进入2023年，关于与ChatGPT的热论就没有停歇过。

这期间，数据标注平台估值高涨、文本公司需求激增、AI大厂开始分拆数据标注团队……那个被“选择性无视”、被“认为没有讨论价值”的数据标注行业，再一次支棱起来了。

脉脉职场人对此现象也发出了引人深思的问题：别人不做的时候，国产AI什么都没有，ChatGPT横空出世后，国产AI全都有了？

到底是真的研发生产出来了，还是单纯蹭热度入局AI市场？这就不得而知了。

目前，国内不少正在布局ChatGPT的文本公司，对数据的需求激增。

对标海外各家大厂的大模型与数据标注平台的合作，Google的LaMDA选择与美国供应商合作，预训练语料库大小为2.81T；Meta的BlenderBot3与亚马逊MTurk合作，预训练语料库大小为180B；OpenAI的ChatGPT/InstructGPT与upwork和Scale AI合作，虽然没有公布详细数据，但预计预训练语料库不会太小。

不难看出，每个大模型的背后依然有数据标注平台的服务支撑。而此时，国内不少追随者已经开始对ChatGPT背后的文本数据构建产生兴趣。

Forrester分析师卢冠男此前曾表示，“ChatGPT对训练数据的标注方式提出了新的思路，所以在训练数据的工程准备上，企业也需要摸索和改进。”

据知情人士透露，“目前，已经有不少AI大厂开始着手把自己AI标注的部分工作独立出来了。”

新一波AI浪潮留给数据标注公司的机会并不少。就算是无法直接吃到大模型红利的传统业务，也可以依靠AI应用的增多分到一杯羹。

这意味着，一段时间内传统数据标注的总需求大概率不会减少。而这种阶段，或许也是"时间窗口期"——数据标注公司能一边依靠传统业务积累营收，一边依托收入投入新业务建设。

这种经营模式对数据标注行业而言并不陌生。只不过，过去它们的自我迭代方向是利用自动化手段撕下"堆叠人力"标签。

"数据标注公司需要升级自己的人才梯队。甚至，具备AI研发背景的创始人会是更合适的数据标注创业者。"一位长期参与AI建设的专家如此预判，原因是，这样的创业者更可能合理地传递各行业客户的RLHF需求。

面对新一代AI浪潮，没有人可以躺着挣钱——这是每一次技术迭代冲击背后，暗中标注好的"价格"。至于国内各大AI大厂能够在这场浪潮中获得怎样的营收，那就要看他们如何各显神通了！

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责任编辑：kj005