2026 年 3 月 10 日深夜，旧金山一家名为 Kled AI 的初创公司宣布完成 550 万美元种子轮融资。其投资人名单成分也是相当复杂：Sebastian Thrun，Waymo 创始人、自动驾驶汽车之父；Aglaé Ventures，LVMH 集团掌门人 Bernard Arnault 的家族风投基金；以及金州勇士队老板 Kent Lacob、DoorDash Labs 的 Harrison Shih 和潮牌公司 MSCHF 创始人 Daniel Greenberg。
加上此前的融资，Kled AI 的总融资额已经达到 900 万美元。
550 万美元的种子轮在 2026 年的 AI 投资市场里几乎不值一提。同一个月，动辄数亿美元的种子轮和 A 轮比比皆是，Crunchbase 的数据显示 2026 年超过 40% 的种子轮和 A 轮资金流向了 1 亿美元以上的巨额交易。但 Kled AI 引发关注的原因不在于融资规模，而在于它试图回答的问题：在 AI 吞噬一切的时代，普通人能不能靠自己的数据赚钱？
Kled AI 做的事情不复杂。它是一个数据交易市场，用户通过手机 App 上传自己的照片、视频和文档，平台对这些数据进行脱敏处理、质量检测和结构化标注之后，打包成数据集卖给 AI 公司用于模型训练。用户获得报酬，AI 公司获得合规、高质量的训练数据。
根据 Kled AI 的公开数据，目前平台用户每天上传 300 万到 450 万个文件，已经创建了超过 12,000 个结构化数据集，涵盖放射影像、城市出行、居家场景等多个类别。收入最高的用户每月能赚到 7,400 美元。
这个模式之所以能跑起来，跟 AI 行业的一个结构性变化有关。过去两年，大模型竞赛的重心已经从“谁的算力多”逐步转向“谁的数据好”。根据 Fortune Business Insights 的报告，全球 AI 训练数据集市场 2026 年的规模约为 44 亿美元，预计到 2034 年将增长至 232 亿美元，年复合增长率接近 23%。
Scale AI、Appen、Defined.ai 这些老牌数据标注公司仍然是市场的主力，但它们的业务模式更多依赖雇佣标注员进行定向数据采集。Kled AI 走的是另一条路，用直接的经济激励换取大规模的个人数据上传。
Kled AI 的创始人 Avi Patel 今年 22 岁，从伊利诺伊大学厄巴纳香槟分校退学创业，此前曾创办音乐版权交易平台 Nitrility。他在 2025 年初创立 Kled AI，同年 5 月通过 Solana 区块链发行了$KLED 代币。公司注册名为 Nitrility Inc.，总部在旧金山。
Patel 在此前的公开采访中反复强调一个观点：Facebook、TikTok 这些平台靠免费获取用户内容赚了天文数字的广告费，却从未为用户的数据支付过一分钱。而当 AI 公司需要的不再是随手发的自拍而是放射科扫描片、无人机航拍画面或居家活动的第一人称视频时，“白嫖”已经行不通了，必须有直接的付费机制才能让人们愿意上传这些敏感的、高价值的数据。
从增长数字看，Kled AI 大概确实踩中了某种需求。公司称其 App 在 14 个国家市场增长迅速，在马来西亚等 4 个国家的 App Store 金融类排名中冲到过第一名。
两周内注册的数据贡献者超过 20 万人。整个过程没有外部广告投放，完全依赖推荐奖金和社交媒体上的自发传播，根据公司披露的数据，三周内在各平台上的相关帖子累计获得了 1.5 亿次曝光。
但这些增长背后有一些错综复杂的细节值得注意。Kled AI 并非一个纯粹的 Web2 公司。$KLED 代币在加密交易所上线后，围绕它的争议就没有停过。
2025 年 6 月，链上数据分析公司 Dashcoin Research 发布调查报告，指出与 Kled AI 团队关联的钱包系统性地出售了约 5825 万枚 KLED 代币，价值约 50 万美元，其中至少 22.1 万美元通过 ChangeNow 交易所转换为法币。Patel 后来在社交媒体上承认了这些销售行为，称资金用于覆盖公司运营的大量开支。
同年底，Patel 又公开指控 Believe 平台联合创始人 Ben Pasternak 在 Kled 最大版本更新期间持续抛售大量 $KLED 代币，违反了双方此前关于不在公开市场出售的口头约定。这些争执在 X 和加密社区里引发了大量讨论，也让外界对项目的代币经济模型产生了疑问。
不过除去其作为加密项目的代币运作，Kled AI 作为数据交易市场的业务本身有清晰的市场需求支撑。AI 训练数据的合规采集正在成为行业的核心痛点，欧盟 AI 法案、GDPR、HIPAA 等法规对数据来源的要求越来越严格，没有明确授权和溯源的数据正在失去使用价值。
Kled AI 声称其上传流程符合 HIPAA 和 GDPR 要求，使用机器学习模型对上传内容进行脱敏处理后再做标注。如果这些合规措施能够经受住独立审计的检验，那么这个模式在理论上是站得住脚的。
而 Google X 实验室的创始人、Waymo 的前身 Google 自动驾驶项目的负责人、Udacity 的联合创始人 Sebastian Thrun 投资Kled AI，一定程度上可能也是看中的是这个平台在机器人和自动驾驶训练数据采集方面的潜力，第一人称视角的居家活动数据、城市街景数据和无人机航拍数据，恰好是训练具身智能（embodied AI）系统最稀缺的资源。
只是，550 万美元的种子轮和 900 万美元的总融资相对于 Kled AI 此前宣称的 1 亿美元估值而言是非常稀释程度有限的，这也符合加密项目在股权融资和代币融资之间摇摆的常见模式。Patel 在 2025 年 11 月的 LinkedIn 帖子中曾表示，大部分资金将用于建设自有数据基础设施以解决扩展瓶颈。
回到那个核心问题：普通人到底能不能靠卖数据给 AI 挣到钱？目前 Kled AI 给出的答案是“可以，但天花板并不像宣传里的那么高”。月入 7,400 美元是平台上收入最高的贡献者的数字，绝大多数用户的实际收入要低得多。
从 App Store 和各类评测网站的用户反馈看，上传照片获得的单次报酬往往只有几美分到几十美分不等，想要获得可观收入需要持续上传大量高质量内容，或者完成平台定向发布的“特殊任务”，比如按指定要求拍摄第一人称视角的家务活动视频、特定角度的街景照片等。
这件事更大的意义或许不在于个人能赚多少，而在于它验证了一种可能性：用户愿意为了直接报酬而主动上传自己的数据。Kled AI 公布的数据称其平均用户的每日上传量已经超过了 Instagram、Facebook、TikTok、Snapchat 和 X 的平均用户，如果这个数据属实，它说明的是人们对“数据换钱”这个交易的接受程度远超预期。
AI 训练数据市场目前的格局是 Scale AI、Appen、TELUS International 等公司占据主流，它们以企业级服务为核心，对接的客户是大型 AI 实验室和科技公司。
Kled AI 切入的角度不同，它试图绕过传统的数据标注供应链，直接建立“消费者到 AI 公司”的通道。这条路的风险也很明显：数据质量如何保证、重复和低质量上传如何过滤、合规审计能否通过大客户的检验、代币经济模型的可持续性如何，每一个环节都有可能成为瓶颈。
参考资料：
1.https://www.kled.ai/blog/kled-raises-5.5m-seed
2.https://www.kled.ai/blog/kled-v2-2025
3.https://x.com/useKled/status/2031384811441402057
4.https://www.kled.ai/blog/kled-v3-expands-rewards-and-contributor-tools
运营/排版：何晨龙
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