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原文作者：Jagmeet Singh
随着各界对AI模型训练和优化需求激增，初创公司 Deccan AI 在其首轮大规模融资中筹集了 2500 万美元。该公司专注于提供AI训练后的数据处理与评估服务，其大部分工作由位于印度的专业团队完成。
本轮全股权 A 轮融资由 A91 Partners 领投，Susquehanna International Group 和 Prosus Ventures 跟投。
虽然 OpenAI 和 Anthropic 等前沿 AI 实验室在内部构建核心模型，但由于企业在将系统应用于实际场景时愈发追求可靠性，许多后训练环节——从数据生成到评估以及强化学习——正越来越多地选择外包。Deccan 正是服务这一需求的新兴初创公司之一。
Deccan 成立于 2024 年 10 月，提供的服务范围广泛，包括帮助模型提升编程能力、智能体功能，以及训练系统与 API 等外部工具进行交互。
该公司不仅与前沿实验室合作，进行生成专家反馈、运行评估和构建强化学习环境等任务，还通过其评估套件 Helix 和自动化运营平台服务于企业客户。随着模型从文本扩展到理解物理环境的“世界模型”（包括机器人和视觉系统），Deccan 的业务也在不断进化。
创始人 Rukesh Reddy 在采访中表示，Deccan 的客户包括 Google DeepMind 和 Snowflake。公司目前已接入约 10 家客户，并同时运行着几十个活跃项目。
Deccan 总部位于旧金山湾区，在印度海得拉巴拥有庞大的运营团队，员工约 125 人。此外，公司依赖一个由超过 100 万名贡献者组成的网络，其中包括学生、领域专家和博士。Reddy 透露，平均每月活跃的贡献者在 5,000 到 10,000 人之间，其中约 10% 拥有硕士或博士等高级学位。
Reddy 指出：“质量始终是一个未解的难题。”由于后训练阶段的错误直接影响模型的实际表现，企业对此容忍度接近于零。这使得后训练过程比早期阶段更为复杂，需要精准、特定领域的专业数据，且难以大规模扩展。
印度成为AI训练人才中心
尽管 Deccan 的客户大多位于美国，但其大部分贡献者都在印度。Deccan 选择将大部分劳动力集中在印度，以更好地管理质量。Reddy 表示，如果只在一个国家开展运营，维持质量标准要容易得多。
这一做法凸显了印度在全球 AI 价值链中的地位——作为人才和训练数据的供应方，而非前沿模型的开发商（后者仍集中在少数美国公司和极少数中国企业手中）。
Reddy 提到，Deccan 过去一年增长了 10 倍，目前年收入已达到千万美元量级。其中约 80% 的收入来自前五大客户，反映了前沿 AI 市场高度集中的现状。
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