Kimi实习生开公司，估值快200亿了

大模型数据公司，很长一段时间并不在VC的视野中，不过这种境况有所变化。我最近听说，几个有阿里通义、月之暗面等模型大厂实习经历的年轻人创立了一家数据公司，颇受资本青睐。

这家公司以AI训练数据为切入口，在不到一年时间里便拿下千万美元级订单，完成约三轮融资，估值也是水涨船高。外媒最新消息显示，这家公司即将完成一轮3亿美元融资，投资方阵容豪华，囊括了红杉、阿里和腾讯这些明星机构，估值达到25亿美元。

当然，国内此前并非没有数据服务公司，但在今年之前，这样的公司很少会被风险投资关注到。原因在于，这个模式主要做的是现金流生意，创业门槛在AI领域内也不高。更早些时候，三四线小城市有一批数据公司利用廉价劳动力为模型训练提供语料。随着大模型智力水平的提升，数据质量要求同步提高，越来越多名校背景的高学历从业者加入。各行各业的资深人士，比如法律、医生、记者、编剧等开始入驻一些数据服务公司的平台。作为一份兼职，数据标注的收入在每小时500-1000元。

但如果只是做专家网络，在国内很难顶到百亿估值。卖数据这个模式，在不少投资人眼里，仍然是一个阶段性的可持续性存疑的生意。

一位接触过前述项目的投资人告诉我，在2亿美金轮次以前，投资人还是从对创始人的判断层面去下注的。到如今，要以25亿美元估值对外融资，这家公司必须讲出新的故事。据我了解，今年上半年，它已经开始涉足金融领域，在预测市场做了一套可对比、可验证的系统，据说要以卖API来盈利。

国内数据训练公司大概有二十多家，上述跨界金融的故事还只是他们试图描述的未来方向之一。在和投资人交流后，我发现人工标注、专家外包、数据交付，这些很难讲出足够性感的增长故事的传统数据服务模式，在越来越多95后、00后年轻创业者那里有了新的说法。他们凭借模型训练的经验和对模型能力的足够了解，让一个原本相对枯燥的现金流生意，开始有了新的想象空间，由此搅动起一波融资热度。

数据有了新需求

理解这些实习生做的生意，可能要从去年媒体上热议的“985、211硕博生去当AI训练师”说起。比如，DeepSeek北大中文系毕业生和Kimi的医学博士等。他们有人在网上自嘲为“数据包工头”，带领一些以BPO（外包）形式存在的标注员，配合研发团队，为模型生产训练数据。

卖数据的商业逻辑并不复杂，只要能够拿到订单，自身就可以跑成一家现金流不错的公司，也不一定需要融资。Surge AI就是一个典型案例，这家公司成立于2020年，创始人Edwin Chen此前曾在Google和Meta从事机器学习工作，后来出来创业。这家公司很长一段时间没有拿外部融资，主要靠自身滚动发展。直到2025年，市场开始传出它寻求最多10亿美元融资的消息。当时，公司过去一年收入已经超过10亿美元，市场讨论的估值也超过150亿美元。