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E253｜谁在给大模型出题、卖题、判卷？聊聊AI数据行业的野蛮生长

2026年9月28日 · 58:04

本期《硅谷101》请来Scale AI研究总监何允中与加州大学伯克利分校博士后、Agents' Last Exam研究者孙一铀，拆解一门透明度极低却估值飞涨的大模型数据生意：AfterQuery半年内估值从3亿美元涨至32亿美元，Meta入股Scale AI时估值超290亿美元，Mercor融资估值达100亿美元。何允中把数据公司分为招聘出身的Mercor、众包出身的Scale、做合成数据的玩家与垂直领域小团队，并解释数据需求如何从预训练的人工标注，转向专家写评分标准（Rubric）与包含任务、工具和验证机制的强化学习环境。孙一铀介绍Agents' Last Exam的初衷是把vibe coding的刷分逻辑推广到各行各业，主张Rubric中专家的主观判断远未被挖掘完，而公司决策类任务因数据难以收集，仍是reward model难以攻克的领域。两人区分卖benchmark与卖数据：做评测的人卖自家评测数据会污染榜单权威性，而只要贴近真实用户体验，刷分未必是贬义词。节目还聊到数据污染——OpenAI因测试缺陷与题目泄漏停报SWE-bench Verified分数——以及专家为拿署名提交编造数据的问题，嘉宾主张用完整工作流录制等proof of work机制设计更好的奖励。最后他们认为采购私域代码、医疗病例、游戏源码是巨大机会，数商长期拼的是研发与迭代能力，模型公司对外部数商的依赖将长期存在。

E249｜Token经济转点：OpenClaw、Hermes到本地自研的Agent进化之路

2026年8月20日 · 1:27:02

PingCAP CTO黄东旭与Llama Ventures高级技术合伙人张宏江断言，AI行业正从Token Maxing转向Token Efficient，本地开源模型与前沿模型组队才划算。黄东旭曾日烧四五百美元调用最强模型（最多一天10亿token），三个月做出千万美元级数据库DB9；现在他在Mac Studio上本地运行DeepSeek V4 Flash，日耗电仅1美元，得以处理海量论文和代码审查。他梳理了Agent进化：OpenClaw由Peter单人vibe coding一周完成（他曾在30天烧掉130万美元API），标志研究转工程但代码欠打磨；Hermes靠沉淀skill自我改进；Slock（现Raft）以多Agent讨论激发‘涌现’，然而Fable 5凭智商碾压一次搞定，让繁琐讨论不再必要。张宏江称Token价格每年降10倍，Agent消耗量比聊天机器人时代涨超100倍，基建无泡沫也不过度，AGI奇点已到来——机器智能已超越人类学习能力，但未来Agent网络会消耗更多Token。两人看好Agent基础设施（内存、搜索、可观测性）与toB垂直数据，提醒创业者做Agent native应用，别做易被大模型碾压的产品。