基伦·米斯克尔在关闭其加密初创公司时，曾认为匿名且运营仅数年的用户数据价值有限。然而，通过出售公司的数字档案，他获得了约 25,000 美元的代码库净收入，另有约 15,000 美元来自 Google、Notion、Figma 和 Slack 等工作空间数据的交易款项待结算。米斯克尔表示：“至少我们两年半的工作对某人有价值。”
促成这笔交易的中介是 SimpleClosure 公司。据 Carta 和 AngelList 估算，近年来每年倒闭的初创公司数量增长了 26% 至 56%，随之形成了一个包括教练服务、法律税务支持在内的生态系统。如今，科技公司将“数据遗骸”出售给人工智能实验室已成为这一生态的一部分。
SimpleClosure 于 4 月推出了数据销售服务，其资产中心平台协助创始人出售代码及电子邮件、聊天、文档等工作空间数据。买家群体涵盖基础人工智能实验室、构建 AI 训练模拟工作空间的供应商以及自研模型的成熟科技公司。该平台已处理超过 150 笔交易，预计至 2026 年底将向初创公司返还逾 1000 万美元。目前，SimpleClosure 47% 的交易涉及代码或数据销售。
行业竞争对手 Sunset 也在快速拓展数据转售业务。Sunset 首席执行官 Brendan Mahony 指出，该公司依据员工规模、运营年限、数据量及工具使用习惯评估客户资产。他将碎片化数据比作木材，强调这些看似无价值的运营废气实则蕴含丰富资源。
随着公开数据集和合成数据接近极限，去年市场对已消失公司数据的需求激增。Surge AI 购买此类数据以构建“强化学习体育馆”，供 AI 代理练习调试 IT 架构或起草上诉书等任务。负责该业务的 Nick Heiner 称，他们寻找能反映多样性和深度对话的数据档案，例如完整的 Slack 历史记录。
真实档案避免了合成数据中常见的错误（如引用不存在的日期），但其对模型性能的提升幅度尚不明确。目前没有公司发布过对比现实世界数据与替代方案训练效果的测试。由于估值基于研究论文中对有用任务数量的估算（如从 100,000 行代码中提取的任务量），不同买家报价差异巨大。
尽管存在不确定性，大规模交易仍在发生。今年 8 月，Spirit Airlines 破产期间，Google 击败 AI 数据公司 Mercor，以 1000 万美元收购了该航空公司的数十年数据，包括 1 亿封电子邮件、5 亿条 Teams 消息及 17.6 万份员工记录。此外，Bloomberg 9 月报道，SpaceX 的人工智能部门正考虑从困境中的初创公司购买数据。
法律层面仍存在模糊地带。供应商雇佣数据科学家清理个人身份信息并剔除人力资源记录，买家也声称会进行类似处理。但 Ewing 指出，电子邮件和日历中仍隐藏医生预约、学校接送安排等私人细节。他认为，“AI 培训的狂野西部”正在逐步让位于规范的许可协议和审查机制。
收益分配也是争议焦点。资金通常流向资深债权人和投资者，而非员工。虽然法律允许雇主出于工作监控目的收集数据，但公司停业后这一理由不再成立。Ajunwa 建议雇主在出售员工数据前应获得明确同意，但他同时承认，目前尚无联邦法律禁止此类销售。
尽管新市场为失败企业提供了回收价值的途径，但局限性依然存在。创始人往往不了解买家身份及数据用途，也无法保证获得公平报价。除非 AI 泡沫破裂，否则数据价格可能在明年趋于稳定。无论如何，专门评估剩余资产的承包商将在科技行业中持续存在。
