随著人工智慧（AI）模型的发展转向更重视推理，全球的顶尖人工智慧（AI）业者日益正视训练数据的重要性，因而正以高薪延揽产业专家，创造出更精密的训练数据，取代在非洲、亚洲的低薪资料标注员，从而打造更聪明而强大的AI模型。
英国金融时报报导，Scale AI、Turing、Toloka等业者正聘请生物与金融等领域的一流专家，以创造出对催生下一代AI系统至关紧要的更精密训练数据。
OpenAI的o3、Google旗下Gemini 2.5等推理模型的崛起，已使业者加速舍弃在肯亚、菲律宾等国家聘请数千名低薪员工的作法；这类人力从事注记数据集的耗时工作，时薪低于2美元。
Toloka共同创办人、执行长梅戈尔斯卡雅说：「AI产业长久以来偏重于模型与运算，向来忽略数据这个环节。」「业界总算正视训练数据的重要性。」这项转变也点燃投资人对数据辨识新创公司的兴趣。为追赶对手，Meta在6月对美国的Scale AI投资150亿美元，使该公司的估值倍增至290亿美元。
加州的Turing AI在3月筹得1.11亿美元，估值升至22亿美元。亚马逊创办人贝佐斯的私人事业Bezos Expeditions也在5月引领对Toloka的7,200万美元投资。
此前资料标注员负责简单的工作，是在图片上画框以辨识物品、描述图片内容、选择流畅的表达方式，并移除数据集内常含有暴力或露骨内容的糟糕答复。梅戈尔斯卡雅说，如今，这类任务的需求已大幅下降，因为许多工作已能自动化处理。
为了确保模型在程式设计、物理学与金融等各领域都有良好表现，财力雄厚的AI企业如今愿意出高价，购买更复杂的数据集，并从全球延揽专家。
Turing AI共同创办人兼执行长席达哈指出，为了吸引来自不同产业的人才，开给专家的报酬比他们原先工作的薪资高出20%-30%。相较于AI公司在算力砸下数千亿美元，资料支出仅占其中约10%到15%，但这仍是一笔「极其庞大」的费用。 $(document).ready(function () {nstockStoryStockInfo();});