数据标注这个万亿级别市场的暗战已经开始了。

2025 年 6 月：Meta 以 143 亿美元收购 Scale AI 49%股份，成为 AI 数据领域史上最大单笔投资

2025 年 8 月：去中心化数据标注平台 @PerleLabs 完成由 Framework Ventures 领投的种子轮融资，总融资额达到 1750 万美元（ Perle 的资方还包括 Coinfund、NGC Ventures、Hashkey 等顶尖机构）

除了业务上的直接竞争，Perle 创始人 Ahmed Rashad 还是前 Scale AI 核心成员，他于 2019 年 - 2022 年在 Scale AI 担任供应链与增长负责人。

问题随之而来：第一，AI 数据标注业务为何如此值钱？第二，相比 Scale AI ，Perle 的核心竞争优势是什么？

1/ AI 数据标注业务为何如此“值钱”？

从技术层面看，AI 模型的训练质量直接取决于数据标注的准确性。无论是 GPT、Claude 还是其他大模型，都需要海量的高质量标注数据来“学习”。

更深层的原因是商业价值链的重构。传统软件开发是代码驱动的，程序员写代码，机器执行。而 AI 时代是数据驱动的，谁掌握了高质量的标注数据，谁就掌握了 AI 模型的"大脑"。

我们以 Scale AI 为例，其客户阵容堪称豪华，包括 OpenAI、Meta、微软、谷歌等科技巨头，以及美国陆军、空军等政府机构，2024 年 Scale AI 营收 8.7 亿美元，预计 2025 年收入超过 20 亿美元。

谁控制了数据，谁就控制了 AI 市场的未来。

2/ Perle 的核心竞争优势是什么？

Scale AI 并非无懈可击。在 Meta 入股后，引发了一系列的恶性连锁反应：

Google 原计划今年向 Scale 支付 2 亿美元，现在直接切断合作

OpenAI 开始逐步减少与 Scale 的合作

Microsoft 和 xAI 暂停项目，担忧数据机密性问题

核心矛盾在于，数据标注公司需要服务多家竞争对手才能规模化盈利，但一旦与其中一家深度绑定，就失去了最核心的"中立性"价值。

相比之下，作为去中心化数据标注平台的 Perle 不存在类似问题，Perle 的构建目的是支持任何构建或微调 AI 模型的团队，这种开放性让更多 AI 团队能够受益。

除此之外， Perle 的核心优势还在于：

激励机制创新：传统模式下，数据标注者往往是"打工人"角色，而 Perle Labs 通过代币激励机制，建立可验证的工作历史记录，让高质量工作得到应有回报。

长尾能力：随着模型能力越来越强，决定性能的关键往往在于长尾的边缘案例。Perle 将数据标注变成一个可访问、有回报且社区拥有的过程，在处理这些复杂场景上可能更有优势。

最后呼应下我以前说的，目前的嘴撸战役已经提前了，大家需要找到早期且很少人写的优质项目，提前发文占坑，不然只会陷入无意义的内卷。

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