AI 催生了许多新产业，今天分享的就是其中之一。
今天分享的公司是：Kled，https://www.kled.ai/
今年5月，一名来自 WIRED 的记者做了一个有点奇怪的兼职。
他把 iPhone 固定在头上，确保镜头能拍到自己的两只手，然后开始录自己：
洗碗、叠衣服、倒饮料、切黄瓜、收拾房间。
不是为了拍短视频。
而是为了把这些视频卖给训练机器人的公司。
他连续干了一周，在 Kled、Luel 和 Waffle Video 三个平台上传了100多段视频，最后总共赚了 21.55美元。
不是让你给 AI 打标签，而是直接把自己的生活卖给 AI
Kled 的产品一句话就能解释：
把自己的照片、视频、文档和生活数据上传，AI 公司买走这些数据并向你支付费用。
严格来说，不是把文件的所有权一次性“卖掉”，而是把数据的使用和训练权授权出去。
用户打开 Kled，可以直接上传手机相册里的照片、视频、文档，也可以完成企业发布的特定任务。
例如：
拍一段自己倒垃圾的视频、拍附近道路上的坑洞、上传自己的课程作业、录一段第一视角做家务的视频。
Kled 甚至曾公开列出过一些美国市场的任务价格：
- 拍一段自己倒垃圾的视频，5美元；
- 上传500张自拍，1000美元；
- 上传一份报税文件，150美元。
不同任务价格差距很大，因为 AI 公司缺的数据完全不同。
这时候你可能会想到数据标注平台 Scale，但其实两者做的是产业链的不同位置。
Scale AI、Mercor 这一类公司很大一部分工作，是找人对已有数据进行标注、评价或者完成专业任务。
Kled 做的则更靠前：
它解决的是，这些真实的人类数据从哪里来。
AI 公司告诉 Kled：
- 我需要人在厨房操作物品的视频；
- 我需要美国道路上的坑洞；
- 我需要卡车行驶过程中的真实录像；
- 我需要大学生真实写出来的作业；
Kled 再把需求拆成任务，分发给几十万普通用户。
所以一个 Kled 用户，本质上不是传统意义上的“数据标注员”。
更像一个分布在全球各地的人类传感器。
为什么机器人突然需要看你洗碗？
训练 ChatGPT 和训练机器人，缺的数据完全不一样。
训练一个语言模型，可以从互联网获得大量网页、书籍、论坛、代码。
但如果想让一个机器人学会：拿杯子，打开抽屉，把衣服叠好，从冰箱里拿出牛奶。
互联网其实没有那么多适合训练的数据。
机器人需要知道的不是“什么叫洗碗”，而是：
- 手从什么角度抓住盘子；
- 盘子怎么放进水池；
- 海绵碰到盘子以后怎么移动；
- 洗完以后盘子应该放到哪里。
这类数据通常叫第一视角数据，也就是从人的视角记录：
一个人到底是怎么完成现实世界里的动作的。
所以文章开头提到的那个 WIRED 的记者才要把手机绑在头上，而且要确保十根手指都出现在画面里。
机器人真正要学的是他的动作，而不是他的厨房。
随着机器人、自动驾驶和世界模型的发展，这类数据需求正在快速增加。业内有人预计，未来几年领先企业可能从第三方购买数亿小时的第一视角视频。
这也解释了为什么一个卡车司机，可能比一个每天拍咖啡和自拍的人值钱得多。
他每天本来就要开几个小时卡车。挡风玻璃前的行车记录仪会自然产生大量：
道路、车辆、交通标识、天气、施工、突发状况的数据。
这些恰好是自动驾驶和视觉模型需要的。
根据 Kled 创始人 Avi Patel 提供的数据，目前平台收入最高的用户之一就是一名卡车司机。
他通过上传行车记录仪视频以及道路坑洞等数据，一个月最高可以赚到约8000美元。
当然，这是平台上的极端案例。
在菲律宾、马来西亚等市场，很多普通用户的收入更接近每月20—40美元。
50万人，Kled 是怎么突然长起来的？
Kled 的创始人 Avi Patel 今年只有22岁。
根据报道，他上大学两个星期就退学创业，最开始做的是一个音乐授权项目，但没有成功。
后来他把注意力转到了另一个同样与“授权”有关的问题：
AI 公司越来越缺有合法使用权的数据。
于是有了 Kled。Kled 最初验证的问题其实很简单：
如果明确告诉普通人，你的数据会被拿去训练AI，但我们给你钱，你愿不愿意上传？
答案显然比很多人想象中积极。
2025年最初几个月，Kled 还是一个网页产品。官方披露，前五批支付给用户的金额分别是：
5.2万美元、6.4万美元、7.5万美元、15万美元、35万美元。
三个月累计已经接近 70万美元。
之后 Kled 把产品做成了手机App，增长明显加快。
官方今年披露，移动端上线大约30天后，Kled 曾达到约 20万日活用户，每天处理 300万—450万份文件。
到了7月，Kled 宣布用户正式突破 50万。
与此同时，资本也在迅速跟进。
今年3月，Kled 宣布完成 550万美元种子轮，使累计融资达到 1000万美元。6月，The DATA Foundation 又向公司投入300万美元。
截至目前，Kled 官方披露的累计融资已经达到 1400万美元。
Kled 真正卖的不是“照片”，而是整理好的训练数据
如果只是让50万人把手机相册全部倒进服务器，其实没有多大价值。
AI 公司要的不是垃圾场，而是可以直接拿来训练的数据集。
所以 Kled 中间还做了一层很重要的工作。
用户上传文件以后，系统会检查重复内容、抄袭内容和 AI 生成内容，再自动进行分类、标注，并添加相应的元数据。
最后，把几十万用户上传的零散内容，整理成：
第一视角操作数据、医疗影像、道路和城市交通数据、学术内容、消费行为数据等结构化数据集。
Kled 今年3月披露，当时已经整理出超过 1.2万个结构化数据集。
而企业真正付钱买的是这些数据集，这也是这个生意比看起来复杂的地方。
因为 AI 公司现在购买训练数据，已经不只问：“你有多少数据？”
还要问：
- 这些数据是谁产生的？
- 这个人有没有授权？
- 有没有版权问题？
- 是不是AI自己生成的数据？
- 付钱记录在哪里？
Kled 后来甚至专门给每份数据建立审计记录，包括内容哈希、授权记录、支付记录和时间戳，让购买数据的 AI 公司能够验证来源。
所以 Kled 真正在建设的是两端：
一边是几十万普通人的数据供应网络；
另一边是一个能够让 AI 公司放心购买的数据授权体系。
卖数据和送外卖有一个很大的区别
Kled 的模式也有一个不能忽略的问题：你到底卖掉了什么？
因为送完一单外卖，劳动就结束了。
但一段数据一旦进入 AI 训练系统，它的生命周期可能非常长。
我专门看了一下 Kled 2026年7月21日更新的服务条款。
条款明确写道：
用户仍然保留上传内容的所有权。
但与此同时，用户会授予 Kled 对这些内容非常广泛的使用许可。
其中涉及 AI 和机器学习模型开发、训练、测试和部署的部分，许可是：
全球范围、永久、不可撤销、可转让、可再许可，而且具有排他性。
也就是说，从商业逻辑上说，这并不只是：“发一张照片，赚5美元。”
而是更接近：
用5美元或者其他价格，换取这份数据未来长期用于 AI 训练的权利。
对于一张道路照片，这件事可能无所谓。
但当平台开始收：
自拍、家庭录像、学习资料、财务数据、甚至报税文件，问题就完全不同了。
Kled 表示它会进行匿名化、敏感信息处理和授权审计，但“用户主动同意”并不意味着隐私风险自动消失。
这会成为这类产品未来最大的商业挑战之一。
AI 公司越愿意为稀缺、私密的数据付高价，普通人越愿意上传；
但数据越稀缺、越私密，平台需要承担的信任、合规和安全责任也越高。
AI 时代，“数据”可能真的会成为一种工作
过去互联网公司的逻辑是：
你免费使用 Facebook、Instagram、Google，平台免费获得你的行为数据。
然后平台再用这些数据赚钱，用户几乎不参与收益分配。
Kled 想把这个关系翻过来：
既然 AI 公司最后需要我的数据，那为什么不能直接付钱给我？
这件事最后能做到多大，现在还很难判断。
50万用户、每天数百万上传量和1400万美元融资，大部分增长数据仍来自公司自己的披露；而普通用户实际能赚多少钱，也明显取决于所在国家、职业和有没有企业刚好需要的数据。
但它已经证明了一件事：
AI 训练数据正在从“互联网里随便抓”，逐渐变成一种需要被主动生产、授权和购买的商品。
而一旦数据开始被明确标价，就会出现一整套新的产业链。
有人负责产生数据；有人负责验证；有人负责清洗；有人负责授权；有人负责把 AI 公司需要的数据需求，拆成普通人可以完成的任务。
以上，祝你今天开心。
文章来自于微信公众号 “Fun AI Everyday”，作者 “Fun AI Everyday”