点击关注
已关注公众号
当算力、算法的内卷逐渐触顶，高质量数据已然成为决定大模型发展上限的关键。
近日，AI数据服务商 智能知识（Human Intelligence）完成天使轮融资，由锦秋基金、耀途资本联合投资。叠加此前五源资本、奇绩创坛参与的种子轮融资，资本持续加码的背后，直指国内专家数据赛道的短板与机遇，也预示着中国大模型竞争正式进入“数据筑基”的新阶段。
专家数据赛道为何成新风口？
行业早已形成共识，机器学习的突破依托两大核心：一是获取更优质、全面的data，二是对数据开展更高效的建模。结合行业经典结论“Bitter Lesson”来看，模型架构迭代仅能带来小幅提升，数据驱动才是实现跨越式发展的关键，而搭建评测与RL环境，更是最大化利用人力价值的有效方式。
海外市场早已诞生Surge AI、Mercor、Scale AI等头部专家数据平台，构建起成熟的产业生态。我国拥有全球体量庞大的工程师、科研人员与各行业专业人才，人才基数与质量优势突出，但始终缺少系统化的运营模式，组织跨行业专家的效率不足。现阶段不少国产大模型长期依靠蒸馏数据、海外数据迭代，无法建立自主技术壁垒。
因此，对于智能知识来说，本轮融资资金将聚焦两大发展方向：一方面深耕Coding、Enterprise Office（GDPVal）、Agentic Tool Use等高价值数据品类，同时积极拓展AI4Math、AI4Science、AutoResearch等前沿应用场景；另一方面持续升级专家网络，优化专家画像、技能评估与人岗匹配机制，打造高质量、高活跃度的专家协作社区，补齐本土高端数据供给短板。
差异化布局，如何跑出本土数据服务新路径？
区别于传统劳动密集型数据标注厂商，智能知识 主打知识密集型专家数据服务，搭建起完整业务闭环。
公司拥有两大核心业务载体：智能知识（human-intelligence.cn）专注前沿大模型数据生产与方法论沉淀；一面千识（meetchances.com）作为国内领先的大模型专家招募与协作平台，打通行业专家与AI数据需求的对接通道。
目前平台落地成效显著，一面千识每日可开展数百场AI面试，每月有数千名专家成功接单，累计注册专家达数万人，整体运营体系运转成熟。团队拒绝盲目堆砌数据、追逐基准分数，其技术理念不止于产出训练原料，而是希望依托优质数据，培育拥有好奇心、幽默感与创造力的AGI。
这套技术路线对标国际行业标准，同时深度贴合国内市场环境，走出了独有的差异化道路。
行业拐点已至，本土数据能否构筑AI护城河？
当下大模型的竞争，早已延伸到算力、算法之外的底层赛道，高质量专家数据是AI产业不可或缺的隐形基础设施。智能知识秉持“Frontier Data，Made in China”的使命，力求依托本土人才优势，让国产大模型摆脱对海外数据的依赖，全力冲刺SOTA水平。
赛道机遇十足，但挑战同样不容忽视。海外头部平台起步更早，在数据标准、项目经验上拥有先发优势；国内从业者不仅要持续打磨专家协作体系、完善激励机制，还要攻克数据合规、人才留存等长期难题，逐步改变行业使用外来数据的固有习惯。
数据质量决定着AI产业发展的天花板，国内海量高素质人才是我们独有的核心优势。将分散的专业知识沉淀为标准化、高质量数据，就能打造出属于中国AI的核心竞争力。智能知识的探索，正是国内AI夯实底层根基的缩影。随着本土数据生态持续完善，本土专家的智力成果终将转化为产业优势，助力国产大模型在全球竞争中站稳脚跟。
往期推荐
融资10亿!上海国资重仓AMD前员工
吴夏青是谁？为什么离职英伟达创业？
点赞鼓励一下
图片来源：网络
本文不作为投资建议