悶聲賺錢的 RL 生意：每個任務(wù)，200-20000 美元

2025 年 9 月，The Information 報道 Anthropic 曾討論在接下來一年內(nèi)投入超過 10 億美元用于 RL 環(huán)境建設(shè)

https://www.theinformation.com/articles/anthropic-openai-developing-ai-co-workers

10 億美元，只買一樣?xùn)|西：讓模型「練習(xí)」的場地和題目

Epoch AI 最近發(fā)了一篇報告，采訪了 18 位來自 RL 環(huán)境初創(chuàng)公司、neolab（Cursor 這類應(yīng)用型 AI 公司）和前沿實驗室的從業(yè)者

https://www.theinformation.com/articles/anthropic-openai-developing-ai-co-workers

通過這份報告，讓我們看一下這個正在快速成長的隱秘市場

為什么 RL 環(huán)境突然重要了

o1 證明了一件事：在有明確答案的任務(wù)上做強化學(xué)習(xí)，能顯著提升模型的推理能力

Andrej Karpathy 在 2025 年度總結(jié)里說：通過在大量可驗證任務(wù)和不同環(huán)境上訓(xùn)練大模型，大模型會自發(fā)涌現(xiàn)出在人類看來像是推理的策略

各家實驗室現(xiàn)在瘋狂擴(kuò)展訓(xùn)練任務(wù)的類型和數(shù)量，同時持續(xù)加大 RL 訓(xùn)練的算力投入

但問題來了，沒有多樣化、高質(zhì)量的環(huán)境和任務(wù)，盲目堆算力做 RL 很可能是在燒錢。Mechanize 估計 RL 訓(xùn)練期間每個任務(wù)大約消耗 2400 美元的算力。如果任務(wù)質(zhì)量不行，這些算力就浪費了

創(chuàng)建高質(zhì)量的環(huán)境和任務(wù)，已經(jīng)成為擴(kuò)展模型能力的關(guān)鍵瓶頸

什么是 RL 環(huán)境

對于 RL 環(huán)境，這里有三個組件：環(huán)境、任務(wù)、評分器

環(huán)境
模型可以執(zhí)行動作的沙盒?？赡苁且粋€ Docker 容器里跑著的代碼倉庫，可能是一個模擬的網(wǎng)站，可能是一個 Excel 克隆。定義了模型能做什么（寫代碼、點按鈕、搜文檔）以及這些動作會產(chǎn)生什么效果

任務(wù)
一個具體的目標(biāo)。比如「修復(fù)這個 bug 讓測試通過」「在這個 Airbnb 克隆里找到最便宜的兩居室」「用這份數(shù)據(jù)做個數(shù)據(jù)透視表」

評分器
判斷模型做得對不對、好不好?？梢允菃卧獪y試，可以是另一個大模型按標(biāo)準(zhǔn)打分

三者組合起來，模型反復(fù)嘗試任務(wù)，評分器給反饋，模型根據(jù)反饋調(diào)整策略

RL 環(huán)境示意

幾個具體的例子：

Git 倉庫環(huán)境：任務(wù)是修復(fù) bug 使單元測試通過，類似 SWE-bench。評分器運行測試，檢查是否通過

Airbnb 克隆環(huán)境：任務(wù)是在指定城市和日期找最便宜的兩居室。環(huán)境是帶有真實房源、價格和篩選器的模擬網(wǎng)站。評分器驗證最終答案是否正確

Bloomberg 終端克隆環(huán)境：任務(wù)是查找一批公司的 5 年復(fù)合年增長率。評分器檢查返回的數(shù)字是否正確

Excel 克隆環(huán)境：任務(wù)是根據(jù)原始數(shù)據(jù)創(chuàng)建數(shù)據(jù)透視表。評分器將輸出與參考答案對比

對于 Excel 這類電腦操作環(huán)境，單個環(huán)境可能支持?jǐn)?shù)百個不同任務(wù)。對于編程環(huán)境，更常見的是每個環(huán)境只包含一個任務(wù)，因為設(shè)置倉庫狀態(tài)相對便宜

誰在做，多少錢

四類玩家：

專業(yè)初創(chuàng)公司
專注于構(gòu)建 RL 環(huán)境，覆蓋軟件工程、電腦操作、數(shù)學(xué)、金融等領(lǐng)域。Chris Barber 整理了一份名單：pavlovslist.com

傳統(tǒng)數(shù)據(jù)供應(yīng)商
Mercor、Surge、Handshake、Turing 這些過去主要提供人工標(biāo)注數(shù)據(jù)的公司，現(xiàn)在也開始賣 RL 環(huán)境。一位創(chuàng)始人說，主要價值是「他們有人」：如果需要快速擴(kuò)大任務(wù)創(chuàng)建規(guī)模，他們能比自己招人更快地配置項目

實驗室內(nèi)部團(tuán)隊
xAI、Anthropic 都在招 RL 環(huán)境相關(guān)崗位。Cursor 這類 neolab 可以利用用戶數(shù)據(jù)來構(gòu)建訓(xùn)練任務(wù)。一位創(chuàng)始人指出，最近「內(nèi)部化的趨勢明顯增加」

產(chǎn)品公司
Salesforce、Slack 這類公司比任何人都更了解自己產(chǎn)品的界面和邊界情況。我們正在看到實驗室與產(chǎn)品公司之間的合作：Benchling 與 Anthropic 合作生物工作流，OpenAI 與 Shopify、Stripe 合作購物場景

成本方面：

合同規(guī)模通常是每季度六到七位數(shù)。一位創(chuàng)始人說合同經(jīng)常是每季度七位數(shù)或更多

環(huán)境成本取決于保真度。SemiAnalysis 報道網(wǎng)站復(fù)刻品（UI 健身房）每個約 2 萬美元。但像 Slack 這樣復(fù)雜產(chǎn)品的高質(zhì)量復(fù)刻可能要 30 萬美元

任務(wù)成本多位受訪者認(rèn)同每個 200 到 2000 美元的范圍。特別復(fù)雜的軟件工程任務(wù)可能到 2 萬美元，但很少見

獨占權(quán)顯著影響定價。兩位創(chuàng)始人獨立表示，獨家交易大約是非獨家的 4 到 5 倍

整體支出在快速增長，但仍然只是算力成本的一小部分。OpenAI 2026 年的研發(fā)算力支出預(yù)計約 190 億美元。即使 Anthropic 花 10 億美元買 RL 環(huán)境，相比算力支出仍然是零頭

領(lǐng)域演變

最早是數(shù)學(xué)和編程

數(shù)學(xué)任務(wù)容易產(chǎn)出，不需要構(gòu)建復(fù)雜環(huán)境，只需要有可驗證答案的任務(wù)。但一位創(chuàng)始人觀察到，數(shù)學(xué)任務(wù)容易創(chuàng)建，遷移到其他能力的效果不太好。一位受訪者說「數(shù)學(xué)可能在萎縮」

編程仍是主要需求來源

而且正在超越 SWE-bench 風(fēng)格的任務(wù)。一位創(chuàng)始人說：「我看到代碼環(huán)境從簡單的 PASS_TO_PASS 和 FAIL_TO_PASS 類型任務(wù)，轉(zhuǎn)向更加產(chǎn)品化。軟件工程師實際上是怎么工作的？他們有 GitHub、有 Linear、有代碼 IDE」

主要增長領(lǐng)域是企業(yè)工作流

提交費用報告、在電子表格中創(chuàng)建數(shù)據(jù)透視表、根據(jù)簡報生成幻燈片、在 CRM 中更新客戶記錄

一位創(chuàng)始人說：「我認(rèn)為企業(yè)工作流今年會爆發(fā)。實驗室非常看重有價值且可量化的東西，企業(yè)工作流正好符合這兩點」

環(huán)境形式多樣：MCP 風(fēng)格的工具集成、Playwright 風(fēng)格的瀏覽器交互、基于截圖的電腦操作。很多依賴于 Slack 或 SAP 等應(yīng)用的克隆

一位實驗室研究員警告：「使用網(wǎng)站克隆有很多好的理由，但大家都在 vibe code 出有 bug 的網(wǎng)站，這沒什么用。存在大量沒用的爛環(huán)境」

兩個領(lǐng)域都在往長時間跨度任務(wù)發(fā)展。一位創(chuàng)始人說：「長時間跨度是未來方向。讓智能體執(zhí)行完整的端到端任務(wù)，涉及在多個標(biāo)簽頁、瀏覽器之間導(dǎo)航，然后提交涉及多跳步驟的東西」

什么才是好的 RL 環(huán)境

獎勵黑客是頭號顧慮

受訪者一致認(rèn)為，防止獎勵黑客（reward hacking）是最重要的質(zhì)量標(biāo)準(zhǔn)

一位 neolab 研究員說：「獎勵黑客是個大問題。模型可能通過搜索答案來作弊，或者如果你在腳本化倉庫時不小心，它可能會檢出未來的 commit。必須要魯棒。這是底線」

另一位說：「可靠性最重要：高獎勵必須意味著任務(wù)確實被解決了，而不是被黑掉了」

創(chuàng)建魯棒的評分器很少能一次成功。一位創(chuàng)始人說：「需要很多很多次迭代來檢查獎勵黑客」

難度校準(zhǔn)

任務(wù)需要有挑戰(zhàn)性但不能不可能完成。如果通過率是 0% 或 100%，模型就學(xué)不到東西

多位受訪者提到希望最低通過率在 2% 到 3%，或者在 64 或 128 次嘗試中至少成功一次

整體分布也很重要。一位研究員說：「RL 環(huán)境的一個非常重要的特性是平滑的梯度：任務(wù)難度的多樣性」?？赡苄枰旌洗钆洌阂恍┤蝿?wù) 0%，一些 5%，一些 30%。訓(xùn)練一段時間后，0% 的任務(wù)變得可學(xué)習(xí)。一旦任務(wù)達(dá)到約 70% 的通過率，可能會丟棄它轉(zhuǎn)向更難的任務(wù)

保質(zhì)擴(kuò)量是核心瓶頸

一位創(chuàng)始人說：「保質(zhì)擴(kuò)量是大家看到的頭號瓶頸。找到專家并不難，但管理他們和做質(zhì)量控制很難」

一位 neolab 研究員說：「不容易找到人來監(jiān)督這個數(shù)據(jù)構(gòu)建、RL 環(huán)境構(gòu)建的過程。承包商，你需要激勵他們。當(dāng)然，你在付錢給他們。但你怎么確保他們不是只在用大模型？你怎么確保他們是真的驗證過的？激勵承包商和做質(zhì)量控制是苦活」

一位創(chuàng)始人說，他們增加收入的限制因素就是在保持質(zhì)量的前提下擴(kuò)大任務(wù)創(chuàng)建的難度

需要什么技能

構(gòu)建環(huán)境主要是工程技能。創(chuàng)建好的任務(wù)需要不同的東西

一位創(chuàng)始人說：「領(lǐng)域知識和專家級的提示詞能力比 ML 技能對創(chuàng)建任務(wù)更重要」

一位研究員補充說產(chǎn)品感覺也很重要：「你需要知道人們實際上是怎么使用這些工具的」

一位研究員說：「你不一定需要是 AI 研究員，但也許一個重度 Claude Code 用戶、一個像 Riley Goodside 那樣的提示詞密語者，可能比 AI 研究員更擅長判斷前沿在哪里」

另一位簡單總結(jié)：「最擅長這個的人可能是那些創(chuàng)建了真正被使用的基準(zhǔn)測試的人」

最后

RL 環(huán)境已經(jīng)從一個技術(shù)細(xì)節(jié)，變成了前沿 AI 訓(xùn)練的關(guān)鍵一環(huán)

目前來看，這個領(lǐng)域還在快速變化，一年后的情況可能會大不相同