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22歲輟學生做AI數據生意，讓人拍倒垃圾視頻，公司估值已達10億元

人工智能自動駕駛aiApp Store

22歲輟學生做AI數據生意，讓人拍倒垃圾視頻，公司估值已達10億元

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22歲輟學生做AI數據生意，讓人拍倒垃圾視頻，公司估值已達10億元

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智東西
編譯 | 陳佳
編輯 | 程茜
智東西3月27日消息 ， 據外媒Business Insider昨日報道 ， 美國AI數據采集創企Kled AI正在付費讓普通人幫忙采集AI訓練數據 ， 其平臺上線僅兩個月用戶數已突破20萬 ， 每天產生約500萬次上傳 。 該公司近日完成650萬美元（約合人民幣4494萬元）融資 ， 估值達1.5億美元（約合人民幣10.37億元） 。
該平臺付費收集的訓練數據包括倒垃圾、坑洼的路面、在門口拿外賣等日常場景 ， 并將這些數據賣給機器人和自動駕駛等企業 。
Kled AI由22歲的阿維·帕特爾（Avi Patel）創辦 ， 團隊規模僅11人 ， 背后的投資人包括自動駕駛公司Waymo創始人塞巴斯蒂安·特龍（Sebastian Thrun） ， 以及法國億萬富翁貝爾納·阿爾諾（Bernard Arnault）的風險投資基金 。
帕特爾2021年進入伊利諾伊大學攻讀計算機科學 ， 兩周后退學 ， 先做音樂版權平臺 ， 發現AI公司對訓練數據的需求持續涌來 ， 意識到這是更大的機會 ， 隨即轉型 。
他在此次接受Business Insider采訪時說 ， 現有的數據采集模式本質上是公司免費拿走用戶數據 ， Kled AI想反過來——用戶主動上傳 ， 平臺按任務付費 。 帕特爾說：“我認為每個人最終都會出售自己的數據 。 ”

Kled AI創始人阿維·帕特爾（Avi Patel）（圖源：Kled AI）
這門生意率先在東南亞打開局面 。 Kled AI產品上線兩月后登上馬來西亞App Store金融類目榜首 ， 在菲律賓和印度尼西亞用戶增長迅猛 。 帕特爾說 ， Kled AI在全球執行統一費率 ， 馬來西亞普通用戶每月日常上傳能賺20到40美元（約合人民幣138元至277元） ， 頭部用戶月入可達2000美元（約合人民幣1.38萬元） 。 一名美國卡車司機在車上架設多個攝像頭、全天上傳行車數據和路面信息 ， 每月收入約7400美元（約合人民幣5.12萬元） 。

Kled登上馬來西亞App Store金融類目榜首（圖源：Kled AI）
一、兩周退學轉行創業 ， 從音樂版權受挫中撞進數據生意Kled AI創始人帕特爾的第一段創業經歷與AI無關 。 帕特爾最初做的是音樂版權生意 ， 搭建了一個在線市場 ， 允許音樂人上傳作品 ， 企業可以直接完成授權交易 。 這個平臺一度聚集了數億首歌曲 ， 但最終因高昂的版權成本和與唱片公司合作成本過高而失敗 。
轉折出現在運營過程中不斷出現的外部需求 。 帕特爾說 ， 在做音樂平臺期間 ， 越來越多公司來詢問是否可以提供AI訓練數據 ， 這些需求并不集中于某一類內容 ， 而是指向更廣泛的數據供給能力 。 相比之下 ， 音樂授權的增長空間顯得有限 ， 這讓他開始重新評估方向 。
在轉向數據業務的早期階段 ， 帕特爾仍然沿用傳統路徑 ， 即從影視或內容制作機構采購素材再轉售給下游客戶 ， 但這種模式更接近渠道生意 ， 差異化有限 ， 也難以建立長期壁壘 。 帕特爾隨后將重心轉向直接面向個人收集數據 ， 試圖把分散在日常生活中的影像和行為轉化為標準化的訓練素材 ， 這一思路最終演變為Kled AI當前的產品形態 。
二、任務驅動采集、限定設備型號 ， 數據質量靠規則而非篩選在確定數據供給方向后 ， Kled AI并沒有繼續沿用簡單的數據轉售模式 ， 而是轉向直接面向個人采集數據 。 帕特爾說 ， 早期從制作公司購買內容再轉賣的方式 ， 本質上只是中間商業務 ， 難以形成規模優勢 ， 因此團隊轉而開發應用 ， 讓用戶主動上傳數據并獲得報酬 。
與傳統“抓取式”數據獲取不同 ， 這一平臺強調用戶自愿參與并獲得收入 。 帕特爾認為 ， 過去大多數互聯網數據是在用戶未獲得補償的情況下被收集 ， 而Kled AI試圖改變這一點 ， 通過明確的任務分發機制 ， 讓數據生產過程變得可控 ， 同時建立付費關系 。
具體執行上 ， 平臺不會收集隨機內容 ， 而是圍繞特定場景設計任務 。 例如讓用戶拍攝自己倒垃圾的視頻 ， 用于機器人行為訓練；拍攝門口外賣的照片 ， 用于配送和地圖系統優化；或者對同一場景拍攝兩張圖片 ， 一張包含物體 ， 一張不包含 ， 用于圖像編輯模型訓練 。 這類任務直接對應下游模型需求 ， 減少后期處理成本 。

同一場景拍攝兩張圖片示例（圖源：ObjectRemover Blog）
在數據質量控制上 ， Kled AI更多依賴規則約束而非事后篩選 。 由于上傳內容由任務定義 ， 數據結構更統一、可用性更高 ， 同時平臺對設備也設有限制 ， 僅允許使用較新款iPhone的用戶上傳圖像 ， 以保證畫面質量和一致性 。 這種“前置約束”的方式 ， 讓數據在采集階段就接近可用狀態 。

零工人工智能訓練師們上傳各種各樣的內容（圖源：Getty Images）
三、兩個月登頂馬來西亞榜單 ， 東南亞用戶先跑起來Kled AI在約兩個月前上線 ， 很快在馬來西亞App Store登上金融類目榜首 ， 并在菲律賓、印度尼西亞等市場擴散開來 。 帕特爾說 ， 當前平臺用戶規模已超過20萬 ， 每天產生約500萬條上傳內容 ， 增長主要來自東南亞及其他收入水平相對較低的地區 。
在馬來西亞 ， 普通用戶通過零散上傳每月可以獲得20至40美元（約合人民幣138元至277元）收入 。 平臺采用全球統一的付費標準 ， 但在不同地區形成了差異化效果 ， 低收入國家用戶更容易將其視為穩定的補充收入來源 。
隨著Kled AI平臺使用頻率提高 ， 一部分用戶開始將數據上傳轉變為更持續的收入方式 。 帕特爾提到 ， 一名美國卡車司機在車輛上安裝多臺攝像設備 ， 全天上傳行車視頻 ， 同時拍攝沿途的路面坑洞、施工區域等信息 ， 這些數據隨后被轉售給自動駕駛相關企業 。 這位卡車司機每月收入約7400美元（約合人民幣5.12萬元） ， 僅通過上傳數據就實現了收入翻倍 。

自動駕駛車輛檢測系統（圖源：ObjectRemover Blog）
Kled AI通過統一定價與任務機制 ， 將不同地區、不同使用強度的用戶納入同一體系中 ， 讓數據供給逐步呈現出規模化特征 。
四、650萬美元融資建設反欺詐系統 ， AI客戶之外盯上對沖基金和政府在完成產品初步驗證后 ， Kled AI近期完成了一筆650萬美元（約合人民幣4494萬元）融資 ， 估值約1.5億美元（約合人民幣10.37億元） 。 投資方包括Waymo創始人塞巴斯蒂安·特龍（Sebastian Thrun）以及法國億萬富翁貝爾納·阿爾諾（Bernard Arnault）相關的投資機構等 。 帕特爾說 ， 這筆資金將主要用于完善平臺的反欺詐系統 ， 確保用戶上傳的數據真實有效 ， 并與任務要求匹配 。
隨著用戶規模和上傳量快速增長 ， 如何驗證數據質量成為平臺運行的重要環節 。 Kled AI正在搭建一套機制 ， 對上傳內容進行核驗 ， 避免用戶重復提交、偽造場景或偏離任務要求 。 這一系統直接關系到數據能否被下游企業使用 ， 也決定了平臺在數據交易鏈條中的可信度 。 目前 ， Kled AI已與數家領先AI實驗室展開合作 ， 數據主要用于模型訓練 。
從客戶結構來看 ， AI和機器人企業仍是當前主要需求方 ， 但帕特爾判斷 ， 這一市場只是整體機會的一部分 。 在他看來 ， 對沖基金、消費品牌以及政府部門對數據的長期需求規模更大 ， 這些機構在數據上的支出規模達到萬億美元級別 ， 其中相當一部分數據過去依賴抓取或非授權渠道獲取 。
Kled AI試圖推動一種不同的數據供給方式 ， 即由個人在知情情況下主動提供數據 ， 并獲得直接報酬 。 帕特爾認為 ， 隨著這種模式成熟 ， 用戶的數據交易可能逐步走向更“被動”的形式 ， 例如將Spotify或Netflix等賬戶接入平臺 ， 根據使用行為獲得收入 。 這類數據在金融機構中具有較高價值 ， 用戶甚至可能通過數據收益覆蓋原有訂閱支出 。
結語：數據獲取方式在變化 ， 個人開始進入AI生產鏈條從Kled AI的路徑來看 ， AI產業鏈中長期被忽視的數據環節正在發生變化 。 過去 ， 訓練數據多依賴平臺積累或爬蟲抓取 ， 來源分散且缺乏明確定價 ， 而Kled AI試圖通過任務分發與直接付費的方式 ， 把數據獲取轉化為一門可組織、可交易的業務 。
這一變化也在重新定義個人在數據鏈條中的位置 。 用戶不再只是被動提供數據的一方 ， 而是可以通過主動參與獲得收入 。 隨著數據質量要求提高以及合規性約束加強 ， 企業對可追溯、經授權數據的需求可能持續增加 。 類似模式能否在更大范圍內成立 ， 取決于成本、效率與監管之間的平衡 ， 但其背后的數據定價邏輯 ， 已經開始顯現 。
【22歲輟學生做AI數據生意，讓人拍倒垃圾視頻，公司估值已達10億元】來源：Business Insider

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