从Web2到Web3：我为何看好AI赛道lg...

作者：Zixi.eth，经纬中国投资人 来源：X（原推特）@Zixi41620514

我近期开始重点花时间来看Web2/Web3 AI赛道，Focus on在全球的模型大赛道中的开源模型社区，数据大赛道，服务于大模型的各种中间件——例如为Foundation Model变成行业大模型的全流程服务，以及部分Application等。欢迎各类创业者同我们经纬沟通，我们认为AI会是一个很长期的赛道。

第一期将会分享一下，我们近期已经布局了的数据大赛道中的数据标注行业，也是我个人今年投的很满意的标的。

AI的开发可分为以数据采集、清洗、标注、增强等流程为主体的数据准备工作，以模型构建、训练、调优、部署为主体的算法开发工作。其中，由于新时代AI对数据具有多模态，高精度，强定制等的多样化需求，新时代AI数据对人力劳动的依赖程度也很较高，同时也需要进一步提升AI和人的流畅交互来增加效率。数据标注工作指对模型训练所需的数据样本中的特征要素进行标识与区分。由于目前AI的发展仍处于监督学习阶段，以深度学习为代表的AI算法模型在训练过程中对数据内涵信息及数据之间逻辑的学习及验证基于数据的特征标识实现，数据的标注工作具有必要性，是数据准备乃至人工智能项目开发的核心工作之一。与数据准备其余工作流程类似，数据的标注工作高度依赖人力劳动。冗长的工作周期及庞大的人力成本成为制约AI行业发展的主要因素之一。数据标注服务供给侧的痛点催生市场对自动化工具的需求，推动智能数据标注技术的发展与规模化应用。

图1：从数据采集到AI可用的数据集

在目前数据标注最大的应用下游智能驾驶领域，仍需要大量的人工来标注各种场景，如猫猫狗狗、电线杆、婴儿车等。举例来说，Scale AI是OpenAI的重要数据提供商，他们在全球的第三世界国家建立了自己的数据标注工作室，协助OpenAI进行文字/图片的数据标注。

然而，随着AI的进步，预标注在工作流程中的占比逐渐增大。在早期，数据标注主要通过手动方式完成，以构建和积累机器学习的数据集。尽管效率相对较低，成本较高，但只要标注到位，向机器提供的数据具有很大的优势。随着时间的推移，人工标注的重心逐渐从美国转移到委内瑞拉、菲律宾等第三世界国家，以降低成本。

随着模型的发展，自动化数据标注的准确性提高，可以使用模型来辅助人工标注，例如模型预处理数据然后发送给人工标注，或者由人工审核和校正自动化模型提供的标注结果。与纯人工标注相比，AI辅助标注加快了数据标注的速度。目前，全球最大的数据标注公司之一，如Scale AI等，都在努力减少数据标注过程中的人工参与比例。

尽管预标注在计算机视觉领域的数据上已经取得了不错的效果，但在语言和大模型的新时代，预标注仍然非常不成熟，无法完全替代人力。原因如下：1. 准确性低，特别是在处理复杂任务和边缘案例时。2. 样本偏差和模型幻觉问题。3. 某些垂直领域需要大量由行业专家标注的数据集。4. 预标注的可拓展性较差，尤其对于小语言或不常见场景，成本高且质量较差，仍需要特定的人工完成。

综上所述，短期内预标注不会完全取代人工标注，两者将共存。虽然人工标注的比例可能会下降，但标注流程中仍需要审核员进行数据标注的审核。

图：预标注下的数据标注流程

数据标注行业并非新兴行业，它伴随着智能驾驶的兴起于17/18年开始崭露头角。下图展示了国内预测的数据标注提供商市场规模，值得一提的是，美国的数据标注市场规模大致是中国的3-5倍。

数据标注行业是一个相对分散的市场，不像是一个技术壁垒极高的领域，而更像是技术、人力和组织管理壁垒各占三分之一的领域。该领域的核心竞争力主要体现在以下几个方面：1. 价格 2. 质量 3. 专业知识和知识覆盖范围（多样性？）4. 速度

价格是显而易见的，因为所有人都需要大量廉价的数据。在价格方面的压力驱使着一种地理套利的方式，即在发达的美国，完成一项数据标注可能需要支付1美元的工资，而在不太发达的中国，这仅需要0.5美元，在菲律宾可能只需要0.1美元。因此，市场上的解决方案之一是将订单交给第一世界国家，然后在第三世界国家招募人员，通过直营工作室解决问题。

数据质量也很容易理解，大模型和智能驾驶领域需要高质量的数据。如果输入模型的数据质量差，大模型的性能也将受到影响。解决数据质量问题的有效方案之一是通过模型的预标注产生原始数据，然后进行人工标注，然后不断进行强化学习和人工反馈，以完善数据标注质量。或者，团队需要对下游客户的数据标注流程非常清晰，能够制定标准操作程序（SOP），使数据标注员工可以根据SOP进行标注，从而提高质量。

然而，如何理解专业知识和知识覆盖范围呢？我们举三个例子：

1. 在通用大模型下，这是一个不小的挑战。给文本大模型标注可能相对容易，但你必须找到能够标注中文/英文/法文/德文/俄文/阿拉伯文等多语言的人员，而数据标注公司如何在全球范围内招募和管理这么多分布式的人员将是一个不小的难题。

2. 考虑一个语音机器人/数字人领域的人工智能应用初创公司。初创公司通常没有足够的时间、人力和资金来内部建立一个数据标注团队。他们需要找到一个外包团队来帮助标注四川口音、粤语口音、上海口音、东北口音等中文语系，同时还需要标注北美英语口音、英国英语口音、新加坡英语口音等英语语系。在市场上找到一个能够胜任这些任务的优秀数据标注工作室可能会非常困难。如果采用直营或分包的方式，从接单到招募可能需要一两个月的工作时间，这将严重影响供应效率。

3. 再考虑一个更为细分的领域，一个专注于法律大模型的初创公司需要大量的法律数据标注工作。法学领域仍然具有相当高的专业要求，初创公司需要找到符合以下条件的数据标注供应商：1. 至少有十几个了解法律的人员，可能还需要涵盖中国法系、香港法系、美国法系等；2. 必须能够理解中文和英文；3. 成本不能太高。如果找律师来进行标注，由于律师工资较高，他们可能不愿意从事这项工作。因此，目前这类细分领域的解决方案只能是内部招募学校实习生来从事数据标注工作。而对于直营和分包的管理模式，要完成此类细分领域的赛道还是相当困难的。

因此，市场上的主要参与者可以分为三类：1. 大公司内部自主完成（例如百度众包）；2. 采用直营/分包模式的初创公司（下面进行分析）；3. 中小型数据标注工作室。

图：中国AI市场的数据市场规模

在我们继续深入分析之前，让我们先了解一下当前该领域的龙头初创公司：

1. Scale AI：美国的Scale AI，主营业务涵盖四个方面：数据标注、管理评估（控制标注的数据质量，提升标注的效率）、自动化（辅助标注，提升效率）、数据合成（模型越来越丰富，真实数据不够用的情况下，需要自动合成数据投喂模型，我们后面会专门讲合成数据赛道）。Scale AI最初以自动驾驶标注为主，两年前公司80-90%的订单来自自动驾驶（2D、3D、激光雷达等），该比例近年有所下降。公司的订单来源因应供应商的行业趋势，近几年政府、电商、机器人、大模型等领域发展迅猛，再加上团队对行业趋势的敏锐捕捉能力，因此在每个细分领域都能保持很高的市场份额。此外，Scale AI还推出了自己的Model as a Service服务，例如帮助客户Finetune、托管以及部署模型等。

收费模式分为两种：

   - Consumption-base：例如，Scale Image起价为每张图片2美分，每条标注6美分；Scale Video起价为每帧视频13美分，每条标注3美分；Scale Text起价为每项任务5美分，每条标注3美分；Scale Document AI起价为每项任务2美分，每条标注7美分。

   - Project-base，即根据合同中的数据量等项目收费，实际上大部分收入为项目制收入，客单价从几十万美元至几千万美元不等。

   2022年，Scale AI的预计收入为2.9亿美元，目前估值为70亿美元，是世界上最大的数据标注公司。该公司的投资人也非常豪华。

2. 海天瑞声：中国的海天瑞声在数据标注领域也扮演着重要的角色。该公司在数据标注、数据清洗、数据分析等方面有着丰富的经验。然而，关于其详细的业务模式、收费方式和融资情况等方面的信息目前尚不清晰。

3. Appen：澳大利亚的Appen是另一家全球领先的数据标注公司。与Scale AI类似，Appen提供数据标注、语音数据收集、翻译等服务。该公司在全球范围内设有众多的标注员，为客户提供高质量的数据标注服务。Appen的详细业务模式和融资情况也值得进一步深入了解。

这三家公司在全球数据标注领域占据重要地位，分别代表了美国、中国和澳大利亚在这一领域的领先地位。在我们深入探讨初创公司的业务模式和市场竞争之前，这些龙头公司的了解将有助于为整个行业的背景提供更全面的认识。

海天瑞声是A股上市公司，但不完全是个数据标注公司。相比于http://Scale.AI自己建团队直营做数据标注，海天本质上是技术服务商，把单子外包给各种工作室。海天瑞声在国内能做大核心靠的是：1.在语音标注上积累很深，能覆盖190多种语言（占70-80%收入） 2.规模效应 3.国际化能力不错。在国内数据标注行业很狂野也很早期，非常零散且无序，也缺乏行业标准和规范。

我们可以看看（Appen）和海天的商业模式对比，看看直营/外包的商业模式和毛利经历情况。图：直营/外包商业模式…

铺垫了这么多，记性好的读者是不是想到我们的标题是如何用区块链重塑数据标注。全文还没讲到区块链呢，到底怎么重塑呢？

未来的AI应该是open和sovereign的，无论是数据，算力，还是模型，都应该在确保高质量和效率的基础上给社会提供universal and open access。所有帮助推进AI的参与者应该对自己的贡献和产出用有所属权以及合理的利益分配和奖励。

我们近期投资的公司Quest Labs的目标就是重新定义新时代AI和人的关系，通过AI和区块链的技术来颠覆和解决现有行业内的痛点。作为AI产业链上游必须的铲子，数据服务就是Quest第一个想要解决的问题。通过AI来促进数据生产效率，通过区块链来重新定义新时代公开数据集的经济模型和价值捕获，两者相辅相成来良性的持续产出High value data以及提升AI标注员的能力和认知。

1. AI and Human Collaborative intelligence:

•  An intelligent human-in-the-loop, AI-centered infra to enable and incentivize human teams to smoothly interact with co-pilot models，提供高精度数据，并迭代提高质量，以在lifecycle中生成高价值数据

• 由 Humans Ops Tool 提供支持的decentralized marketplace，可最大限度地提高去中心化劳动力管理的效率，并优化分布式团队全球网络中的协作和沟通

2. 数据公开化，隐私，和所属权

• 平台通过付费现金流和代币来深度激励用户流量及粘合度，同时不停刺激数据飞轮效应，捕捉供需两端行为和历史数据来互相持续学习。通过算法来推荐和制定数据需求框架以保证未来商用价值 (hard domain mining)，覆盖大量垂类细分场景。所有数据标参与者可以提前开始提供数据集来不停被调用商业化，获得现金流和代币奖励，最终成为一个新时代的有价值的开放AI数据网络。

• 数据加密和隐私保护：用ZK和FHE等方式来对用户数据做更好加密化的processing和storage。

• 通过区块链技术来追溯和验证参与者对数据的所属权，其中包括收集，标注等不同的产出以及其对应的价值。

3. 新的经济模型

• 通过全球自动匹配的AI数据服务平台 (ai数据服务的美团)，从中心化计划经济变成市场经济。

• 通过区块链技术保证声誉可信度+数字币优化结算体系，无限扩大供给端人流量做精准的匹配，让合适的人做对的事才能高效化和质量化。通过数据标注服务和贫困人口的重叠，解决就业+变相实现普惠金融。

4. token去奖励给到用户去激励持续学习和高质量服务及产出，同时激励用户提供优质和有效的反馈来优化平台模型去增加整个流水线的效率和产能 (Human and AI mutual continuous learning)。

• 通过token去根据POPW去进行合理的利益分配和价值捕获，更好降低CAC，然后增加retention

从web2的世界来看，这是一个数据标注的分发平台，有点像滴滴和美团外卖。但是从web3来看，这是一个有真实现金流的Axie Infinity+YGG。在2021年的牛市中，Axie和YGG的组合带了相当多的第三世界用户进入Web3，并且这类游戏公会在疫情中养活了非常多的第三世界家庭，尤其是菲律宾。市场也给了Axie和YGG非常好的回报，他们是很有意思的Alpha。我们作为一个bridging web2和web3的投资人，非常愿意支持利用区块链技术给真实商业添砖加瓦的项目和团队，我们很期待团队在之后的表现。这也是我们看到少有的web3技术能够给web2业务插上翅膀的方向。

来源：金色财经