一个小人物在数据江湖

国庆前有文章谈数据行业，文中明星数商只是头部，更庞大的是水下部分。数据行业辐射面之广、现状之惊诧超出预期。这里不像想象中往来无白丁，更像清晨的三元里市场，有成千上万的珍稀食材，也有几块钱一斤的芹菜，三教九流在喧嚣中买卖。

小武是行业众生相的集大成者。一年前他还是AI应用边缘创业者，创业三年没拿到大结果，用户不付费、VC不投资，几百万积蓄赔光。为糊口做外包，因与倒腾token的人打交道，意外成了数据倒爷。过去一年他在海外小网站爬数据、去千人标注工厂、在硅谷追踪Surge专家网络，见过卖数据年入千万的中转站站长，也见过踩红线消失的。他赔掉的积蓄很快赚了回来。他有偏激说法：做AI只有三条路——卖公司、卖token、卖数据，对他这种没法融资也进不了模厂的人，卖数据最香。

第一次意识到数据生意是今年春天。师兄问能否从海外网站爬指定视频，他找员工爬了几十个T，成本每T几十元，师兄以4万元/T收下，第一笔入账一百多万。后来卖给其他公司，价格从4万砍到600，最终1000元/T成交。他明白关系是一切前提：知道谁要什么、谁出得起钱、卖给谁、建立信任。行业倒爷层级多，层层转包抽水，越靠近模厂价格越高，最靠近的是那几家明星数商，既自己生产也做模厂集成商。

小武决定阶段性做数商游民。他去硅谷找Surge上打零工的人，把接单者发展成下线，让他们把做的题原样下载一份，付相同酬劳，几乎没人拒绝。他去国内影视标注工厂，千名电影专业学生和从业者每天标注分镜机位等，报酬每天不到300元。他去游戏实机视频公司，世界模型需要体现物理规律的数据，非头部开放世界游戏公司已在卖这类数据，头部IP则招募员工边玩边录，他能找到上亿小时主机游戏视频。他去大学实验室，科学家的实验记录是AI4S的珍贵食物，模厂要买下所有实验记录，学者更关注学术reputation而非钱。

跑动中他看见微缩社会：任何人、任何行业、任何事都可能成为数据，有渠道的普通人能快速变现。圈子在收窄，简单数据跌价，高质量专家数据在涨，普通人参与更难。

夏天，硅谷朋友发来商机，手头有硅谷公司数据，让他在国内找买家——给破产或半死不活的公司“收尸”。清单上百家公司待售，行业五花八门。他打开一家SaaS公司详情，数据几乎完整记录过去十多年从获客、签约、交付、研发、售后、内部管理到日常协作各环节。他感到毛骨悚然：如果模型学会这些，人类职场还有什么专家经验可言？但他一边恐慌一边撮合，最终以300万美金成交。之后朋友又转来模厂诉求：求购AI应用公司的pivot项目，预算几万到一百万美金；还有模厂问他有没有银行不良资产名单，找表面正常实际濒临破产的公司。有投资人受启发：基金半死不活的被投，数据打包变卖相当于回购。

所有公司数据中，AI应用公司的最有价值，任务轨迹长、用户与AI合作反馈修改的记录是模型天然学习素材。小武常替模厂问应用公司卖不卖用户轨迹，作为前创业者他知道这多无礼。起初闭门羹干脆，但创业者们在盘算：我不卖竞品会不会卖？我不卖模型就学不会我的场景了吗？后来有创业者主动卖，但模厂标准提高：要高价值行业、用户量大、用户能在产品内完成最后一步的，价格从花钱买降到给API打折。AI应用赛道跌到冰点后，有创业者愿免费送数据只求搞好关系，小武猜测是为被收购或下份工作找退路。

AI应用公司数量有限，达PMF的更少。小武原以为只能靠运营专家网络的数商扩大产量，后来发现更高效的方法：中转站。许多国内大厂有调用OpenAI和Anthropic API的需求又不能走公开渠道，只能通过To B中转站海外买token。海外羊毛党批量注册start-up申请AWS和Google Cloud扶持额度，每月数百个名额，每家每月薅小几万美元，中转站低折拿API再中间价卖大厂。但油水最高的是卖数据：企业客户调用起来、任务轨迹沉淀后，中转站把数据抽走转卖，高人才密度组织调用SOTA模型的轨迹是极有价值的蒸馏材料。这生意没有额外成本只有复利，定时打包发过去，账上就多一笔其他名目收入。有些中转站形成闭环：卖数据收入补贴token，客户用得更多带来更多数据再出售。据小武估算，二线互联网公司一个月花在中转站的钱有2000万美金，许多中转站今年利润达千万人民币。

这一切在夏天开始降温。据说是有一家大厂买数据时，赫然买到了自己。