后训练人类数据
一句话结论
- 美国后训练人类数据已是"专家时薪市场"：Mercor（年化毛收入约 $20 亿，2026-06，Sacra 估算）、Handshake AI（AI 训练年化毛收入约 $10 亿，2026-04；含传统招聘业务合计约 $11.5 亿）、Surge AI（2024 收入约 $12 亿，Sacra 估算，盈利）、Scale AI（2026 指引略超 $10 亿，⚠️ 二手未复核，较 2025 预期腰斩）合计吞掉行业绝大部分收入。Mercor / Handshake / micro1 是含专家分成的"年化毛收入"，Surge / Scale 是净收入，两类数字不能直接比 [6][8][5][1]。
- 中立性是本层最重的资产：Meta 以 143亿（14.3B）买入 Scale 49% 后，Google、OpenAI、xAI、Microsoft 减单，订单流向 Surge、Mercor、Handshake；但 Mercor 自身又因 2026-03 的 LiteLLM 供应链攻击被 Meta 暂停合作并吃到至少 5-6 起合同工集体诉讼，数据安全同样是准入门槛 [1][2][3][33]。
- 需求结构迁移：从"每条几美分的众包标注"迁到"$50-250/h 的专家出题与判分"。Llama 3 多语言 SFT 中人工标注仅占 2.4%，Qwen2.5、DeepSeek-R1、Kimi K2、Tülu 3 的后训练更依赖开源 / 合成 / 可验证奖励；人类数据的边际位置收缩到偏好、rubric、前沿难题与冷启动 [26][27][28][29][30]。
- 与 robotics 专栏对应的遥操层相比：本层产出是文本判断而非物理轨迹，交付单位是"专家小时"，供给靠人才市场与 AI 面试筛选，而不是采集场地与硬件，因此扩张速度（Mercor 一年约 3 倍）远高于遥操 [6]。
- 中国侧分层清晰但体量差距大：海天瑞声 2025 营收 3.77 亿元（业绩快报口径），"训练数据相关应用服务"仅 0.28 亿元（券商研报引 Choice 数据，未对年报原文核到）；UniPat AI（A 轮 $3 亿）、Humanlaya（壤智能）、曼孚科技 MindFlow 靠大厂战略资本起步；国家层面以 7 个数据标注基地托底（见 国家数据局数据标注基地与标注产业）。专家时薪媒体口径"100 元到 400 元以上"，约为美国专家价的 1/3-1/5（作者估算）[19][32][23]。
生产方式
四类产物与流程
| 产物 | 做什么 | 典型人力 | 谁在下单 |
|---|---|---|---|
| SFT 示范 | 人写 prompt + 理想回答（含多轮、工具调用、代码） | 通才到专家，按小时或按条 | lab 写 spec（任务分布、风格、质检线），vendor 生产 |
| 偏好对比 | 对同一 prompt 的 2 个以上回答排序 / 打强度（Llama 3 用 4 档：significantly better / better / slightly better / marginally better），部分加"编辑最优回答"一步 | 通才 + 领域专家 | RLHF / DPO / 奖励模型 |
| 专家题库与 rubric | PhD / 医生 / 律师 / 程序员出"前沿模型会错"的题并写评分细则（见 Rubric-as-reward（RaR / OpenRubrics）） | 高学历专家，$50-250/h 级 | 评测集、RL 的 rubric 奖励 |
| 红队 / 安全 | 构造越狱、有害提示，标注危害等级 | 红队专家 + 心理成本高的内容审核 | 安全对齐与上线评估 |
偏好分档与流程来自 Llama 3 技术报告 §4.2.1 [26]。
供应链机制
- lab 出 spec、vendor 生产；lab 不愿把能力短板暴露给单一 vendor，spec 拆得很碎，一家只看到局部（作者判断，无外部来源）。
- 三种交付形态：(a) 按任务 / 按条计价（API 用量，Surge 的描述）；(b) 按专家小时转售并抽成（Mercor 招聘抽成约 30%，Sacra 估算）；(c) 托管项目服务（复杂 RLHF 项目，季度合同）[5][6]。
- 专家池供给（口径各异）：Handshake 称 50 万 PhD + 300 万硕士生（Sacra 转述）；Mercor 30 万+ 人才库、10 万+ 已雇、3 万+ 周活合同工、400+ 全职（Sacra 估算）；Surge 约 5 万合同工 + 约 130 全职（Sacra）；Labelbox / Alignerr Alignerr 称 100 万+ 领域专家（公司口径）；Turing 称 400 万开发者网络（公司口径）[6][8][5][13]。
- 自动化趋势：Mercor 用 AI 面试做专家筛选；Labelbox 2026-02 收购 Upcraft，用 agent 做专家招募与管理；Mercor 2026-02 收购 Sepal AI，Handshake AI 2026-01 收购 Cleanlab 补评测与数据质量能力 [13]。
吞吐与人效（极端样本）
- Surge：约 130 全职撑 $12 亿（2024，Sacra 估算）收入，人效约 $900 万/人，为全行业最高；合同工"Surgers"每工作分钟 30-40 美分（约 $18-24/h，Sacra）[5]。
- Mercor：2026 H1 毛收入 $6.14 亿，约为 2025 全年的 1.7 倍；每日付给合同工超 $200 万（Sacra）[6]。
厂商与渠道
收入口径速记：净收入＝公司自留部分；年化毛收入 / ARR＝含付给专家的 60-70% 分成，约等于"平台流水"。两类不能相加、不能直接比大小。Mercor 的 ARR（约 $15 亿+，Bloomberg / TechCrunch）与年化毛收入（约 $20 亿，Sacra / Dealroom）也是两个口径 [6][7][8]。
美国老四家
老四家 = Scale / Surge / Mercor / Handshake（详见 数据商市场结构）。
| 名称 | 国家 | 类型 | 规模口径 | 客户 | 融资 | 来源 |
|---|---|---|---|---|---|---|
| Scale AI | 美 | 标注 / RLHF / SEAL 榜单 / RL Environments / 政府业务 | 【净收入口径】2024 约 $8.7 亿（媒体）；2025 约 $20 亿为当时 guidance；2026 指引略超 $10 亿 ⚠️ 二手、Forbes 原文未取到；2025-07 裁员 14%（约 200 全职 + 500 合同工） | Meta 为主；Google（原计划 2025 年约 $2 亿）、OpenAI、Microsoft 减单；政府国防 | Meta $143 亿 / 49%（无投票权）/ 估值 $290 亿 | [1][2][3] |
| Surge AI | 美 | 高端 RLHF、SFT、评测、红队 | 【净收入口径】2024 约 $12 亿（Sacra 估算）；2025 约 $14 亿仅聚合站，⚠️ 未证实；约 130 全职 + 约 5 万合同工 | 约 12 家客户贡献超 $10 亿：OpenAI、Google、Anthropic、Microsoft、Meta | 自举；2025-07 洽谈融资 $10 亿，估值 $150-250 亿各源不一，⚠️ 未见关闭；2025-05 被诉误分类 | [4][5] |
| Mercor | 美 | 专家人才市场 + 数据 / 评测 / APEX 榜单 | 【年化毛收入，含专家分成 60-70%】2025 底 $7.6 亿 → 2026-06 约 $20 亿（Sacra 估算）；毛利 35-40% | OpenAI、Meta、Anthropic | Series C $3.5 亿 @ $100 亿（2025-10，公司口径）；2026-07 Forbes 报洽谈 $5 亿 @ $200 亿，⚠️ 未关闭 | [6][7] |
| Handshake AI | 美 | PhD / 硕博专家的推理链、偏好、评测、BankerToolBench | 【年化毛收入，含专家分成】2026-04 AI 训练约 $10 亿（Sacra、Dealroom；含传统招聘合计约 $11.5 亿，较 2026-01 的 $5.5 亿约翻倍）；净收入估约 $3 亿（AI 板块）至 $4.5 亿（全公司，Sacra） | 称"基本所有前沿 lab"（公司口径） | 母公司 2022 Series F 估值 $35 亿 | [8] |
第二梯队
| 名称 | 国家 | 类型 | 规模口径 | 客户 | 融资 | 来源 |
|---|---|---|---|---|---|---|
| Turing | 美 | 前沿 lab 的 coding / STEM / 多模态数据，转向 RL 环境 | 【ARR】$1.67 亿（融资时）；盈利 | OpenAI 等 | Series E $1.11 亿 @ $22 亿（2025-03） | [9] |
| Invisible Technologies | 美 | 运营外包 + AI 训练数据 | 【收入，公司口径】2024 $1.34 亿 | - | 2025-09 $1 亿 @ 超 $20 亿（Bloomberg） | [10] |
| Micro1 | 美 | AI 面试 + 专家网络 + RL gym | 【年化毛收入】$5 亿（2026-08，TechCrunch 转述）；年初 ARR 约 $700 万 | 前沿 lab、Microsoft、Amazon、1X | 2026-09 Forbes 报 $1 亿+ @ $40 亿，公司拒绝评论 | [11] |
| Snorkel AI | 美 | 程序化标注 → 数据集 + RL 环境 | 【年化收入，口径未明】超 $3.5 亿，⚠️ 二手（BetaNews 等） | - | 2026-09 报 Series E $3.5 亿 @ $35 亿 | [12] |
| Labelbox / Alignerr | 美 | 标注平台 + Alignerr 专家网络 | 收入未查到 | - | 累计约 $1.89 亿（聚合站，未复核） | [13] |
| Toloka | 欧 / 美 | 众包 + 专家数据、安全评测、红队 | 收入未查到 | 报道称 Amazon、Microsoft、Anthropic | 2025-05 $7200 万，Bezos Expeditions 领投；Nebius 保留多数经济权益、让出多数投票权 | [14] |
| Appen（澳鹏）（澳鹏） | 澳 | 传统标注 + LLM 项目 | 【净收入】FY25 $2.308 亿；Appen China $1.029 亿（+75%）、Global $1.279 亿（-21%） | 2024 年失去 Google 合同 | FY26 指引 $2.7-3.0 亿；FY25 净亏 $2180 万 | [15] |
| Sama | 美 / 肯尼亚 | 标注 + 内容审核 | 近期财务未查到 | OpenAI（2022-02 终止）、Meta | Series B $7000 万（2021-11） | [16] |
| iMerit | 美 / 印度 | 专家标注 | 未查到 | 未查到 | 未查到 | - |
| Pareto.AI / Centaur Labs / Prolific | 美 / 美 / 英 | talent-first 标注 / 医疗众包 / 研究受试者与人类评测 | 均未查到 | - | 种子 $450 万 / B 轮 $1650 万 / A 轮 $3266 万（聚合站） | [17] |
| Outlier / Remotasks（Scale 旗下） | 美 | 面向个人的众包平台 | Remotasks 菲律宾 1 万+ 工人（WaPo 2023） | - | 无官方费率表 | [3][18] |
中国
| 名称 | 国家 | 类型 | 规模口径 | 客户 | 融资 | 来源 |
|---|---|---|---|---|---|---|
| 海天瑞声 688787.SH | 中 | 语音 / 语言数据、SFT / RLHF / DPO 与评测；DOTS-LLM 平台 | 【净收入，上市披露】2025 营收 3.77 亿元（+59%，业绩快报 37,697.20 万元），其中"训练数据相关应用服务"0.28 亿元（+1394%）；2026Q1 营收 9,677.93 万元（+38.63%）；H1 净利 977.29 万元，⚠️ H1 营收未查到 | 未披露 | 科创板上市 | [19][20] |
| 数据堂 Datatang | 中 | 版权数据集、调优标注、模型评测 | 未披露 | - | 未上市 | 官网 |
| 云测数据 Testin | 中 | 云测试 + AI 数据 + RPA | LLM 口径未查到 | - | C 轮 $3000 万（2016，聚合页） | [21] |
| 标贝科技 | 中 | 语音合成 / 数据服务 | 未核实 | - | B+ 轮超亿元（2023-04） | [21] |
| 整数智能 MolarData | 中 | 数据集构建 ACE、MooreData 平台、RLHF 服务 | 未披露 | - | 2024-08 数千万元 A 轮（峰瑞领投）；估值无官方 | [22] |
| 曼孚科技 MindFlow（曼孚科技） | 中 | AI 数据生成平台、Agent 平台、Eval 体系 | 未披露 | - | 2025-07 近亿元 B+++；2026-04 数亿元 Pre-C（五源领投） | [21] |
| UniPat AI | 中 | 训练后分析、数据合成、RL；自有 benchmark | 公司口径 | - | 2026-09 A 轮 $3 亿，阿里领投，投后约 $25 亿（媒体口径） | 媒体 |
| Humanlaya（壤智能）（原壤智能） | 中 | 专家标注 + 评测集；称 Talents-AI 10 万+ 专家（公司口径） | 公司口径 | - | 2026-09 数亿元 Pre-A，鼎晖领投 | 媒体 |
| 国家数据标注基地（7 城） | 中 | 国家层面托底，见 国家数据局数据标注基地与标注产业 | 截至 2025 上半年建数据集 524 个、29PB+、服务大模型 163 个 | - | 贵州对企业奖励：首次达 300 人或营收 3000 万元奖 100 万元，最高 1000 万元（企业奖励，非个人补贴） | [23][24] |
字节 Xpert 专家众包、国内常态合作的美国供应商（Mercor / AfterQuery / Turing）均无逐条外部来源，不作为事实采用。国内标注市场 2025 年 117.53 亿元、2026 年预计超 150 亿元（界面新闻引某机构测算，口径不统一）[21]；2025-01 四部委《关于促进数据标注产业高质量发展的实施意见》目标 2027 年前年均复合增速超 20% [23]。劳工与转包结构见 数据标注劳工与转包结构。
应用方式
各模型披露的人工数据规模
| 模型 / 报告 | 披露的 SFT 条数与偏好对数 | 人工数据判断 | 来源 |
|---|---|---|---|
| Llama 2（2023） | 偏好对比"超过百万条"二元比较（Meta 自建集）；SFT 27,540 条高质量标注，结论是"少而精" | 全人工，量级明确 | [25] |
| Llama 3（2024）Meta | 绝对条数未披露。偏好集只给占比：通用英语 81.99%、代码 6.93%、多语言 5.19%、推理与工具 5.89%，平均 3.8 轮 / 对话；六轮迭代；多语言 SFT 分布：人工标注 2.4%、其他 NLP 任务 44.2%、拒绝采样 18.8%、翻译推理 34.6% | 偏好为人工；SFT 以人类 prompt + 拒绝采样 + 针对性合成为主 | [26] |
| Qwen2.5（2024-12）Qwen / 阿里通义 | 后训练共约 100 万例；SFT 超 100 万条；DPO 约 15 万训练对；偏好 / 奖励"人工与自动标注共同产生"，人工 + 自动双重复核 | 人工占比未披露 | [27] |
| DeepSeek-R1（2025-01）DeepSeek-R1（论文，含 R1 蒸馏路径） | 冷启动"少量"长 CoT，经人工后处理提高可读性；后续拒绝采样 SFT 约 80 万（60 万推理 + 20 万非推理）⚠️ 二手摘要口径，未对原文核到 | 人工只参与冷启动润色 | [28] |
| Kimi K2（2025-07）Kimi / 月之暗面 Moonshot | 未披露 SFT 条数与偏好对数；主路径为 agentic 数据合成（约 3000 个真实 MCP 工具扩到 2 万+ 合成工具，⚠️ 二手评述口径）+ RLVR + self-critique rubric 奖励 | 人类占比未披露 | [29] |
| Tülu 3（2024-11）Tülu 3（SFT mixture / 合成配方 / Dolci） | SFT 混合 939,344 条；DPO 偏好实例 8B 271,409、70B 334,302（偏好实例，不是唯一 prompt）；混合含 No Robots 等人工写作集 | 人工为少数，开放可复现 | [30] |
| OLMo 2（2025-01）Ai2（OLMo / Dolma / Tülu） | 沿用 Tülu 3 配方：tulu-3-sft-olmo-2-mixture 共 939,104 prompts；偏好由 GPT-4o 做 LM judge 合成 | 人工比例低 | [31] |
除 Llama 系列外，开源模型报告基本不披露外包标注量或供应商；中国模型技术报告亦未见采信中国数据商的 benchmark（作者判断）。公开偏好数据集见 偏好数据集（UltraFeedback / Anthropic HH-RLHF / OpenAssistant oasst1）。
在训练管线中的位置
- SFT：教格式与风格；条数已从万级到 Tülu / Qwen 的 100 万级混合，大多由合成与开源数据构成，人工提供"种子 + 难例"。
- RLHF / DPO：偏好数据是人工最稳固的位置（Llama 3 偏好全人工），之后被 RLAIF、rubric 奖励侵蚀。
- RL / rubric：Scale RaR（arXiv 2507.17746）、小红书 Rubric Anchors（arXiv 2508.12790，10,000+ rubric）把专家工作从"标答案"改为"写评分细则"；风险是奖励 hacking（arXiv 2605.12474，⚠️ 未复核）。
- 评测：vendor 自建榜单（Scale SEAL / SWE-bench Pro，Surge GDP.pdf / Riemann-bench，Mercor APEX，Handshake BankerToolBench，UniPat、Humanlaya、xbench）同时是销售工具；被 lab system card 引用的有 SEAL、APEX-Agents、GDP.pdf / Riemann-bench（⚠️ 经二手整理，引用来源未逐条复核）。
规模、成本与价格
市场规模
| 口径 | 数字 | 说明 |
|---|---|---|
| lab 采购向 | 约 $85 亿 / 年（2026-07，50+ 家，>75% 在老四家） | Pebblous / RL List 口径，二手 |
| 泛数据服务 | 约 $186 亿（2025，沙利文 / IIM） | 含数据标注 / RLHF 工程服务，与上行不可相加 |
| 全球 AI 数据标注 | 2026 年 $23.2 亿 | 第三方预测，口径更窄，与上两者冲突，不采用 [12] |
| 中国 | 2025 年 117.53 亿元 | 口径不统一 [21] |
专家时薪（美国）
对照总表见 专家与标注时薪对照，价格带见 LLM 数据价格带。
| 来源 | 口径 | 区间 | 备注 |
|---|---|---|---|
| Mercor 站上挂牌（2026-08 快照） | 单岗位 | ML 工程师 $70-250/h；医师 $110-250/h；管理咨询专家 $150-220/h | 岗位挂牌价，非保证薪资 [7] |
| Mercor 广告"平均时薪" | 平均 | 2026-07 约 $122/h；2026-06 下旬曾从 $141 改标为 $80 又回弹 | 波动大，营销数字 [7] |
| Sacra | 专家均值 | $85+/h | 估算 [6] |
| Handshake | PhD | $100-125/h（Sacra）；另一口径 $40-125/h | 两口径冲突，取区间 [8] |
| 通用 AI 训练任务 | 平台帖估计 | $20-35/h；专业 $50 起，医法量化 $150+ | 博客估计，非挂牌价 [7] |
| Scale 对比 | PhD | $30-50/h | ⚠️ 未独立复核 |
通用标注与分成
- Surge 合同工：每工作分钟 30-40 美分（约 $18-24/h）[5]。
- Outlier / Remotasks：无官方费率表；评测站估计 Remotasks 基础标注 $3-10/h，LLM 评测 $15-25/h；Outlier 通用写作评测 $15-25/h、编码 $25-50/h，另有 $19.5-32.5/h 的说法；"任务量骤降、未付培训时间"的投诉普遍 [18]。
- 肯尼亚 / Sama：2023 年 TIME 报道，OpenAI 经 Sama 外包有害内容标注，工人税后约 $1.32-2.00/h，OpenAI 付 Sama 约 $12.50/h（内部文件）[16]。
- Mercor 毛利 35-40%，专家拿 60-70%；Handshake 净收入约为毛收入的 30%（AI 训练 $10 亿毛 → 约 $3 亿净，Sacra）[6][8]。
- Surge 公开价格点未查到；"约为 Scale 的 10 倍"的相对价格 ⚠️ 未复核。
中国
- 蓝鲸新闻（2025-12）：金融 / 法律 / 物理硕博被高薪招为标注，"时薪从 100 元跃升至 400 元以上，上不封顶"，属个案与招聘信息 [32]。
- 科学类 PhD ¥150-300/h（约 Mercor 的 1/3-1/5），为作者估算。
- 普通标注员月薪、计件单价、基地对个人的小时补贴：未查到可靠 2026 年数据。
局限与争议
中立性：Scale–Meta
- 2025-06 Meta 投 $143 亿占 49%（无投票权），Wang 去 Meta，Droege 任 CEO；随后 Google、OpenAI、Microsoft 减单，xAI 另寻替代；OpenAI 否认与泄密风险有关。Mercor CEO 称已见到撤离 Scale 客户的需求涌入 [1][2][3]。
- 同期 Scale 裁员 14%；2026 指引由约 $20 亿降至略超 $10 亿（⚠️ 二手）。
- 同构的"授权 + 挖人"交易见 授权加挖人交易模板、Mechanize。
- 反面：Mercor 因 LiteLLM 供应链攻击被 Meta 暂停合作，说明中立性之外还要看安全。
数据安全与泄露
- Scale：2025-06 Business Insider 披露 85 份文档（含 Google 7 份保密说明书、Meta、xAI 项目材料）因"知道链接即可访问"的 Google Docs 暴露，合同工姓名、私人邮箱与绩效评估也可见；Scale 随后锁定文件；文档还显示 Google 的合同工曾用 ChatGPT 改进 Bard（Scale 称不用于训练）[18]。
- Mercor：2026-03 披露的安全事件与 LiteLLM 供应链攻击（PyPI 凭据被劫持，恶意版本约 40 分钟）相关；Lapsus$ 声称拿到数据；合同工起诉至少 5 起（Business Insider）/ 6 起（法院记录核对）集体诉讼，主张平台收集的 SSN、护照、人脸与声纹、面试视频保护不足。"约 4TB / 4 万+ 受影响人员"仅来自单一供应商博客，⚠️ 未证实 [33]。
劳工
- 肯尼亚 / Sama：见上；Sama 2022-02 提前八个月终止 OpenAI 合同，并面临内容审核员诉讼 [16]。
- 菲律宾 / Remotasks：WaPo 2023-08 报道低于最低工资、延迟或扣薪、至少 1 万人；美国 DOL 对 Scale 的公平劳动标准调查在新工资盗窃诉讼提起当天被撤销；Clarkson 对 Scale / Outlier 的集体诉讼涉及 1 万-2 万名工人（AB5 误分类）[18]。
- Surge：2025-05 Clarkson 在旧金山高等法院提起误分类集体诉讼，主张未付培训时间与任务计时压低实际时薪；未查到判决或和解 [5]。
- 更多见 数据标注劳工与转包结构。
质量与专家造假
- 404 Media 报道（经 Tom's Guide / AI Weekly 转述）：OpenAI 解雇用 AI 代写评分的合同工；Mercor 称确认后"立即移除"；一项未经同行评审的研究估计 33%-46% 的众包工人使用过 LLM；监督者靠人工模式识别（重复措辞、过多长破折号、完成过快）而非 AI 检测器 [34]。
- 身份造假：Sacra 将"合同工欺诈与疑似渗透"列为 Mercor 风险；未查到公开具体案例。
- Scale 除泄露外的具体质量事故：未查到一手来源。
结构性风险
- lab 自建上升是所有 vendor 的天花板（Epoch 观察，二手）。
- 基础模型自动预标注挤压低端计件；岗位两极化（中国信通院《人工智能数据标注产业图谱（2026年）》被转述，⚠️ 原文未取到）。
- 评测商"裁判兼运动员"：自建榜单与卖数据并存带来的信任风险（作者分析）。
口径冲突与未核实
| 说法 A | 说法 B | 采信 | 原因 |
|---|---|---|---|
| Mercor 2026 约 $15 亿+（ARR，Bloomberg / TechCrunch） | 约 $20 亿（年化毛收入，Sacra / Dealroom） | 并列，标明口径 | 两个口径不同，不是同一数字的冲突 |
| Mercor 估值 $7B+ | 100亿（SeriesC，公司口径）；200 亿为洽谈；个别聚合站 $141.9 亿 | $100 亿确认，其余为传闻 | 只有 $100 亿有公司一手来源 |
| Mercor 专家时薪 $40-150 / PhD $90-110 | 2026-08 挂牌 $50-250/h 视岗位；"平均"被营销性调整（$141 → $80 → $122） | 分层写，不写单一数字 | 挂牌价随岗位与营销波动 |
| Surge 融资 $10 亿 @ $250 亿 | Reuters"超 $150 亿"，Bloomberg"至少 $250 亿"；Wikipedia 称从未接受外部融资 | 洽谈，未证实关闭 | 无一源确认交割 |
| Surge 成立 2020 | Sacra 写 2021 | 2020/2021 | 来源不一 |
| Surge 合同工 100 万 | Sacra 约 5 万 | 5 万 | 100 万未复现 |
| Surge 2025 收入 $14 亿 | 仅聚合站出现 | ⚠️ 未证实 | 无一手来源 |
| Scale 2026 收入 $20 亿 | 略超 $10 亿 | 略超 $10 亿并标 ⚠️ | 未能独立确认任一数字，Forbes 原文 403 |
| Handshake 时薪 $40-125 | Sacra：专家 $100-125/h | 区间并列 | 岗位差异 |
| Handshake 年化毛收入（$10 亿 / $11 亿 / $11.5 亿并存） | Sacra / Dealroom：AI 训练约 $10 亿，含招聘合计约 $11.5 亿；KuCoin 快讯写 $100 亿 | AI 训练约 $10 亿（合计 $11.5 亿另注）；净收入约 $3 亿（AI）至 $4.5 亿（全公司） | 100亿系单位错误，忽略；11 亿 一说未在一手/Sacra 页复现 |
| 老四家曾含海天瑞声 / 数据堂 / 整数智能 | 无任何一手来源 | 老四家 = Scale / Surge / Mercor / Handshake | 无来源支持前一说法 |
| 海天瑞声 2026 H1 营收 1.92 亿元（+22.45%） | 仅确认 H1 净利 977.29 万元（+156.87%） | 不引 H1 营收 ⚠️ | 未取到半年报 |
| Llama 3 偏好 / SFT 绝对条数 | Table 6 只给占比 | 不写绝对条数 | 技术报告未披露；Llama 2 才有 >100 万比较与 27,540 SFT |
| Tülu 3 偏好 271,409 视为 prompt 数 | 为偏好实例（8B DPO） | 写"偏好实例" | 区分实例与唯一 prompt |
| 全球 AI 数据标注 2026 年 $23.2 亿 | $85 亿（lab 采购）/ $186 亿（泛服务） | 不采用 $23.2 亿 | 口径更窄且冲突 |
未查到：iMerit、CloudResearch、Sama 近期财务、Remotasks 肯尼亚诉讼细节、中国普通标注员薪资与基地个人补贴。
来源
- TechRepublic, Scale AI layoffs: https://www.techrepublic.com/article/news-scale-ai-layoffs/
- Outlook Business, Scale 裁员 14% / Meta $143 亿: https://www.outlookbusiness.com/deeptech/artificial-intelligence/scale-ai-lays-off-14-of-staff-amid-revamp-following-metas-143bn-investment
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- Sacra Mercor: https://sacra.com/c/mercor/
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- TechCrunch Turing: https://techcrunch.com/2025/03/06/turing-a-key-coding-provider-for-openai-and-other-llm-producers-raises-111m-at-a-2-2b-valuation
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本文为个人研究笔记，结论基于成文时可获得的公开信息；带〔估算〕〔推断〕或 ⚠️ 的数字未经独立核实。