01무엇을 누구에게 파는가
기업이 AI를 훈련하고 평가할 때 필요한 사람이 작성하거나 검토한 고품질 데이터를 공급한다. 검색과 추천 및 콘텐츠 관리 고객에서 출발해 생성형 AI 연구소의 전문 평가 수요로 확대됐다.
02돈을 버는 구조
기업의 데이터 제작과 평가 프로젝트를 수행하고 대가를 받는다. 전문가의 작업 품질과 대량 공급 능력이 상품이며, 소비자에게 월 구독을 판매하는 서비스와는 다른 기업 계약 사업이다.
03어떻게 알리고 고객을 모았는가
AI 열풍 이전부터 데이터를 사던 기업에 품질을 팔았고, 모델 훈련 수요가 커지자 같은 역량을 확장했다.
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검색과 추천의 데이터 수요로 시작했다
관련 기록에드윈 첸은 대형 기술기업에서 기계학습과 콘텐츠 관리 업무를 경험한 뒤 창업했다. 초기 고객은 검색, 추천과 콘텐츠 관리 조직이었다. 생성형 AI 이전부터 존재하던 구매 예산을 대상으로 판매했다.
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모델 훈련과 평가로 범위를 넓혔다
관련 기록GSM8K 같은 연구용 데이터 제작에 참여했고, 이후 AI 연구소가 요구하는 훈련과 평가 데이터를 공급했다. 작업자를 많이 모으는 것보다 적절한 사람을 배치하고 결과 품질을 관리하는 운영 능력이 중요해졌다.
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확장에 필요한 자본을 확보했다
관련 기록외부 투자 없이 사업 매출로 성장한 대표적인 사례다. Forbes는 2024년 매출 12억 달러와 창업자의 높은 지분 보유율을 보도했다. 2025년에 나온 300억 달러 투자 협상은 완료된 라운드로 기록하지 않고, 회사가치에는 Forbes의 240억 달러 추정치를 사용한다.
성장을 만든 연결 구조
- 데이터 구매 조직을 찾는다
- 작업자를 선별하고 배치한다
- 평가 품질을 관리한다
- 다음 훈련 주문을 받는다
대중적인 앱처럼 무료 이용자를 모을 필요가 없는 사업이다. 연구소가 원하는 데이터를 제때 공급하고 품질을 유지하면 다음 주문으로 연결될 수 있다. 전문 인력의 비용이 매출에 포함되므로 소프트웨어 구독과 같은 매출총이익률을 전제할 수 없다. 외부 투자에 적게 의존한 성장 방식은 창업자의 지분 보유에도 영향을 줬다.
04어떻게 투자받고 성장했는가
외부 투자 없이 사업 매출로 성장한 대표적인 사례다. Forbes는 2024년 매출 12억 달러와 창업자의 높은 지분 보유율을 보도했다. 2025년에 나온 300억 달러 투자 협상은 완료된 라운드로 기록하지 않고, 회사가치에는 Forbes의 240억 달러 추정치를 사용한다.
창업 배경과 주요 사건 더 읽기
에드윈 첸은 Google과 Facebook, Twitter에서 기계학습과 콘텐츠 관리 업무를 하다가 2020년 Surge AI를 세웠다. 회사가 판매하는 것은 모델에 넣을 데이터와 사람이 수행하는 평가다. 예를 들어 OpenAI의 수학 문제 데이터셋 GSM8K 제작에 참여했다. 문제 8,500개를 사람이 만들고 다듬는 일은 모델 개발의 실제 투입물이었다. 창업자 경력, 연구와 고객 작업
초기 고객은 검색과 추천, 콘텐츠 관리 분야에 있었다고 Chen은 인터뷰에서 밝혔다. 생성형 AI 열풍 이전에 이미 존재하던 데이터 구매 부서에 서비스를 팔고, 이후 모델 훈련 수요가 커지며 사업이 확대된 순서다. 성장 과정의 근거
이 사업에서는 인력 숫자만으로 품질을 보장하기 어렵다. 어떤 사람에게 어떤 작업을 맡기고, 답변의 오류와 일관성을 어떻게 확인하는지가 고객이 다시 주문할 이유가 된다. Forbes는 2024년 매출을 12억 달러로 보도했고, 2026년 9월 38세 Chen의 자산을 180억 달러로 평가했다. 외부 투자에 크게 의존하지 않고 성장해 보유 지분이 컸다는 점도 재산 형성에 중요했다. Forbes 프로필
Mercor와 Surge를 함께 보면 AI 연구소의 지출 중 일부가 소프트웨어 밖으로 흘러간다는 사실이 보인다. 전문 인력을 조직하고 결과의 품질을 관리하는 운영 능력도 큰 사업의 핵심 자산이 됐다.