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Scale AI
从校园招聘到 AI 数据基础设施：Handshake 收购 Cleanlab，补齐数据质量关键拼图
AI 数据标注公司（原美国校园招聘平台） Handshake 宣布收购数据审计初创公司 Cleanlab。双方表示，此次交易以人才整合为主，属于典型的 acqui-hire，Cleanlab 的 9 名核心员工将加入 Handshake 研究组织，包括三位联合创始人 Curtis Northcutt、Jonas Mueller 和 Anish Athalye，三人均拥有 MIT 计算机科学博士背景。交易条款未披露。更多信息，请关注 HRTech
Cleanlab 成立于 2021 年，是一家专注于“数据质量审核”的技术公司，其核心能力在于通过算法自动识别错误标签与异常数据，无需再次人工复核即可发现潜在问题，从而显著提升训练数据的一致性与准确率。公司累计融资 3000 万美元，投资方包括 Menlo Ventures、TQ Ventures、Bain Capital Ventures 与 Databricks Ventures，团队规模曾超过 30 人。相比传统依赖多轮人工校验的方式，Cleanlab 的自动化检测思路更接近“数据质量基础设施”，强调系统化、可规模化与可复用的质量控制能力。
对 Handshake 而言，这次收购的战略意义十分明确。随着大模型训练进入精细化阶段，行业关注点正从“标注数量”转向“标注质量”。单纯扩大人力规模已难以形成长期壁垒，真正决定模型效果的，是标签准确率、样本覆盖度以及数据一致性等底层指标。Cleanlab 的加入，意味着 Handshake 不再只是提供人工标注产能，而是开始具备算法驱动的数据审计与质量管理能力，从“人力外包型服务商”向“数据质量技术平台”升级。
从业务层面看，Handshake 近年来已逐步切入 AI 数据服务市场。公司目前为 8 家头部 AI 实验室提供数据支持，其中包括 OpenAI。其 2022 年估值达到 33 亿美元，并预计 2025 年年化收入（ARR）将达到 3 亿美元，今年有望进一步提升至“数亿美元”规模。客户结构与收入体量的变化，也反映出其在 AI 产业链中的定位正不断上移，从辅助角色转向关键基础设施供应商。
值得注意的是，当前 AI 数据标注行业正在发生结构性变化。一方面，模型复杂度提升，使得医疗、法律、金融、科研等专业领域的高门槛标注需求快速增长；另一方面，企业对数据安全、可追溯性与偏见控制的要求日益严格，推动数据审核、评测与治理成为刚需。这一趋势使得具备“专家网络 + 质量算法 + 规模化交付”综合能力的平台更具竞争优势。Handshake 通过整合 Cleanlab 的研究与算法团队，正是对这一趋势的主动回应。
转型背景与路径
Handshake 成立于 2013 年，最初是一家面向美国高校毕业生的招聘平台，被视为“学生版 LinkedIn”，长期服务于校园招聘与早期职业匹配市场。凭借高校资源与人才数据库，公司积累了覆盖数百万学生及大量专业人士的供给网络。随着生成式 AI 对高质量训练数据需求的爆发，Handshake 将原有“人才匹配与任务分发”能力延伸至数据标注场景，利用医生、律师、科学家等专家群体参与模型训练与反馈。此次收购 Cleanlab，则进一步补强了自动化数据审核与算法能力，使其从单纯的人力标注服务商，升级为兼具人才供给与数据质量技术的 AI 数据基础设施提供方。可以说，这是一场基于既有资源优势的战略升维，而非简单跨界——Handshake 正从 HR Tech 平台，演进为服务 AI 产业链上游的关键数据基础设施企业。
HRTech对数据标注的这几家简单分析：
从赛道格局看，Scale AI 更像“全栈型数据基础设施巨头”，依靠大规模交付能力与企业级合规体系，承接政府与头部 AI 实验室的复杂训练与评测需求；
Surge AI 主打高质量与专家级人类反馈服务，聚焦 RLHF、模型评估与红队测试等高难度场景，以“质量优先”建立口碑壁垒；
Mercor 则定位为专家劳动力调度平台，通过产品化方式快速匹配专业人才与后训练任务，强调效率与弹性供给；
而 Handshake 凭借多年积累的人才网络切入 AI 标注市场，并通过收购 Cleanlab 强化算法化数据审核能力，正从人才供给平台升级为兼具“专家资源 + 数据质量技术”的新型数据基础设施玩家。
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【旧金山】员工管理创新平台TeamOhana获得750万美元种子轮融资
4月29日将财务、人力资源和人才团队联合起来的员工人数管理和薪酬规划软件 TeamOhana 已获得 750 万美元种子轮融资。本轮融资由Lerer Hippeau和Collide Capital领投，Sierra Ventures和Recall Capital参投，加上此前于2022年10月获得的400万美元种子轮融资，TeamOhana的融资总额已超过1150万美元。
TeamOhana 正在重新定义包括 Scale AI、Vercel 和 Zip 在内的一流公司如何管理其劳动力。使用 TeamOhana，客户每月减少了 90 多个小时的人工工作，生产率提高了 50%，并在影响预算的变更方面实现了 100% 的合规性。
通过本轮融资，TeamOhana 准备扩大其处于测试阶段的 Agentic 人工智能劳动力规划平台。人工智能代理将充当首席财务官的副驾驶，帮助团队在路线图和市场趋势发生变化时迅速做出调整。
“TeamOhana联合创始人兼首席执行官Tushar Makhija表示："如今，企业在混乱的、电子表格驱动的员工人数规划中挣扎，导致代价高昂的错误。“TeamOhana 是'协作劳动力智能'领域的先驱，它将财务、人才和招聘团队联合在一个实时平台上。我们不仅仅是在改进旧流程。我们正在构建一条新的前进道路。
几十年来，企业软件都是销售给各个职能部门，导致系统各自为政，数据支离破碎，决策速度减慢。TeamOhana 填补了这一空白，将 FP&A、HRIS、ATS 和薪资系统连接起来，简化了人员规划和薪酬管理。
“SeatGeek 公司财务副总裁泰迪-柯林斯（Teddy Collins）说："对我们来说，使用这个具有无限可扩展性的平台是一个巨大的解锁，投资回报率非常高。
使用 TeamOhana 的公司已经改变了他们的劳动力管理：
SeatGeek 每周在劳动力管理上花费的时间减少了 23 个小时，节省了一名全职员工，避免了 20 万美元的超支。
IonQ 将低价值工作减少了 75%，招聘速度提高了三倍，每年节省成本约 594,000 美元。
Metronet 节省了 3 名全职员工的成本，实现了 7 倍的投资回报率。
“Collide Capital 创始人兼执行合伙人布莱恩-霍林斯（Brian Hollins）说："在 Collide Capital，我们对未来下了很大的赌注，在未来，人数管理将不仅仅是电子表格上的工作，而是一种超级战略能力。
TeamOhana已经实现了可衡量的投资回报率，实现了员工人数决策自动化，将预测差异降低了50%，并通过实时计划节省了数百万美元。借助Agentic人工智能，TeamOhana的目标是实现高达80%的人工工作流程自动化，提高资本效率，加快招聘速度，同时保持严格的预算控制。
“Makhija说："TeamOhana正在为员工人数管理打造同类首创的人工智能操作系统。“下一个飞跃不是更多的仪表盘。而是能够识别异常情况、为您提供最佳解决方案并执行您所选择的操作的自主代理。”
“TeamOhana已经是一个非常强大的平台。Lerer Hippeau 公司的合伙人 Andrea Hippeau 说："TeamOhana 已经是一个非常强大的平台，但让我真正感到兴奋的是他们能够利用人工智能做什么。
TeamOhana 目前管理着 30,000 多名员工约 60 亿美元的劳动力支出，但这仅仅是个开始。通过本轮追加融资，TeamOhana 准备扩大 Agentic AI 的规模，并推出更多产品，包括招聘人员和销售能力规划，以及管理重组的新方法。
关于TeamOhana
TeamOhana是一个人工智能驱动的员工人数管理平台，帮助企业自信地管理员工队伍，提高业务绩效。凭借财务、人力资源、人才和招聘经理之间的实时可视性和单一真实来源，团队可以准确预测、控制成本并精确扩展。TeamOhana 将 HRIS、ATS 和财务工具连接到一个具有企业级访问控制和工作流的安全协作平台。
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