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(Edwin Chen：4年做到10億美元的 AI 數(shù)據(jù)公司)

這兩年，大部分 AI 創(chuàng)業(yè)故事都從一輪又一輪融資講起。

Surge AI 反著來(lái)。

創(chuàng)立四年，不到百人團(tuán)隊(duì)，從未融資，2024 年?duì)I收突破 10 億美元，從第一天起就盈利。

但比商業(yè)成績(jī)更重要的，是他們?cè)谧龅氖隆?br/>

當(dāng) OpenAI、Anthropic、Google 在拼參數(shù)、爭(zhēng)排名時(shí)，Surge 在做一件被行業(yè)忽視但極其關(guān)鍵的事：在模型還沒(méi)成型時(shí)，就決定它該成為什么樣的模型。

你看到的是算力大戰(zhàn)，看不到的是背后那套決定模型如何思考、如何表達(dá)、如何做決策的人類(lèi)系統(tǒng)。

2025 年 12 月 7 日，在一場(chǎng)播客中，創(chuàng)始人 Edwin Chen 說(shuō)：

我們不是在教模型如何對(duì)話，而是在教它什么是對(duì)、什么是好。

這件事看似簡(jiǎn)單，卻極其決定 AI 的上限。

當(dāng)別人還在堆算力時(shí)，Edwin 已經(jīng)在重新定義標(biāo)準(zhǔn)。這家被嚴(yán)重低估的公司，正在影響主流大模型的行為邊界。

這是一個(gè)關(guān)于品味、判斷力與 AI 未來(lái)的故事。

(昨天我們寫(xiě)過(guò) Anthropic 哲學(xué)家 Amanda Askell 的那堂「提示詞課」，講的是前端用戶(hù)怎么跟模型說(shuō)話。這一篇換到另一端：Surge AI 在訓(xùn)練后端，決定模型學(xué)什么、怎么學(xué)。提示詞和數(shù)據(jù)，其實(shí)是同一套模型的一體兩面：前者決定你能調(diào)動(dòng)多少能力，后者決定它原本擁有什么能力)

如果只看表面，Surge AI 完全不像一家10億美元公司。

沒(méi)有媒體報(bào)道，沒(méi)有病毒式傳播，沒(méi)有頂級(jí) VC 站臺(tái)背書(shū)。官網(wǎng)首頁(yè)樸素得像個(gè)科研項(xiàng)目。

但就是這樣一家低調(diào)到極致的公司，卻成為 OpenAI、Anthropic、Meta 等實(shí)驗(yàn)室的核心數(shù)據(jù)合作方，產(chǎn)品滲透到大模型訓(xùn)練的關(guān)鍵環(huán)節(jié)。更重要的是：他們從第一天起就盈利，從未融過(guò)一分錢(qián)。

Edwin Chen說(shuō)：我們從不打算玩硅谷那一套。

他的邏輯非常清晰：

• 不融資，因?yàn)槿谫Y會(huì)引入錯(cuò)誤的目標(biāo)函數(shù)，你開(kāi)始為投資人而不是為產(chǎn)品優(yōu)化；

• 不擴(kuò)張，因?yàn)閮?yōu)秀人才在少而精的團(tuán)隊(duì)里反而更能專(zhuān)注，不受內(nèi)耗干擾；

• 不刷榜，因?yàn)樽詈玫目蛻?hù)是那些真正理解數(shù)據(jù)價(jià)值的實(shí)驗(yàn)室，而不是沖著新聞來(lái)的甲方。

Surge 從一開(kāi)始就不為估值而活，而是為產(chǎn)品而活。他們選擇的是一條極難的路徑：靠口碑打入實(shí)驗(yàn)室核心圈，靠真實(shí)效果贏得續(xù)約。

這意味著他們必須打造10倍好的產(chǎn)品，而不是差不多就行的交付。

在傳統(tǒng) AI 數(shù)據(jù)公司靠堆人力、接訂單、外包打標(biāo)簽驅(qū)動(dòng)時(shí)，Surge徹底反其道而行：

• 自建訓(xùn)練系統(tǒng)，精細(xì)追蹤每一位標(biāo)注者的數(shù)千個(gè)行為信號(hào)；

• 用機(jī)器學(xué)習(xí)反向分析，判斷誰(shuí)擅長(zhǎng)寫(xiě)詩(shī)、誰(shuí)擅長(zhǎng)技術(shù)文檔；

• 不止提供數(shù)據(jù)，還提供評(píng)估標(biāo)準(zhǔn)、驗(yàn)證器和微型 RL 訓(xùn)練工具，直接參與客戶(hù)的模型調(diào)優(yōu)。

這套體系讓他們服務(wù)的不是邊緣創(chuàng)業(yè)團(tuán)隊(duì)，而是行業(yè)最頂尖的前沿實(shí)驗(yàn)室。而且，憑借真實(shí)的效果提升，他們建立了極高的客戶(hù)信任。

Edwin說(shuō)：我們成功的唯一方式，是讓產(chǎn)品好到客戶(hù)愿意主動(dòng)推薦。

在這個(gè)充滿(mǎn)增長(zhǎng)技巧和融資話術(shù)的AI創(chuàng)業(yè)浪潮中，Surge是個(gè)例外。他們用一個(gè)近乎反商業(yè)的姿態(tài)，驗(yàn)證了高質(zhì)量×小團(tuán)隊(duì)×深耕一事的極致杠桿效應(yīng)。

成功不一定要靠融資。真正理解模型需要什么，也能走到最后。

第二節(jié)｜AI的地基不是算力，是數(shù)據(jù)質(zhì)量

Surge AI 做的不是標(biāo)注貓狗圖像，也不是讓模型輸出用戶(hù)喜歡的回復(fù)，而是教模型如何判斷世界上的好與壞。

Edwin Chen 舉了個(gè)例子：

“我們不是在檢查這首詩(shī)有沒(méi)有提到月亮、有沒(méi)有八行，我們?cè)趩?wèn)，這首詩(shī)有沒(méi)有打動(dòng)你？”

換句話說(shuō)，Surge 的數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)不是機(jī)械的指標(biāo)，而是能否打動(dòng)人。

要做到這一點(diǎn)，Surge 建立了一套完全不同的系統(tǒng)。每位標(biāo)注者的輸出不只看是否完成任務(wù)，更看是否展現(xiàn)專(zhuān)業(yè)直覺(jué)、能否引發(fā)深度反饋。數(shù)據(jù)不是靜態(tài)結(jié)果，而是經(jīng)過(guò)多輪模型驗(yàn)證后的動(dòng)態(tài)優(yōu)選值。

他們真正在做的不是打標(biāo)簽，而是訓(xùn)練判斷力。

在這個(gè)體系下，Surge 更像是模型的品格塑造者。

• 什么樣的行為是合格的？

• 什么樣的偏差需要被消除？

• 什么樣的表達(dá)能代表真實(shí)的人類(lèi)智慧？

這些看似模糊的品味問(wèn)題，最終都被系統(tǒng)化成可評(píng)估、可追蹤的指標(biāo)。

而這，正是大多數(shù)數(shù)據(jù)公司做不到的核心壁壘。普通數(shù)據(jù)供應(yīng)商只能標(biāo)注你讓它判斷的東西，Surge 能定義你該判斷什么才對(duì)。

這直接影響模型的走向。

你希望 AI 成為盡職的助手，還是能挑戰(zhàn)你的同事？不同的判斷標(biāo)準(zhǔn)，塑造出完全不同的模型性格。

這才是 AI 工廠里最容易被忽視、卻最難被替代的關(guān)鍵環(huán)節(jié)。

算力決定速度，數(shù)據(jù)決定方向。Surge的系統(tǒng)，不是給模型鋪路，而是先問(wèn)清楚：你到底想去哪？

第三節(jié)｜訓(xùn)練AI不是教對(duì)話，是讓它學(xué)會(huì)做事

大多數(shù)人以為，訓(xùn)練AI就是給它喂數(shù)據(jù)、寫(xiě)prompt、評(píng)輸出。但真正進(jìn)入模型能力的核心階段，這種單步訓(xùn)練方法就會(huì)失效。

讓 AI 寫(xiě)再多郵件，也訓(xùn)練不出能修復(fù)生產(chǎn)系統(tǒng)的智能體。寫(xiě)郵件是單一任務(wù)，修系統(tǒng)需要連續(xù)決策。

Edwin Chen 倡導(dǎo)的 RL 環(huán)境訓(xùn)練，提供了一個(gè)極具現(xiàn)實(shí)性的突破思路：不是在對(duì)話框里調(diào)教模型怎么回答，而是把它丟進(jìn)一個(gè)真實(shí)世界，看它如何解決問(wèn)題、規(guī)劃路徑、完成任務(wù)。

舉個(gè)例子：

模型的任務(wù)是修復(fù)宕機(jī)的網(wǎng)站。它要能讀懂Jira工單、理解服務(wù)器日志、檢查PR、閱讀代碼注釋?zhuān)踔涟l(fā)送Slack消息、寫(xiě)復(fù)盤(pán)文檔。而不是一句“請(qǐng)幫我寫(xiě)一封道歉郵件”就結(jié)束了。

這不是 prompt 工程，這是智能體級(jí)別的能力訓(xùn)練。

在Surge 的系統(tǒng)中，他們?cè)O(shè)計(jì)了大量模擬現(xiàn)實(shí)場(chǎng)景的RL環(huán)境。

例如：

• 企業(yè)系統(tǒng)被攻擊，模型需完成威脅排查到修復(fù)部署的全流程；

• 財(cái)務(wù)報(bào)表出現(xiàn)異常，模型需理解業(yè)務(wù)邏輯、核對(duì)數(shù)據(jù)、生成分析報(bào)告；

• 代碼無(wú)法上線，模型需定位問(wèn)題、評(píng)估風(fēng)險(xiǎn)、給出方案。

這是從工具調(diào)用到任務(wù)協(xié)作的躍遷。

Edwin指出：即便模型最后答對(duì)了，如果它中途瞎試了50次，我們也不會(huì)認(rèn)為這是好行為。

這就是 RL 環(huán)境訓(xùn)練的核心差異。傳統(tǒng)訓(xùn)練（SFT、RLHF）像是讓學(xué)生模仿老師怎么說(shuō)，而 RL 環(huán)境是讓學(xué)生自己動(dòng)手做事，失敗后一起復(fù)盤(pán)哪里錯(cuò)了。

這才是真實(shí)世界的智能挑戰(zhàn)：任務(wù)是開(kāi)放的，不是選擇題；工具是動(dòng)態(tài)的，不是固定選項(xiàng)；決策是連續(xù)的，每一步都影響后續(xù)。

RL環(huán)境不僅是調(diào)優(yōu)工具，更是未來(lái)AI工廠的新型基礎(chǔ)設(shè)施。Prompt是過(guò)去的界面，環(huán)境是未來(lái)的場(chǎng)景。單輪對(duì)話是練習(xí)題，多輪任務(wù)才是實(shí)戰(zhàn)。

Surge 正在搭建這樣的實(shí)戰(zhàn)訓(xùn)練場(chǎng)，讓模型在真實(shí)任務(wù)中干活、犯錯(cuò)、成長(zhǎng)。

人類(lèi)不是靠看書(shū)長(zhǎng)大的，AI 也不是靠喂prompt變聰明的。

第四節(jié)｜不做流量號(hào)：AI該追求真相，不是討好

當(dāng)下，大多數(shù)模型在訓(xùn)練的不是做對(duì)，而是說(shuō)得像對(duì)的。

你在 ChatGPT 里問(wèn)一個(gè)問(wèn)題，它會(huì)微笑回應(yīng)：你是對(duì)的，而且你太棒了。再順手送上五種彩色 Markdown 格式的改寫(xiě)版本?？雌饋?lái)豐富、熱情、聰明，但往往答非所問(wèn)、幻覺(jué)頻出。

Edwin Chen點(diǎn)出了這個(gè)行業(yè)真相：

我們不是在訓(xùn)練 AI 去理解世界，而是在訓(xùn)練它討好人類(lèi)的注意力機(jī)制。

而這背后的根源，是榜單文化和參與度陷阱

以當(dāng)前風(fēng)靡 AI 圈的排行榜LM Arena為例，它本意是讓用戶(hù)評(píng)比不同模型的回答好壞，結(jié)果變成了幻覺(jué)加粗體加表情包大賽：

• 模型 A 邏輯嚴(yán)謹(jǐn)?shù)敵龈蓛簦?/p>

• 模型 B 胡說(shuō)八道但字體大、排版花、語(yǔ)氣夸張，

• 普通用戶(hù) 2 秒打分，B 贏了。

Surge 團(tuán)隊(duì)實(shí)測(cè)發(fā)現(xiàn)： 只要在輸出中加入更多 Markdown 標(biāo)題和 Emoji，就能顯著提升排名。甚至輸出越長(zhǎng)、內(nèi)容越偏離事實(shí)，評(píng)分越高。

這種現(xiàn)象正在系統(tǒng)性污染 AI 模型的訓(xùn)練方向。研究員為了年底晉升優(yōu)化榜單，銷(xiāo)售為了簽單展示排名，管理層為了估值只看數(shù)據(jù)。

最終形成一條惡性循環(huán)：錯(cuò)誤的評(píng)估→錯(cuò)誤的激勵(lì)→錯(cuò)誤的建?！e(cuò)誤的行為。

Edwin 說(shuō)，這和社交媒體沒(méi)什么兩樣：

“我們不是在訓(xùn)練AI講真話，而是在訓(xùn)練它做流量號(hào)。”

更嚴(yán)重的是，這些模型最終被部署到企業(yè)系統(tǒng)、醫(yī)療工具、教育產(chǎn)品中，承擔(dān)的是決策職責(zé)。如果訓(xùn)練它們的方向錯(cuò)了，哪怕只偏 3 度，未來(lái)就會(huì)偏到無(wú)法回頭的地方。

我們本該建設(shè)能治愈癌癥、解決貧困、理解宇宙的 AI，卻在優(yōu)化流量?jī)?nèi)容。我們?cè)诮棠Ｐ妥分鸲喟桶范皇钦嫦?，為那些沉迷八卦的用?hù)優(yōu)化模型。

行業(yè)需要的不是更多會(huì)討好人的模型，而是敢于說(shuō)“不”的系統(tǒng)。

當(dāng)用戶(hù)花 30 分鐘讓 AI 改了 50 版郵件時(shí)，理想的模型應(yīng)該說(shuō)：停下來(lái)，你的郵件已經(jīng)夠好了，別浪費(fèi)時(shí)間。但現(xiàn)在的訓(xùn)練方向是：你絕對(duì)是對(duì)的，還有 20 種改進(jìn)方法，讓我們繼續(xù) 50 次迭代。

AI 的競(jìng)爭(zhēng)，表面看是誰(shuí)更強(qiáng)大，但最終會(huì)是誰(shuí)更正確。

技術(shù)決定上限，價(jià)值觀決定終局。

結(jié)語(yǔ)｜AI 的盡頭，是價(jià)值觀之戰(zhàn)

四年時(shí)間，Surge 把一套被行業(yè)忽視的方法，變成了影響整個(gè) AI 行業(yè)的力量。

它不靠噱頭贏市場(chǎng)，而是靠清晰的價(jià)值取向贏得未來(lái)。

在大多數(shù)公司還在調(diào)教模型說(shuō)得更像人的時(shí)候，Surge 已經(jīng)在問(wèn)：我們真的知道自己想要 AI 成為什么嗎？

數(shù)據(jù)是門(mén)檻，環(huán)境是工具，模型是結(jié)果。但一切都取決于最初的選擇。

這不是工程問(wèn)題，是人類(lèi)選擇。

識(shí)自AI

本文由AI深度研究院出品，內(nèi)容整理自Edwin Chen在Lenny's Podcast訪談（2025年12月7日）等網(wǎng)上公開(kāi)素材，屬評(píng)論分析性質(zhì)。內(nèi)容為觀點(diǎn)提煉與合理引述，未逐字復(fù)制原訪談材料。未經(jīng)授權(quán)，不得轉(zhuǎn)載。

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參考資料：

https://www.youtube.com/watch?v=dduQeaqmpnI

https://www.lennysnewsletter.com/p/surge-ai-edwin-chen?utm_source=chatgpt.com

https://www.inc.com/jennifer-conrad/surge-ai-edwin-chen-scale-ai-meta-alexandr-wang/91204563?utm_source=chatgpt.com

https://podpulse.ai/podcast-notes-and-takeaways/lennys-podcast-product-growth-career-the-100-person-ai-lab-that-became-anthropic-and-googles-secret-weapon-edwin-chen-surge-ai?utm_source=chatgpt.com

來(lái)源：官方媒體/網(wǎng)絡(luò)新聞

排版：Atlas

編輯：深思

主編: 圖靈