協助訓練美國軍事人工智慧的美國數據標註公司，同時也從中國領先的AI實驗室賺取可觀收入。這些公司合計每年從中國六大頂尖AI業者獲得約5億美元——這種商業關係與華府日益升高、旨在限制中國取得先進技術的努力形成尷尬對比。

雙重客戶模式背後的數字

Surge AI公布2024年營收為12億美元，其業務基礎是同時向美國各軍種與中國AI實驗室供應專家標註的數據集。這些標註是用於訓練精密AI模型的複雜、特定領域數據集——這類工作需要真正的專業能力，因此能獲得高額報價。

Mercor成長更為迅速，到2026年6月已突破20億美元的年化營收運行率。中國合約占其2026年第二季營收的2%。

AfterQuery僅來自中國AI實驗室的經常性年收入就至少有5,000萬美元，而Turing則是參與這項貿易的另一家知名美國公司。

在買方方面，客戶名單包括字節跳動、阿里巴巴、螞蟻集團與騰訊。五角大廈已將騰訊列為中國軍事企業，這意味著一家與美國國防相關的數據公司，同時也在為一個被國防部視為中國軍事體系一部分的實體提供服務。

為何數據標註比晶片更重要

這些美國公司產出的數據集需要精通英語的領域專家（往往擁有高等學位），才能提供細膩的標註，教導AI系統推理、編寫程式與分析。這正是中國國內最難複製的人力專業——也因此中國實驗室願意向美國公司支付數億美元。高品質的人類回饋已成為訓練與微調大型語言模型的核心投入，隨著各實驗室追求更強大的系統，法律、醫學與軟體工程等領域的專家標註需求也隨之增長。

Anthropic等公司也依賴同樣的標註服務。實際上，服務美國最重視安全的AI開發商的供應鏈，正是餵養中國競爭對手的同一條管道。

監管缺口

此情況暴露了美國技術出口政策的重大盲點。雖然商務部工業與安全局已針對晶片出口、晶片製造設備、甚至雲端運算存取建立了日益精密的限制，卻沒有對等的機制規範標註訓練數據的銷售。立法者是否會填補這一缺口——無論是擴大出口管制，還是限制與國防相關的承包商為被指定的中國軍事企業提供服務——很可能將決定美國數據公司的收入基礎，以及中國AI實驗室可用的訓練管道。