图片来源：Datumo
根据麦肯锡最新报告显示，大多数企业表示尚未做好充分准备以安全负责任的方式使用生成式AI。其中一个关键问题是可解释性——即理解 AI 如何及为何做出特定决策。该报告指出，虽然 40%的受访者认为这是重大风险，但仅有 17%的企业正在积极应对。
总部位于首尔的 Datumo 最初是一家 AI 数据标注公司，如今致力于通过提供工具和数据来帮助企业构建更安全的 AI 系统。
这些工具支持对模型进行测试、监控和优化，且无需专业技术背景。本周一这家初创公司获得 1550 万美元融资，投资方包括 Salesforce Ventures、KB Investment、ACVC Partners 和 SBI Investment 等机构，使其总融资额达到约 2800 万美元。
Datumo 首席执行官 David Kim 曾是韩国国防发展署的 AI 研究员，他对数据标注耗时耗力的现状感到沮丧，于是萌生了一个新想法：开发一款基于奖励机制的应用程序，让人们可以利用空闲时间标注数据并赚取报酬。这家初创公司在韩国科学技术院（KAIST）的创业竞赛中验证了这个概念。2018 年，Kim 与五位 KAIST 校友共同创立了 Datumo（前身为 SelectStar）。
在该应用程序尚未完全开发完成时，Datumo 就在竞赛的客户发现阶段获得了数万美元的预售合同，主要客户来自 KAIST 校友创办的企业和初创公司。
成立第一年，这家初创公司就实现了超过100 万美元的收入，并拿下了多个关键合同。如今，其客户名单包括三星、三星 SDS、LG 电子、LG CNS、现代汽车、Naver 以及总部位于首尔的电信巨头 SK Telecom 等韩国主要企业。不过几年前，客户开始要求公司提供超越简单数据标注的服务。这家成立 7 年的初创公司目前在韩国拥有 300 多家客户，2024 年营收约为 600 万美元。
Datumo 联合创始人 Michael Hwang 告诉 TechCrunch：”他们希望我们对其 AI 模型输出进行评分或与其他输出进行比较。那时我们意识到：我们已经在做 AI 模型评估了——甚至自己都没意识到。” Hwang 补充说，Datumo 随即全力投入这一领域，并发布了韩国首个专注于 AI 信任与安全的基准数据集。
“我们最初从事数据标注业务，随着 LLM 生态系统逐渐成熟，又扩展到预训练数据集和模型评估领域，”Kim 向 TechCrunch 表示。
DATUMO 联合创始人
图片来源：Datumo
Meta 近期以 143 亿美元收购式投资数据标注公司 Scale AI，凸显了这一市场的重要性。
该交易达成后不久，AI 模型制造商兼 Meta 竞争对手 OpenAI 便停止使用 Scale AI 的服务 。Meta 这笔交易也预示着 AI 训练数据的竞争正在加剧。
Datumo 在预训练数据集供应方面与 Scale AI 等公司有相似之处，在 AI 评估与监控领域则与 Galileo 和 Arize AI 存在共性。但据 CEO 金先生介绍，该公司通过其授权数据集实现了差异化优势，特别是从已出版书籍中爬取的数据——这些数据虽包含丰富结构化的人类推理内容，但众所周知清理难度极大。
金先生补充道，与同行不同，Datumo 还提供名为 Datumo Eval 的全栈评估平台，可自动生成测试数据与评估报告，无需手动编写脚本即可检测不安全、存在偏见或错误的响应。其标志性产品是一款面向非开发人员的无代码评估工具，尤其适合政策、信任与安全以及合规团队的成员使用。
在被问及如何吸引到Salesforce Ventures 等投资者时，Kim 解释道，这家初创公司此前在韩国举办的一场活动中，曾与 DeepLearning.AI 创始人吴恩达进行过炉边谈话。活动结束后，Kim 在 LinkedIn 上分享了这次对话，引起了 Salesforce Ventures 的关注。经过多次会面和 Zoom 视频会议后，投资方给出了初步投资意向。Hwang 表示，整个融资过程历时约八个月。
新融资将用于加速研发工作，特别是开发企业级AI 自动化评估工具，并扩大在韩国、日本和美国市场的全球化业务布局。
这家拥有 150 名首尔员工的初创公司还于今年三月在硅谷设立了分支机构。
参考资料
https://techcrunch.com/2025/08/11/seoul-based-datumo-raises-15-5m-to-expand-llm-evaluation-challenging-scale-ai/
文章来自于微信公众号“Z Potentials”。