要说这一轮 AI 海浪中的最大赢家体育游戏app平台，清爽非英伟达莫属。自 2022 年年末 OpenAI 发布 ChatGPT 以来，英伟达的市值就上升了近 5 倍，甚而卓著苹果成为了各人最值钱的公司。眼看着英伟达如今约略让 OpenAI、Meta、xAI 等一众 AI 厂商列队交钱，也就使得越来越多的公司想成为这次 AI 淘金热中的"卖水东谈主"。
但由于英伟达的 GPU 以及 CUDA 生态护城河太深，就连老敌手 AMD 都难以普及，是以径直抢英伟达的交易无疑难如登天，因此更多的厂商就盯上了 AI 产业链的其他步履。日前以分享出行闻名的 Uber 方面布告，将面向外部敞开原仅供里面使用的 Scaled Solotions 东谈主工数据标注服务。
与此同期有音书源表露，Uber 本月在好意思国、加拿大、印度、波兰、尼加拉瓜等国与寂寞承包商签约，将通过承包商来为当地提供来自 Scaled Solotions 的付费东谈主工数据标注任务。不言而喻，Uber 方面这是准备看成"总包"，在各人范畴内组织一支数字零工队列、来挑升从事数据标注。
事实上，数据标注是将种种图片、文本、视频等数据集打上标签，是其成为二进制计较机不错贯通、识别的责任，此前这个责任在 2007 年主若是由范例员来慎重完成。然而将金贵的范例员用于数据标注无异于煮鹤焚琴，以至于建立在大数据基础上的深度学习在 2007 年之前一直都不行风景。
而数据标注的变革发生在 2007 年，计较机科学家李飞飞在这一年创建了 ImageNet 数据集，并通过亚马逊众包平台雇佣了 167 个国度测度 5 万东谈主，来给 10 亿张图片筛选、排序、打标签。ImageNet 的出现也记号着 AI 行业转向了由数据开动的范式，深度学习也由此成为 AI 行业的显学。
ImageNet 的得手之处就在于自如了范例员，使得完成了基础教训的任何东谈主都不错承担数字标注这个责任。事实上，数据标注并不复杂，比如给定一张图片，让你来标出图片中的行东谈主、车辆、建筑等元素，或是给一段语音要求你判断讲话东谈主的口吻，这种责任基本完成了九年义务教训的东谈主都能轻易胜任。
也正是因为门槛低，是以从某种意旨上来说，数字标注从业者的责任是对着电脑屏幕、凭据 AI 斥地者给定的规章为数据打上种种各样的标注，与活水线上工东谈骨干的活没什么辞别，属于相配典型的"赛博搬砖"。尽管"赛博搬砖"看起来与充满科技感的 AI 扞格难入，但如实很赢利。
就在本年夏令，专注于为 AI 厂商提供数据标注服务的 Scale AI，完成了由硅谷顶级基金 Accel 领投的 F 轮融资，估值达到了 138 亿好意思元。而这家公司的一长串投资者更是星光熠熠，其中包括英伟达、亚马逊、Meta、AMD、高通、念念科、英特尔。要知谈，如今与 OpenAI 皆名的 Anthropic 的估值也只须 180 亿好意思元，是以给 AI 厂商"打杂"的 Scale AI 其实要远比外界遐想的更有远景。
数据标注很赢利的原因也很苟简，因为在现存技能条目下，它不是第二产业、而是第三产业。尽管市面上如实有 Doccano、SuperAnnotate 等自动化用具，但 AI 大模子稽察需要的高质料、高精度数据，这些自动化用具有劲未逮，是以只可依靠东谈主工。那么问题就来了，既然 Scale AI 的珠玉在前，又为何只须 Uber 跟风，其他互联网大厂奈何莫得活动起来呢？
尽管数据标注如实莫得技能门槛，只须想作念，从 OpenAI 到 Meta、再到谷歌，这些大厂建立数据标注业务线可谓是举手之劳。但恰正是因为数据标注没什么门槛，是以属于就业密集型产业，确凿的难点是数据的获取以及数据的分发，也等于从那处赢得数据，再将数据标注责任分发到稳健的东谈主手里。
看成专注于分享出行和外卖的互联网大厂，Uber 手上掌抓的行车数据、地舆位置数据都十分有价值，如若否则，自动驾驶公司 Aurora Innovation、LBS AR 游戏斥地商 Niantic 也就不会与 Uber 互助，使用 Scaled Solotions 的服务了。同期 Uber 又是一家跨国巨头，他们早在 2015 年就已隐秘 58 个国度和地区，时于当天更是确切宽绰各人。
而分享出行、外卖行业的零星性，也意味着 Uber 在各人各地都需要借助供应商来赢得司机、骑手资源，在这如故过中，就势必会与各个供应商保持关联。因此借助各人各地"地头蛇"的力量，Uber 不错将数据标注作念到更高的性价比。
是以在既有资源、又关策划的情况下，Uber 的数据标注服务又怎有不得手的深嗜。
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