8月8日，OpenAI正式推出GPT -5，但该模型性能提升未达“下一代模型”的期待，部分性能未与竞品拉开差距，这显示出AI行业仅靠增加数据量和计算资源提升模型性能的传统路径或已接近极限。
在此背景下，Turing公司走进大众视野。2022年初，Turing的CEO乔纳森·西达尔特原本打算向OpenAI推销招聘服务，却意外收到提供代码数据的需求。这次交流成为Turing发展的转折点，短短7年，公司估值达22亿美元，成为硅谷第二大热门的数据标注公司。
Turing最初涉足远程工程师招聘市场，借助AI驱动的人才云平台发展壮大，2021年成为独角兽企业。当AI基础模型厂商对数据需求激增时，Turing果断转型为AGI基础设施提供商，为OpenAI、AnthroPic等头部厂商提供模型训练、微调和智能体开发等底层支持。
从融资情况看，Turing发展态势良好。2021年底的Series D轮融资筹得8700万美元，投后估值约11亿美元；2025年3月完成的SeriesE轮融资注入1.11亿美元，估值翻倍至22亿美元。截至Series E轮，累计融资约2.25亿美元，2024年公司年收入达3亿美元，实现盈亏平衡。
Turing由Jonathan Siddharth和VijayKrishnan于2018年创立，两位创始人拥有斯坦福大学计算机科学硕士背景。他们曾创办内容推荐平台Rover，被收购后萌生打造AI驱动人才云平台的想法，进而创立Turing。
转型后的Turing形成两大核心业务板块。“Turing AGI Advancement”服务全球顶级AI实验室，提升前沿基础模型能力；“TuringIntelligence”将前沿AI能力应用于企业，助力传统企业智能化升级。
支撑业务的是Turing的两大核心资产。AI驱动的人才云平台能从全球筛选出400万技术人才，快速匹配特定专家；自研的ALANAI工具平台实现模型训练与优化的标准化生产。
商业模式上，Turing从最初的人力资源外包模式，转变为多元化模式。在“Turing AGIAdvancement”板块，为AI模型研发机构提供定制数据服务；“TuringIntelligence”板块则提供端到端的AI应用开发服务。2024年公司实现盈利，证明了商业模式的可持续性。
目前，全球AI数据收集与标注市场规模持续增长，但OpenAI的GPT -5、代号“Orion”的模型表现不佳，以及其前首席科学家的言论，都表明AI行业面临数据瓶颈。数据标注进入“精英喂养”时代，需要引入高质量人类标注和代码数据。像Turing这样的AI数据服务商崛起，填补了AI实验室的数据生产空白。
不过，Turing也面临挑战。在AI数据服务领域，它与走精品路线的Surge AI形成不同发展路径。Turing业务范围广，像“一站式平台”；SurgeAI专注高难度任务，强调“质量为王”。随着资本涌入，数据质量成为竞争关键，Turing未来的上升空间值得关注。
