亿融策略 AI数据赛道新势力：Datacurve获1500万融资，以赏金模式破解高质量数据困局

在人工智能行业迈向成熟的过程中，高质量训练数据的获取已成为各大企业竞争的核心领域。从Scale AI到新兴的Mercor、Surge等公司，数据市场的争夺战愈演愈烈。值得注意的是，Scale AI创始人Alexandr Wang转投meta后，这一赛道出现了新的市场空白亿融策略，为创新型企业提供了发展契机。投资者正密切关注那些在数据收集策略上展现独特优势的初创公司。

以软件工程数据服务为切入点的Datacurve公司，近日宣布完成1500万美元A轮融资。本轮融资由Chemistry基金的Mark Goldberg领投，投资方阵容中出现了来自DeepMind、OpenAI、Anthropic和Vercel等顶尖科技公司的员工。此前，该公司已通过270万美元种子轮融资启动业务，前Coinbase首席技术官Balaji Srinivasan是早期支持者之一。

Datacurve的独特之处在于其构建的"赏金猎人"生态系统。通过为软件工程师提供具有挑战性的数据任务并支付报酬亿融策略，该公司已累计发放超过100万美元赏金。但联合创始人Serena Ge强调，金钱激励并非核心驱动力。"我们将平台定位为消费级产品而非传统数据工厂，"Ge表示，"关键在于如何设计出让顶尖人才主动参与的体验。"

这种设计思维在AI模型训练需求升级的背景下显得尤为重要。当前，从简单数据集转向复杂强化学习环境的趋势，对数据收集的精准度和战略价值提出了更高要求。Ge指出，现代AI系统需要特定场景下的高质量数据，这为专注于深度数据服务的公司创造了机遇。Datacurve通过优化用户体验，成功吸引了软件开发领域的专业人才。

虽然目前业务聚焦于软件工程，但Ge透露公司正在构建可扩展的基础设施。这套系统不仅能服务于金融、医疗等垂直领域，更重要的是能持续吸引各行业专家。"我们致力于打造一个让高水平人才愿意长期参与的平台，"Ge解释道，"这需要超越传统数据标注的思维模式。"

随着AI训练进入精细化阶段亿融策略，数据质量的重要性日益凸显。曾经依靠规模化标注服务占据主导地位的Scale AI，在创始人离职后面临新的挑战。而Datacurve的创新模式和投资方背景——特别是来自顶级AI实验室的支持者——显示出市场对新型数据服务的认可。这场围绕高质量训练数据的竞争，正在进入更具技术深度的新阶段。

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