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3月27日，据国外媒体报道，美国初创公司Kled AI正通过付费方式邀请普通用户为其收集AI训练数据。该平台自上线以来两个月内便吸引了超过20万名用户，每天产生的上传次数约为500万。最近，Kled AI获得了650万美元的融资，估值达到1.5亿美元。
Kled AI平台收集的训练数据包括倒垃圾、路面坑洼、门口取餐等日常场景，并将其出售给机器人和自动驾驶公司。
该公司由22岁的阿维·帕特尔创办，团队规模仅11人，其投资者包括Waymo创始人塞巴斯蒂安·特龙和法国亿万富翁贝尔纳·阿尔诺的风险投资机构。
帕特尔于2021年进入伊利诺伊大学学习计算机科学，两周后退学，转而创建了一个音乐版权平台。他发现AI公司对训练数据的需求持续上升，于是决定转型。
在最近接受采访时，帕特尔表示，现有的数据采集模式往往让公司免费获取用户的数据，而Kled AI则希望通过平台支付报酬给用户，鼓励他们主动上传数据。帕特尔预测：“每个人最终都会出售自己的数据。”
Kled AI创始人阿维·帕特尔（图源：Kled AI）
Kled AI首先在东南亚市场取得了成功。产品上线两个月后便在马来西亚App Store的金融类别中登顶，在菲律宾和印度尼西亚的用户增长迅速。帕特尔表示，该平台在全球范围内采用统一的支付标准，马来西亚普通用户每月通过上传日常数据可以获得20到40美元的收入，而顶级用户每月收入可达2000美元。一名美国卡车司机通过全天拍摄行车视频和路面信息，每月收入可达7400美元。
Kled AI登上马来西亚App Store金融类目榜首（图源：Kled AI）
从音乐版权平台到AI训练数据收集，帕特尔只用了短短两周的时间。他的首个创业项目是一个音乐版权市场，但因版权成本过高而失败。然而，在运营过程中，他发现越来越多的公司开始询问是否可以提供AI训练数据，这促使他重新评估发展方向。
在转向数据业务的早期，帕特尔尝试从影视制作公司购买素材再转售给下游客户，但这种模式难以形成差异化优势。因此，他决定直接面向个人收集数据，将日常生活中的影像和行为转化为标准化训练素材，这最终形成了Kled AI的产品形态。
Kled AI采用任务驱动的采集方式，规定设备型号，以确保数据质量。与传统的“抓取式”数据获取不同，这一平台强调用户的自愿参与和收入获取。帕特尔认为，过去的数据收集大多在未补偿用户的情况下进行，而Kled AI试图改变这一现状。
平台不会收集随机内容，而是围绕特定场景设计任务，例如拍摄倒垃圾过程或门口外卖的照片，以便用于机器人行为训练和地图系统优化。这类任务直接针对下游模型需求，减少了后期处理成本。
在数据质量控制方面，Kled AI更多依赖规则约束而不是事后筛选。由于上传内容由任务定义，数据结构更统一，可用性更高，同时平台对设备型号也有严格限制，仅允许使用较新款的iPhone用户上传图像，以保证画面质量和一致性。
Kled AI在东南亚地区取得了显著成功，用户规模迅速扩大，每天产生大量上传内容。在马来西亚，普通用户通过零散上传每月可以获得20至40美元的收入，平台采用全球统一的付费标准，但在不同地区形成了差异化效果，低收入国家的用户更容易将其视为稳定的补充收入来源。
随着Kled AI平台使用频率的提高，一些用户开始通过持续上传数据获得收入。例如，一名美国卡车司机通过全天上传行车视频和路面信息，每月收入可达7400美元，实现了收入翻倍。
Kled AI通过统一定价和任务机制，将不同地区和使用强度的用户纳入同一系统，使数据供给呈现出规模化特征。
最近，Kled AI完成了650万美元的融资，估值约为1.5亿美元。这笔资金将用于完善平台的反欺诈系统，确保用户上传的数据真实有效，并与任务要求匹配。
随着用户规模和上传量的快速增长，如何验证数据质量成为平台运行的重要环节。Kled AI正在搭建一套机制，对上传内容进行核验，避免用户重复提交、伪造场景或偏离任务要求。
从客户结构来看，AI和机器人企业仍是当前的主要需求方，但帕特尔认为，这只是整体机会的一部分。他认为，对冲基金、消费品牌以及政府部门对数据的长期需求更大，这些机构在数据上的支出规模达到万亿美元级别。
Kled AI试图推动一种不同的数据供给方式，即由个人在知情的情况下主动提供数据，并获得直接报酬。帕特尔认为，随着这种模式成熟，用户的数据交易可能逐步走向更“被动”的形式，例如将Spotify或Netflix等账户接入平台，根据使用行为获得收入。
随着数据需求的增加，AI产业链中的数据环节正在发生变化。过去，训练数据主要依赖平台积累或爬虫抓取，来源分散且缺乏明确定价。而Kled AI则试图通过任务分发与直接付费的方式，将数据获取转化为一门可组织、可交易的业务。
这一变化也在重新定义个人在数据链条中的位置。用户不再只是被动提供数据的一方，而是可以通过主动参与获得收入。随着数据质量要求提高以及合规性约束加强，企业对可追溯、经授权数据的需求可能持续增加。类似模式能否在更大范围内成立，取决于成本、效率与监管之间的平衡，但其背后的数据定价逻辑，已经开始显现。
随着Kled AI平台使用频率提高，一部分用户开始将数据上传转变为更持续的收入方式。帕特尔提到，一名美国卡车司机在车辆上安装多台摄像设备，全天上传行车视频，同时拍摄沿途的路面坑洞、施工区域等信息，这些数据随后被转售给自动驾驶相关企业。这位卡车司机每月收入约7400美元（约合人民币5.12万元），仅通过上传数据就实现了收入翻倍。
▲自动驾驶车辆检测系统（图源：ObjectRemover Blog）
Kled AI通过统一定价与任务机制，将不同地区、不同使用强度的用户纳入同一体系中，让数据供给逐步呈现出规模化特征。
四、650万美元融资建设反欺诈系统，AI客户之外盯上对冲基金和政府
在完成产品初步验证后，Kled AI近期完成了一笔650万美元（约合人民币4494万元）融资，估值约1.5亿美元（约合人民币10.37亿元）。投资方包括Waymo创始人塞巴斯蒂安·特龙（Sebastian Thrun）以及法国亿万富翁贝尔纳·阿尔诺（Bernard Arnault）相关的投资机构等。帕特尔说，这笔资金将主要用于完善平台的反欺诈系统，确保用户上传的数据真实有效，并与任务要求匹配。
随着用户规模和上传量快速增长，如何验证数据质量成为平台运行的重要环节。Kled AI正在搭建一套机制，对上传内容进行核验，避免用户重复提交、伪造场景或偏离任务要求。这一系统直接关系到数据能否被下游企业使用，也决定了平台在数据交易链条中的可信度。目前，Kled AI已与数家领先AI实验室展开合作，数据主要用于模型训练。
从客户结构来看，AI和机器人企业仍是当前主要需求方，但帕特尔判断，这一市场只是整体机会的一部分。在他看来，对冲基金、消费品牌以及政府部门对数据的长期需求规模更大，这些机构在数据上的支出规模达到万亿美元级别，其中相当一部分数据过去依赖抓取或非授权渠道获取。
Kled AI试图推动一种不同的数据供给方式，即由个人在知情情况下主动提供数据，并获得直接报酬。帕特尔认为，随着这种模式成熟，用户的数据交易可能逐步走向更“被动”的形式，例如将Spotify或Netflix等账户接入平台，根据使用行为获得收入。这类数据在金融机构中具有较高价值，用户甚至可能通过数据收益覆盖原有订阅支出。
结语：数据获取方式在变化，个人开始进入AI生产链条
从Kled AI的路径来看，AI产业链中长期被忽视的数据环节正在发生变化。过去，训练数据多依赖平台积累或爬虫抓取，来源分散且缺乏明确定价，而Kled AI试图通过任务分发与直接付费的方式，把数据获取转化为一门可组织、可交易的业务。
这一变化也在重新定义个人在数据链条中的位置。用户不再只是被动提供数据的一方，而是可以通过主动参与获得收入。随着数据质量要求提高以及合规性约束加强，企业对可追溯、经授权数据的需求可能持续增加。类似模式能否在更大范围内成立，取决于成本、效率与监管之间的平衡，但其背后的数据定价逻辑，已经开始显现。