小扎豪掷143亿，却换不来AI燃料！数据之争下半场，中国冲出一匹黑马

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文章摘要

在AI产业的发展进程中，数据的重要性日益凸显，高质量数据正成为决定AI上限的关键因素，全球“数据大战”已进入下半场。

科技巨头们为获取高质量数据展开激烈角逐。Meta曾豪掷143亿美金布局，却因数据质量问题出现合作裂痕；Anthropic因盗用版权数据支付巨额和解金，宣告AI“野蛮攫取”数据时代终结；马斯克则进行人员调整，推动AI向专业化精炼转型。在国外，Scale AI等新锐为巨头提供数据支持；在中国，澳鹏数据崛起，为众多头部企业提供高质量数据，2025年上半年营收达3.06亿元，预计全年突破7亿，过去五年复合增长率达90%。

澳鹏数据成立于2019年，融合了Scale AI和Surge AI的优势，精准把握市场机遇。2020 – 2021年抓住智能语音需求爆发期；2022 – 2023年借自动驾驶崛起实现增长；2024 – 2025年布局垂类大模型，2025年上半年营收靠五大引擎驱动：结构性增长红利、供应商集中化趋势、出海数据服务突破、冷启动数据产品化机遇、高端数据资源与服务壁垒。

在技术方面，澳鹏处于行业领先。国内首创端到端通用预标注大模型和一体化流程，重构“数据工程”，提升标注效率和数据处理效率。搭建覆盖多领域的平台矩阵，满足不同领域对数据的苛刻要求，工程团队迭代速度快。此外，还提供丰富的成品数据集和高难度数据集，助力客户提升模型性能。

当前AI产业处于“超级周期”，数据在AI生态中占据王者地位。虽有人认为互联网数据枯竭，但实际上AI缺的是高质量数据。数据需求在规模、质量、复杂度上发生巨变，对数据服务商技术能力要求更高。澳鹏采用前瞻性技术布局与产品化能力、高度灵活的智能化平台、专业化人才网络与精准匹配机制应对挑战。

AI进入下半场，数据质量比规模更重要，我国已将高质量数据集建设上升为国家战略。垂直领域数据标注要求提高，出现“数据荒漠”与“数据绿洲”并存现象，合成数据可填补部分空白，但多数场景仍需真实数据。澳鹏组建垂类团队，采用“平台＋专家”双轨方案解决医疗等领域数据难题。

未来，数据行业核心竞争力在于技术平台和数据工程能力。AI发展对数据质量和可追溯性要求提升，需补齐两类基础设施。澳鹏数据战略重点明确，目标是2030年前中国区营收超20亿元，并将遵循数据服务全球化、经营客户广泛度和复杂度、建设好平台三大原则持续发展。