帮助训练美国军事人工智能的美国数据标注公司，同时也在从中国顶尖AI实验室赚取可观收入。这些公司合计每年从中国六大AI机构获得约5亿美元——这种商业关系与华盛顿不断升级的限制中国获取先进技术的努力形成了微妙的不协调。

双重客户模式背后的数字

Surge AI报告2024年收入为12亿美元，其业务建立在向美国各军种和中国AI实验室提供专家标注数据集的基础上。这些标注是用于训练复杂AI模型的专业领域数据集——这类工作需要真正的专业技能，并能获得溢价定价。

Mercor增长更快，到2026年6月已超过20亿美元的年化收入运行率。中国合同占其2026年第二季度收入的2%。

AfterQuery仅从中国AI实验室获得的经常性年收入就至少达5000万美元，而Turing则是参与这一贸易的知名美国公司中的另一家。

在买方一侧，客户名单包括字节跳动、阿里巴巴、蚂蚁集团和腾讯。五角大楼已将腾讯列为中国军事企业，这意味着一家与美国国防相关的数据公司同时在为国防部视为中国军事体系一部分的实体提供服务。

为什么数据标注比芯片更重要

这些美国公司生产的数据集需要以英语为母语水平、通常拥有高级学位的领域专家，能够提供教AI系统推理、编程和分析所需的精细标注。这恰恰是最难在中国国内复制的人力专长——这也是中国实验室愿意向美国公司支付数亿美元的原因。高质量的人类反馈已成为训练和优化大语言模型的核心投入，随着各实验室推动更强大的系统，对法律、医学和软件工程等领域专家标注的需求也随之增长。

Anthropic等公司也依赖这些相同的标注服务。实际上，服务于美国最注重安全的AI开发商的供应链，正是滋养中国竞争对手的同一管道。

监管空白

这一局面暴露了美国技术出口政策的重大盲点。尽管商务部工业与安全局已围绕芯片出口、芯片制造设备甚至云计算访问权限建立了日益复杂的限制措施，但没有相应的框架来规范标注训练数据的销售。立法者是否会填补这一空白——通过扩大出口管制或限制与国防相关的承包商为被列名的中国军事企业提供服务——可能会同时影响美国数据公司的收入基础和中国AI实验室可获得的训练管道。