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幫谷歌DeepMind填補(bǔ)后訓(xùn)練空白,印度AI創(chuàng)企融資2500萬美元,ARR超數(shù)千萬

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智東西
編譯 陳佳
編輯 程茜

智東西3月26日消息,據(jù)外媒TechCrunch昨日報(bào)道,提供訓(xùn)練后數(shù)據(jù)和評估工作的印度創(chuàng)企Deccan AI完成2500萬美元(約合人民幣1.73億元)A輪融資。Deccan AI成立于2024年10月,在過去一年業(yè)務(wù)規(guī)模實(shí)現(xiàn)10倍增長,年化營收已達(dá)數(shù)千萬美元量級。該公司已服務(wù)約10家客戶,客戶名單中包括谷歌DeepMind和云數(shù)據(jù)平臺Snowflake,約80%的收入來自前五大客戶。

Deccan AI的核心定位,是填補(bǔ)前沿AI實(shí)驗(yàn)室自研能力之外的后訓(xùn)練空白。該公司創(chuàng)始人魯克什·雷迪(Rukesh Reddy)說,后訓(xùn)練階段對錯誤的容忍度接近于零,任何失誤都會直接影響模型在生產(chǎn)環(huán)境中的表現(xiàn)。這使得后訓(xùn)練這一環(huán)節(jié)比早期訓(xùn)練階段更難規(guī)?;?/p>

本輪融資全部以股權(quán)形式完成,由A91 Partners領(lǐng)投,Susquehanna國際集團(tuán)和普羅斯風(fēng)投(Prosus Ventures)跟投。

Deccan AI總部位于舊金山灣區(qū),在印度海得拉巴設(shè)有大規(guī)模運(yùn)營團(tuán)隊(duì),目前員工約125人,背后依托超過百萬名貢獻(xiàn)者組成的任務(wù)網(wǎng)絡(luò),每月活躍貢獻(xiàn)者在5000至10000人之間。

Deccan AI創(chuàng)始人Reddy畢業(yè)于印度頂尖院校印度理工學(xué)院孟買分校(IIT Bombay),擁有印度管理學(xué)院艾哈邁達(dá)巴德分校(IIM Ahmedabad)MBA學(xué)位,此后在花旗銀行、摩根大通和咨詢公司Monitor Group從事金融和管理咨詢工作超過15年。


▲Deccan AI創(chuàng)始人魯克什·雷迪(Rukesh Reddy)(圖源:Deccan AI)

一、后訓(xùn)練需求快速外溢,模型落地能力開始依賴外部服務(wù)商

包括OpenAI與Anthropic在內(nèi)的頭部AI實(shí)驗(yàn)室仍將基礎(chǔ)模型訓(xùn)練牢牢掌握在內(nèi)部,但圍繞模型落地的大量工作正在向外轉(zhuǎn)移。從數(shù)據(jù)生成、結(jié)果評估到強(qiáng)化學(xué)習(xí)優(yōu)化,后訓(xùn)練逐漸從附屬環(huán)節(jié)變?yōu)闆Q定模型可用性的關(guān)鍵步驟。隨著企業(yè)推動大模型進(jìn)入真實(shí)業(yè)務(wù)場景,對穩(wěn)定性、準(zhǔn)確性和可控性的要求顯著提高,這一階段的復(fù)雜度與成本同步上升,外部服務(wù)商開始承接越來越多任務(wù)。

Deccan AI正是在這一趨勢中切入市場。該公司提供從代碼能力提升、智能體訓(xùn)練到模型調(diào)用API等外部工具的一整套服務(wù),使模型能夠與真實(shí)軟件系統(tǒng)交互并完成復(fù)雜任務(wù)。相比早期以文本處理為主的模型應(yīng)用,當(dāng)前行業(yè)正在向“世界模型”演進(jìn),涉及機(jī)器人與視覺系統(tǒng),對數(shù)據(jù)質(zhì)量和評估體系提出更高要求,這也進(jìn)一步放大了后訓(xùn)練的需求。

該公司與谷歌DeepMind等前沿實(shí)驗(yàn)室合作,參與專家反饋生成、評估流程設(shè)計(jì)以及強(qiáng)化學(xué)習(xí)環(huán)境構(gòu)建,同時(shí)向企業(yè)客戶提供評估工具Helix和運(yùn)營自動化平臺。Deccan AI的客戶還包括云數(shù)據(jù)平臺Snowflake,目前已服務(wù)約10家客戶,并在同一時(shí)間運(yùn)行數(shù)十個項(xiàng)目。

伴隨大模型商業(yè)化推進(jìn),圍繞后訓(xùn)練形成的服務(wù)市場正在快速擴(kuò)張。AI數(shù)據(jù)服務(wù)公司Scale AI與其競爭對手Surge AI,以及AI訓(xùn)練服務(wù)商Turing、AI人才平臺Mercor等公司均在提供數(shù)據(jù)標(biāo)注、評估與強(qiáng)化學(xué)習(xí)相關(guān)服務(wù)。與傳統(tǒng)數(shù)據(jù)標(biāo)注不同,這一階段更依賴高學(xué)歷專家參與,對數(shù)據(jù)的專業(yè)性與一致性要求更高,同時(shí)交付周期往往被壓縮至數(shù)天之內(nèi),速度與質(zhì)量之間的矛盾成為行業(yè)普遍挑戰(zhàn)。

二、后訓(xùn)練質(zhì)量容錯率接近為零,速度與精度之間的矛盾加劇

在后訓(xùn)練階段,數(shù)據(jù)質(zhì)量直接決定模型在真實(shí)環(huán)境中的表現(xiàn)。Deccan AI創(chuàng)始人Reddy說,這一環(huán)節(jié)對錯誤的容忍度“接近于零”,任何標(biāo)注偏差或評估誤差都可能在上線后被放大,影響模型穩(wěn)定性與安全性。這使后訓(xùn)練不再是簡單的數(shù)據(jù)加工,而是需要高度專業(yè)知識參與的精細(xì)化過程。數(shù)據(jù)往往必須具備明確的領(lǐng)域?qū)傩?,例如編程、金融或工程等專業(yè)場景。

這種高要求也帶來了規(guī)?;y題。相比早期以圖像識別為代表的標(biāo)注任務(wù),當(dāng)前大模型后訓(xùn)練更依賴具備碩士、博士背景的知識型勞動者。Deccan AI的貢獻(xiàn)者網(wǎng)絡(luò)超過100萬人,其中約10%擁有高等學(xué)位,在實(shí)際項(xiàng)目中這一比例會進(jìn)一步提高。平臺每月活躍貢獻(xiàn)者在5000至10000人之間,覆蓋學(xué)生、行業(yè)專家與研究人員,但即便如此,高質(zhì)量數(shù)據(jù)供給仍然受到限制。

Reddy說,AI實(shí)驗(yàn)室往往要求在數(shù)天內(nèi)完成大規(guī)模高質(zhì)量數(shù)據(jù)交付,這意味著企業(yè)需要在極短周期內(nèi)完成任務(wù)拆解、專家匹配與質(zhì)量控制流程。對服務(wù)商而言,既要保證數(shù)據(jù)準(zhǔn)確性,又要滿足快速迭代節(jié)奏,是運(yùn)營上的核心挑戰(zhàn)。

圍繞這一環(huán)節(jié)的用工模式也持續(xù)引發(fā)討論。行業(yè)普遍依賴靈活用工來完成數(shù)據(jù)生產(chǎn),不同平臺的報(bào)酬差異較大。Deccan AI能給出的區(qū)間為每小時(shí)10美元至700美元(約合人民幣69元至4834元)不等,頂級貢獻(xiàn)者月收入最高可達(dá)7000美元(約合人民幣4.83萬元)。這一分布反映出后訓(xùn)練任務(wù)的分層結(jié)構(gòu),基礎(chǔ)標(biāo)注與高端專家任務(wù)在價(jià)值與門檻上差異明顯。

結(jié)語:后訓(xùn)練外包市場成型,AI產(chǎn)業(yè)鏈分工格局初現(xiàn)

Deccan AI的融資是一個信號,說明圍繞大模型落地形成的后訓(xùn)練服務(wù)市場已經(jīng)具備獨(dú)立規(guī)模。前沿模型的研發(fā)競爭仍在激烈推進(jìn),OpenAI、Anthropic、谷歌DeepMind與百度、阿里、DeepSeek等公司都在持續(xù)投入核心能力建設(shè),但模型之外的后訓(xùn)練工作正在加速流向?qū)I(yè)服務(wù)商。

這條產(chǎn)業(yè)鏈的分工邏輯已經(jīng)清晰:誰來做模型、誰來做數(shù)據(jù)、誰來做評估,各自的位置正在成型。后訓(xùn)練不再是模型研發(fā)的尾聲,而是決定模型能否真正落地的關(guān)鍵環(huán)節(jié),圍繞它形成的專業(yè)化分工,將是AI產(chǎn)業(yè)下一階段競爭的重要變量。

來源:TechCrunch

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