Micro1 靠「人力仲介」讓矽谷瘋狂，不賣 AI 模型、不留數據年營收破 2 億美元
AI 不但使人類生活變得更加便利，在某些情況下，也減少了人力資源的消耗。只不過，訓練 AI 需要用到大量資料，而這些資料又需要大量人力進行標註，因此形成了一個奇特的產業循環。
但你是否曾經想過，這些標註 AI 訓練資料的人，他們究竟從何而來，又是如何被篩選、指派，獲得這份驅動人工智慧產業進步的工作呢？
在美國加州大學柏克萊分校就讀期間，來自伊朗的移民 Ali Ansari 創辦了一家軟體外包公司，意外發現「招募工程師」其實比「寫程式」還要耗時。
為了解決這項痛點，Ali Ansari 開發了一套自動化 AI 篩選工具，但就在短短三年之後，該工具演變成當今最熱門的 AI 新創公司之一：Micro1。
目前年僅 25 歲的 Ali Ansari，已經將 Micro1 打造為年營收超過 2 億美元，即折合台幣超過 60 億元收入的 AI 企業，並且《Forbes》估算擁有高達 25 億美元的市場價值。
為 AI 巨頭找出「人類專家」
目前市場上所有強大的 AI 模型，舉凡 GPT、Claude、Gemini 等，其實都有賴於耗時且昂貴的「人類回饋增強學習（RLHF）」流程。
簡單來說，RLHF 就是由真人坐在電腦前，手動糾正 AI 模型輸出的每一個錯誤，而這些人類糾正者包含工程師、醫生、律師等，來自各行各業的專家。
由 Ali Ansari 所創辦的 Micro1，其商業模式就是替 AI 模型開發商，穩定找出並供應專業人士。
AI 自動化篩選，強調招募速度
進一步而言，Micro1 所開發的 AI 面試官「Zara」負責第一線篩選，它會對應徵者進行程式碼編寫測試、專業領域測驗和行為面試。
根據 Micro1 說法，目前全球已經有超過 13 萬名應徵者接受過 Zara 的測驗，並且涵蓋超過 100 種專業領域，以及多達 60 種以上語言。
緊接著，通過 Zara 篩選的專家，將會被納入 Micro1 的人才資料庫，並且於未來幾天時間之內，調配到客戶公司的 AI 專案開始工作。
Micro1 將人才招募的「速度」列為最優先，並且透過 AI 自動化，幾乎完全排除人類「扯後腿」的機會，滿足大多數 AI 實驗室投入數十億美元尋找訓練數據時，同步面臨的另一個關鍵瓶頸，即如何快速找到足夠的合格人才，滿足 AI 訓練資料的標記需求。
不像 AI 創新，營利模式很傳統
跟其他 AI 新創公司不同，Micro1 的獲利模式出乎意料的傳統，他們並沒有掌握任何訓練數據，單純透過人力仲介模式，販售「讓其他公司 AI 模型更完善」的人力資源，從勞動力獲取利潤。
舉例來說，Micro1 會從世界的某個角落，比方印度邦加羅爾，找到一名數學博士並媒合工作機會；這位專家將會訓練、測試及修正企業客戶的 AI 系統，並以每小時工時向客戶收費。
日前接受《The Stanford Daily》專訪時，Ali Ansari 強調 Micro1 是「面向人類智慧的人工智慧平台」，而這句矛盾的口號，正好反映出史上最燒錢的科技產業，當前命脈卻掌握在一群暫時還無法被 AI 取代的「自由工作者」手中。
年營收翻 50 倍，競爭對手更驚人
雖然獲利方法遵循傳統人力仲介模式，但 Micro1 的成長速度，早已讓創投圈為之瘋狂。
回顧 2024 年，Micro1 的年營收僅僅只有 400 萬美元，但是到了 2026 年初，該公司的年營收正式突破 2 億美元，相當於在過去 14 個月內成長了 50 倍。
至今 Micro1 吸引而來的投資人，包含 Twitter 前 CEO Dick Costolo，以及前 COO Adam Bain，另外還有 DoNotPay 創辦人 Joshua Browder，至於最早的一輪募資則是來自 Companyon Ventures 所領投。
儘管漲勢驚人，可是 Micro1 在瘋狂的 AI 市場中，卻仍是規模最小的玩家。
目前 Micro1 的競爭對手，包含市場估值約 100 億美元、年收入 4.5 億美元的 Mercor，還有從 1 人團隊發展成 121 人，但卻完全不依賴外部融資挹注，年營收就突破 14 億美元、市場估值達 250 億美元的 Surge AI。
此外，年營收 8.7 億美元的 Scale AI，既是 Micro1 最重要的對手，也是驅動矽谷陷入瘋狂的關鍵企業。
併購 Scale AI 敲響科技巨頭警鐘
事實上，Micro1 出現爆發性成長，跟 Meta 於 2025 年 6 月宣布，斥資 143 億美元收購 Scale AI 高達 49% 股份，有著非常重要的關係。畢竟，Meta 將觸角伸進 Scale AI 的行為，瞬間引發其他科技巨頭恐慌。
回顧當時，Google 原本預計向 Scale AI 支付 2 億美元，購買人工標註過後的 AI 訓練數據，以訓練旗下的尖端 AI 模型 Gemini，然而就在 Meta 宣布入股 Scale AI 後，Google 為了防止機密訓練資料和訓練方法流向競爭對手，選擇立刻切斷跟 Scale AI 之間的合作，OpenAI 隨後也跟上 Google 的腳步。
AI 職業發展平台 Handshake 執行長 Garrett Lord 指出，就在 Meta 宣布購入 Scale AI 股份的當下，旗下平台的人力媒合需求，竟然瞬間高出 3 倍，那些放棄 Scale AI 的科技公司，開始把目標轉向其他業者，Micro1 就是這波轉單紅利的受益者之一。
看似站在風口，經營卻如履薄冰
在 AI 需求仍未出現萎縮的情況下，看似抓住機會、即將飛得更高的 Micro1，其實也有已經浮上檯面的發展危機。
首先，身為 AI 人力市場上規模最小的玩家，Micro1 旗下的工作者，隨時可能被資本更雄厚的企業，例如 Surge AI 挖角並搶走人才。
Ali Ansari 過去接受採訪時承認，經營 Micro1 並不簡單，感覺就像在打永無止境的戰爭，既要滿足客戶需求，又要籌集發展資金，還要反擊試圖挖走員工的競爭對手。
其次，AI 業界正在積極發展「合成數據（Synthetic Data）」，也就是用 AI 所生成的資料，訓練另一個 AI 模型，藉此大幅降低對於人類專家的依賴成本。當人類專家的需求降低，Micro1 的人力仲介營利模式，自然會受到巨大衝擊。
相信人類專家，也相信機器人
即便如此，Micro1 依然將賭注押在人類專家身上。該公司認為，如果 AI 只靠自己生成的數據，進行學習、訓練，那麼由於資料的累積誤差，AI 的輸出品質將會逐漸劣化，最終發生所謂的「模型崩潰（Model Collapse）」。
Micro1 強調，在醫療、法律、高等數學等，高風險的專業領域上，人類專家與 RLHF的訓練方式，依然是唯一可靠的防線，可以協助 AI 模型給予正確且精準的答案。
另一方面，Micro1 開始將觸角延伸至實體機器人的訓練數據。
該公司日前於全球 60 個國家，招募 1,000 名志願者，要求他們一邊配戴 Meta Ray-Ban智慧眼鏡，一邊錄製做家事、打掃的第一人稱視角影片，透過蒐集實地資料以協助其他企業訓練居家機器人。
Ali Ansari 預測，長遠來看「人類數據標記」將成為價值超過 1 兆美元的新興市場；只不過，這項預測的基礎，奠基於未來將有 5% 的人類勞動者，徹底轉向訓練以訓練 AI 系統為主的工作。
或許 AI 很重要，但人類絕對更重要
Ali Ansari 創辦 Micro1 的故事，可以說是矽谷創投最喜歡的劇本。
Ali Ansari 在 10 歲時依靠抽中綠卡，全家從伊朗移民美國，更從 12 歲開始接觸網拍，透過轉售二手教科書套利突破 10 萬美元，這種強烈且鮮明的創業故事，加上 AI 急襲而來的浪潮，讓他能輕易說服創投組織，掏出數十億美元投入公司。
同時 Micro1 的成長也令人反思，在 AI 時代的軍備競賽中，雖然算力有著絕對的重要性，但誰能以最快、最大的規模，掌握「人類專家」並做出貢獻，那麼誰就掐住市場的喉嚨，在 AI 產業鏈中佔據關鍵地位。
或許在未來十二個月之後，外界就能充分驗證，究竟 Micro1 是一家真正價值數十億美元的獨角獸，或者只是一家剛好踩對風口、成長迅速，而且有著精彩創辦人背景的傳統人力仲介公司。
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＊本文開放合作夥伴轉載，參考資料：Implicator.ai、Los Angeles Times，首圖來源：Nano Banana Pro
（責任編輯：鄒家彥）