模式能否在更大范围内成立，取决于成本、效率与监管之间的平衡专业炒股配资，但其背后的数据定价逻辑，已经开始显现。
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