商业社会正进入一个新的纪元。虽然一些公司走向破产，但其数据却能在大厂的人工智能模型中“存活”，某种意义上，这也让这家公司获得了“赛博永生”。这一现象背后，反映的是数据资产在人工智能时代的独特价值：即使实体消亡，其数字遗产仍可能成为技术进步的养料。
据美国破产法庭文件显示，谷歌以1000万美元的价格中标，击败了人工智能训练数据巨头Mercor，将获得破产公司精神航空的大量数据。谷歌预计将用这些数据来训练其人工智能模型。这一收购金额不仅体现了谷歌对高质量训练数据的迫切需求，也折射出当前AI领域对专有商业数据的激烈争夺。
精神航空公司超过1亿封电子邮件、5亿条微软Teams聊天记录、3000万行代码、开发元数据、软件模型和算法，以及收入、飞机运营和员工生产力数据都被包含在内，将移交给谷歌。不过，消费者数据预计不会被谷歌获得。这一交易中涉及的庞大数据量，也从一个侧面展示了大型航空企业在运营过程中积累的数字资产规模有多么惊人。
谷歌表示，在接收数据之前，将由第三方严格清除所有个人身份信息，且谷歌也不会重新识别用户。这种做法在法律和隐私保护层面是一种常规操作，但公众对于企业数据收购行为仍存在一定疑虑，尤其是在AI伦理与数据滥用风险日益受到关注的当下。
这笔交易仍需要联邦法官的批准，而如果交易失败，出价第二高的Mercor可能将拥有精神航空的内部数据。Mercor的出价为750万美元，略低于谷歌，但其竞争意图表明，AI训练数据市场正在快速升温，甚至成为资本与科技巨头暗中较量的新战场。
数据的重要性
对于从事人工智能模型开发的公司而言，专有商业数据已成为一项重要的数据来源。而对于失败的初创公司来说，这已经形成了一个微型市场，它们将电子邮件、Slack消息和其他通信记录出售给人工智能公司，以期收回一些资金。这种现象其实是一种“数字资产二次变现”，在传统破产清算模式下，很难想象日常通讯记录也能成为可出售的资产。
虽然人工智能正在企业间快速推广，但其想要胜任管理岗位，仍需要更多的数据和经验支持，这也是巨头希望收购商业公司专有数据的关键原因。从技术角度看，通用大模型在特定行业的深度理解和决策能力仍然有限，收购真实业务数据恰好能弥补这一短板。
Anthropic公司曾尝试让Claude模型管理一台自动售货机，结果却亏损惨重。Andon Labs公司也进行了一项实验，让不同的人工智能模型管理一家咖啡馆，到目前为止，它们都以惊人的速度亏损。这些失败的案例进一步印证了，AI在真实商业环境中的决策能力还远未成熟，迫切需要大量高质量的实战数据进行训练。
与此同时，人工智能开发商也受到了数据短缺的限制。科技公司基本已经耗尽了开放互联网上的训练数据，正在竞相以其他形式获取尽可能多的数据。这也是为什么谷歌和Mercor都愿意花费不菲来购买精神航空的数据。有分析人士指出，未来几年，类似于精神航空这样的“破产数据收购案”可能会越来越多，形成一个辐射金融、法律、技术等多领域的特殊产业链。
根据提交的文件，精神航空的数据竞标竞争激烈。谷歌最初出价500万美元，Mercor随即还价520万美元。Mercor表示，如果能先获得原始数据并进行匿名化处理，它愿意支付更高的价格——700万美元。最终，谷歌以1000万美元的价格中标。从这一竞价过程可以看出，双方对这批数据的内在价值都有高度的认可，这种“数据资产定价”模式也为其他面临破产的企业提供了一种新的变现思路。
