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本期重点介绍一家近日在非洲崛起的数据集服务商公司-Eaglepoint AI (鹰点人工智能)。这家以“美国标准+非洲执行”的管理模式正在与Surge AI,Mercor AI以及Invisible AI等精品数据集公司形成竞争之势，成为硅谷AI模型公司的数据集服务商之一。
（Eaglepoint AI非洲数据集实验室成员）
当前，全球 AI 大模型对高质量数据集的需求已明确走向高知识密度、多模态融合、强合规、可溯源、可规模化五大核心趋势。Eaglepoint AI的诞生对齐了全球大模型数据市场新需求，并以非洲数字化人才底座打造*样本效率，以高性价比锁定了美国前沿大模型实验室。公司负责人Todd Jiang指出，一开始外界对非洲存在显著刻板印象，但事实上非洲多国早在五六年前已完成规模化数字化布局 —— 银行、外卖、打车、支付及电商等领域的 App 生态成熟，叠加长期承接美国业务所积累的人才红利，已培育出一批具备国际化工作方式与行业视野的专业人才，这为公司构建了坚实的人力库基础。一直以来Eaglepoint AI 深耕高复杂度、高价值的 AI 对齐与 RLHF 数据服务，核心遵循*样本效率原则。团队以 “探索模型的人类反思与对齐模式” 为工作核心内容，将其专业级 know-how 深度注入数据集，并通过自主研发的全流程管理工具 Aquila，实现跨主流大模型的自动化训练与评测，保障数据交付的效率与一致性。目前该公司已组建起覆盖编程代码、医疗 AI、教育与小语种等垂直领域的国际化专家级团队，依托埃塞俄比亚等其他国家的本土化运营体系，形成了从数据采集、清洗、标注到质量控制的完整闭环，精准适配全球大模型持续微调与迭代的核心需求。
Eaglepoint AI各部门人员统一执行高门槛筛选机制，核心岗位必须具备美国头部AI模型公司实战工作经验，深度掌握大模型训练技巧与AI对齐与RLHF全流程，拥有高复杂度项目交付与高价值数据服务的能力，所产出的数据集必须包含专业、权威、机构化知识，能更好地服务于*大模型的能力升级。公司旗下医疗数据集部门，所有医疗数据均由具备正规执业执照的医生专家进行逐一审定与判断。该团队坚持以多年在岗专家经验驱动数据生产，在每条数据中标注完整的临床推理过程、专业价值判断与医疗安全边界，让 AI 不只 “学习文本”，更能真正理解人类在物理世界中持续迭代的专业智慧，从根源上提升大模型在医疗场景的实用性与对齐精度。
（Eaglepoint AI非洲数据实验室成员）
Eaglepoint AI 团队自研数据管理工具 Aquila 已形成完整迭代体系：Aquila V1 可实现带注释数据与外部信息的整合融合；Aquila V2 聚焦员工重复性工作数据采集与分析；Aquila V3 定位为自动化工作流实施工具。三大版本均针对不同企业需求，完成了对 Google Gemini、Claude、ChatGPT、Bytedance Seed 等主流大模型的适配部署。从结构化与非结构化数据清洗、模型精细化微调，到定制化软件工作流搭建与数据可视化呈现，再到已上线高级模型的效果评估与迭代优化，Eaglepoint AI 凭借端到端一站式平台，能够全面覆盖客户在 AI 数据与模型服务全流程中的各阶段需求。
Eaglepoint AI 已在纽约、加州、非洲、北京四大区域设立 AI 数据集实验室与业务分部，形成全球化研发与交付网络。在运营主体上，Eaglepoint AI 并非行业常规初创公司，而是纳斯达克上市企业Global Mofy AI（股票代码：GMM） 的控股子公司，依托上市公司体系，具备更强的资本实力、合规体系与长期交付能力。Todd Jiang 表示：“如果一个 AI 模型不使用高复杂难度、高质量的数据集进行训练，就无法持续优化，也无法持续服务好人类。”
当下，英伟达布局非洲 AI 工厂、马云访问非洲、谷歌与甲骨文在肯尼亚设立非洲总部，一系列头部企业动作印证：非洲已成为全球 AI 大模型基础设施出海的核心*地之一。
