昨天，創(chuàng)立僅 6 個月的 AI Coding 產(chǎn)品 Base44 以 8000 萬美金被 Wix 收購的新聞《，讓我們再次感受到了 AI 正在成為一個新的財富杠桿。

當所有人都在關注大模型公司之間的較量以及 Scale AI 時，還有一家公司已經(jīng)悄然崛起，成為了 AI 訓練數(shù)據(jù)領域的隱形冠軍。

它在沒有任何外部投資、只有 100 人左右團隊的情況下，已經(jīng)成長為 10 億美金 ARR 的數(shù)據(jù)標注公司，而且從一開始公司就是盈利狀態(tài)，其同時期的收入甚至超過了估值 290 億美金的 Scale AI。

其創(chuàng)始人與 Scale AI 創(chuàng)始人 Alexandre Wang 一樣，也是一位華人。公司官網(wǎng)更是簡單的只有一個簡介，并且他個人在社交媒體上也很低調(diào)，以至于外界沒有多少人知道。

這就是 Surge AI，創(chuàng)始人 Edwin Chen 曾在 MIT 讀數(shù)學和語言學專業(yè)。這個看似奇特的學科組合，為他日后在 AI 領域的成功奠定了獨特的基礎。數(shù)學賦予了他對算法的深度理解，語言學讓他洞察了人類語言的復雜性——這正是現(xiàn)代大語言模型最核心的挑戰(zhàn)所在。

從 MIT 畢業(yè)后，Edwin 在硅谷各大互聯(lián)網(wǎng)公司工作過一段時間。他先后在 Google、Facebook、Twitter、Dropbox 擔任重要職務，負責機器學習、內(nèi)容審核和人工計算團隊。在這些公司，他不僅積累了寶貴的技術經(jīng)驗，更重要的是，他發(fā)現(xiàn)了一個被整個行業(yè)忽視的巨大問題：高質量的人工標注數(shù)據(jù)極其稀缺。

在 Facebook 和 Google 的工作經(jīng)歷中，Edwin 發(fā)現(xiàn)：即使是這些擁有無限資源的科技巨頭，也在數(shù)據(jù)標注上面臨著巨大的挑戰(zhàn)。

他曾在接受采訪時提到："獲得可信的人工標注數(shù)據(jù)一直是我最大的障礙。在 Google 或 Facebook，要獲得用于訓練ML 模型的真實數(shù)據(jù)，以及測量模型相關性和精確度的數(shù)據(jù)，通常需要幾個月的時間等待內(nèi)部標注團隊。"

更糟糕的是，現(xiàn)有的數(shù)據(jù)標注質量令人擔憂。Edwin 的團隊曾經(jīng)調(diào)查了 Google 的 GoEmotions 數(shù)據(jù)集，發(fā)現(xiàn)其中30% 的標注都是錯誤的。這些錯誤標注不僅影響了模型的性能，更重要的是，它們讓整個 AI 訓練過程失去了意義。

于是 Surge 誕生了

2020 年，當疫情席卷全球時，Edwin 看到了一個前所未有的機會。大量受過教育的人群失業(yè)或居家辦公，這為建立一個高質量的標注工作隊伍提供了很好的時機。

基于他在各大公司建立的內(nèi)部標注平臺經(jīng)驗，Edwin 創(chuàng)立了 Surge AI。公司的核心理念是："為了構建日益復雜的現(xiàn)實世界 AI——解決仇恨言論和錯誤信息等復雜問題——我們需要技能嫻熟、積極主動的人工隊伍來測量和訓練它們。"

Surge AI 從一開始就定位為"人工智能時代的 AWS"——為 AI 訓練提供人工智能基礎設施。2021 年他在 Medium 上的一篇文章里說了他創(chuàng)立 Surge 的原因：

我創(chuàng)立 Surge AI 是為了解決我一直遇到的獲取大規(guī)模高質量人工標注數(shù)據(jù)的問題。它類似于 MTurk 2.0，但更加注重質量和速度，并擁有一支值得信賴的精英團隊。

他們?yōu)?Surge AI 構建了四個核心技術優(yōu)勢：

1. 專有的質量控制技術大語言模型對低質量數(shù)據(jù)極其敏感，這往往會讓訓練工作倒退數(shù)年。Surge AI 開發(fā)了先進的人工/AI 算法和技術，由曾在這個問題上工作數(shù)十年的科學家和研究人員團隊構建。

2. 領域專家標注團隊隨著語言模型變得越來越先進，它們需要越來越復雜的人工反饋來教授它們。Surge AI 的領域專家標注團隊涵蓋了法律、醫(yī)學、商業(yè)和 STEM 學科等各個領域，為訓練 LLM 提供了人類語言的廣度和深度。

3. 快速實驗界面作為快速發(fā)展領域的研究人員，客戶需要能夠快速設計和啟動新任務，而不是花費數(shù)月編寫冗長的指導方針。Surge AI 的 API 和 RLHF 界面允許客戶集成自己的工具和平臺。

4. 紅隊工具為了保持 LLM 的安全性，Surge AI 的團隊會對客戶當前的安全防御進行紅隊測試，以發(fā)現(xiàn)需要修補的新漏洞。

與 Anthropic 合作成為其崛起的一個關鍵

Surge AI 真正的突破來自與 Anthropic 的深度合作。Anthropic 的聯(lián)合創(chuàng)始人 Jared Kaplan 對 Surge AI 給出了高度評價："Surge AI 團隊理解訓練大語言模型和 AI 系統(tǒng)的獨特挑戰(zhàn)。他們的人工數(shù)據(jù)標注平臺專門為前沿 AI 工作提供獨特的高質量反饋。Surge AI 是我們在支持技術 AI 對齊研究方面的優(yōu)秀合作伙伴。"

通過與 Anthropic 的合作，Surge AI 參與了 Claude 3 模型的訓練過程，這個模型甚至在某些方面超越了GPT-4。這種合作不僅驗證了 Surge AI 的技術實力，更重要的是建立了其在 AI 安全和對齊領域的權威地位。

與 Scale AI 等競爭對手不同，Surge AI 從一開始就定位為"高端"數(shù)據(jù)標注服務。Edwin 將公司定位為"其他數(shù)據(jù)標注初創(chuàng)公司的高端替代品"，專注于最復雜、最有挑戰(zhàn)性的 AI 訓練任務。

這讓 Surge AI 在創(chuàng)立后 6 個月時間實現(xiàn)了 10 倍級增長，據(jù) The Information 的報道，Surge AI 去年的 ARR 做到了 10 億美金，超過了同時期 Scale AI 的 8.7 億美金收入。

與此同時，一個只有 16 歲的少年，已經(jīng)完成了 100 萬美金的融資，他自學編程做的產(chǎn)品，號稱要通過 AI 重新定義人機交互方式，與 ChatGPT 等現(xiàn)有產(chǎn)品不同的是，其原理是通過……

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