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发布日期：2024-10-12 01:08 点击次数：91
这位宇宙上最年青的赤手起家的亿万财主白丝 跳蛋，曾在初次登上福布斯排名榜后迅速跌落，但几年后就再行夺回了这一头衔。给 Alexander Wang 带来这个极具传说性的名号的，是他的数据工场—— Scale AI。
最近，Scale AI 终明晰快要 10 亿好意思元的年化收入，同比增长了足足 4 倍。
这条音信一出激发繁密关注，Scale AI 到底作念了什么智力赚到这样多钱？要知谈，客岁年底 OpenAI 的年化收入也仅有 16 亿好意思元，本年才有望卓著 35亿好意思元。
Scale AI 作念的事情很浅薄，给东谈主工智能模子提供数据标注干事，莫得什么黑科技但真实很获利。
毕竟东谈主工智能模子的三驾马车算力、数据和算法，只消吃透一块就能赚得盆满钵满，更别说数据领域在此之前不错算得上是一派空缺。
被问及他是怎么配置起 Scale AI 这个东谈主工智能模子的“数据工场”时，Alexander Wang 曾很凡尔赛地暗意只是某个“夏天敷衍玩玩的事”。
早在九年纪的时辰，Alexander Wang 就对创业充满存眷，常和一又友整个制定我方的创业商酌。
高中时期，他仍是蕴蓄了好几份创业中期企业的职责资格，因此到了大学，同龄东谈主勤苦争取的大厂实习仍是无法知足他自我进步的需求了。
在麻省理工学院学习的一年里，Alexander Wang 千里迷于深度学习和神经聚集，同期修读了五门商酌生难度的策画机课程，况且拿到了满分 5.0 的绩点。
但 Alexander Wang 厌倦了学术，他更想成为这个领域的实践者。看到科技公司砸下成百上千亿好意思元检会模子时，Alexander Wang 意志到契机近在目下，浮滑从麻省理工学院退学，和之前在 Quara 结子的 Lucy Guo 共同创立了 Scale AI。
在那时的东谈主看来，Scale 要作念的事情似乎与行业潮水以火去蛾中，东谈主东谈主都在尝试用东谈主工智能代替东谈主力，而 Scale 却要用无边东谈主力去作念东谈主工智能作念不了的事情。
但这恰是 Scale AI 的上风所在，东谈主工智能公司为模子检会网罗了海量的原始数据，但在这些数据输入东谈主工智能模子之前，需要用标签对其进行凝视，大多数公司只高东谈主动完成这项勤快的任务。Scale AI 给了他们提供了新的选择。
“咱们匡助客户解锁这些数据，”Alexander Wang 说，“这让他们脱离了起跑线。”
Alexander Wang 收拢了自动驾驶兴起的契机，匡助自动驾驶汽车用雷达和传感器生成的三维图像进行数据标注，标注后的高质料数据约略让另一端获取更好的性能。
短短几年，Scale AI 就彭胀到了令东谈主热爱的地步。
目前，Scale AI 仍是累计收成了 135 亿好意思元的投资，估值达到 138 亿好意思元。Alexander Wang 也依靠 Scale AI 两次拿下福布斯排名榜上“最年青的赤手起家的亿万财主”的称呼，但他的收效也伴跟着争议。
依靠无边的国外低价劳能源，Scale AI 智力吃下数据强盛的标注技俩，也因此被数落是在克扣和压榨。贯串创举东谈主 Lucy Guo 的出走更是加重了外界对 Alexander Wang 行事作风的品评。
从天才少年到创业时尚Alexander Wang 的成长故事不错说是一出典型的“天才少年”脚本。
他诞生在新墨西哥州的一个中国外侨家庭，父母都是洛斯阿拉莫斯国度实验室的物理学家。Alexander Wang 回忆谈，还在上幼儿园时，他的父母就开动给他教育高档物理。
在父母的影响下，Alexander Wang 从小就对数学和策画机编程充满存眷。
十几岁时，Alexander Wang 仍是是各大数学和物理比赛的常客。2013 年，他收效入围了数学奥林匹克技俩，况且 2012 年和 2013 年贯串两年入围 USACO（好意思国策画机奥林匹克竞赛）决赛。洛斯阿拉莫斯的家中摆满了他和哥哥们的竞赛奖杯。
凭借比赛中出色的进展，Alexander Wang 高中还未毕业就收到了无边来自硅谷顶尖科技公司的抛出的橄榄枝。
17 岁时，Alexander Wang 离开了高中，前去硅谷职责，其后成为了问答网站 Quora 的又名工程师。在 Quora 的这一年里，他每天插足 12 个小时扑在职责上，并把这份存眷延续到现在。
旧金山开设过一个名为 SPARC（应用感性与贯通暑期课程）的夏日营，旨在将有才华的数学和科学学生聚拢在整个。即是在那边，Alexander Wang 良好到了 AI 的始创性后劲，并结子了 OpenAI 贯串创举东谈主 Greg Brockman 和 Anthropic 的首席践诺官 Dario Amodei，在他们的饱读舞下主动了解了更多与 AI 联系的时期常识。
2015 年，Alexander Wang 去了麻省理工学院学习数学和策画机科学。大一时，他同期兼顾了五门商酌生策画机科学课程，还拓荒了一款名为 Ava 的应用设施，用于匡助用户预约医师。
恰是在这个阶段，他和在线炒房游戏 Opendoor 的首席践诺官 Eric Wu 有过几次潜入对话。Eric Wu 饱读舞他趁着年青时冒险，告诉他应该尝试从初创公司开动，而不是在熟练的科技公司职责。
“我知谈如果我莫得在最好时机冒险成为又名企业家，我会后悔的，”Alexander Wang 在博客里写谈，“如果现在不肯意迈出这一步，那什么时辰会首肯呢？”
Alexander Wang 意志到，机器学习和东谈主工智能术仍是进入早期应用，将来势必会掀翻一场时期创新。他也厉害地捕捉到一个阛阓痛点：东谈主东谈主都需要海量的数据，但东谈主东谈主都不肯意奢靡太多元气心灵在繁琐的数据处理上。
年仅 19 岁的他在麻省理工学院就读一年后选择了退学，和 Lucy Guo 共同创立了 Scale AI，对准了 AI 繁密赛谈中还未发掘的一派蓝海——数据标注。
卖铲东谈主、真金不怕火油厂和镐子AI 领域有三个公认的基石：数据、算法和算力。
如果说英伟达是算力的卖铲东谈主，那么像 Scale AI 这样的数据标注公司即是数据的卖铲东谈主。大模子的研发依赖于英伟达提供的算力，东谈主工智能的模子跳动则离不开经心标注的高质料数据。有了这份需求，提供专科的数据标注干事的公司也应时而生。
诞生之初，Alexander Wang 并不确定 Scale AI 要提供哪一类数据，并作念了多样万般的尝试，蕴蓄一些了失败的教学。不外，他很显然一件事：怎么处理数据，才是 Scale AI 业务的要道。
夙昔还有一个说法极度流行，“数据是新的石油。”
但 Alexander Wang 对此有不同主意。他以为石油是一种稀缺的商品，而数据并不是这样。数据的种类和试验要比石油丰富的多，而数据与数据之间也不是对等的，简直有价值的是在三念念尔后行后，被拼接在整个的有用的、不同质料的数据。
这种洞见，成了 Scale AI 的核豪情念。
在东谈主工智能的商酌中，算法和代码险些不错说是通用的。比如行使一个设施来检测面部花式，在检测不同花式的过程中，算法和运行的代码都是一样的，只消数据发生了改造。
以 Scale AI 早期的自动驾驶调解为例，算法需要通过无边的案例进行学习，去识别泊车点、行东谈主位置、怎么遁藏自行车等。但是，只消对汽车网罗到的无边原始数据进行象征，算法智力从数据中学习到“谁是行东谈主，谁是自行车”。
这个“数据精好意思”的过程，是让东谈主工智能从“看不懂”到“会判断”的要道一步。
Alexander Wang 说，如果数据是一种新的石油，那 Scale AI 即是一座真金不怕火油厂。Scale AI 通过把原始数据诊疗成高质料的标注数据，来匡助东谈主工智能公司进步他们的算法。
即使每个东谈主工智能公司都需要数据标注职责，但他们并不一定要我方诞生一个专诚的团队来处理这些繁琐的任务。就像整个行业都把 GPU 和算力外包给了英伟达一样，好多大公司资金淳朴、东谈主才济济，但与其我方从新研发芯片，不如径直使用英伟达的产物省时省力，成本还更低。
也因此，Scale AI 的业务和东谈主工智能行业紧紧绑在了整个。
Alexander Wwang 说：“咱们是生成式东谈主工智能‘淘金热’中的镐和铲子。”当大家都在试图“挖金子”的时辰，Scale AI 别有肺肠，在这场“金矿争夺战”中占据了私有的上风。
Scale AI 的快速崛起早在创立之前，Scale AI 就仍是收成了本钱阛阓的醉心。
Alexander Wang 曾带着我方拓荒的 Ava 参加了由著名风险投资公司 Y Combinator 运营的一项初创企业培训商酌，也因此结子了那时这项商酌的指令东谈主， OpenAI 的创举东谈主 Sam Altman。
Accel 投资者 Dan Levine 也对 Alexander Wang 的资格很感兴趣兴趣，抢在 Y Combinator 之前成为了 Alexander Wang 的结伴东谈主，提供了 450 万好意思元的种子资金，还把我方的公寓看成职责室。
2016 年，Alexander Wang 和另一位贯串创举东谈主 Lucy Guo 决定诞生 Scale AI，这个只消三东谈主的职责室拿到了 Y Combinator 12 万好意思元的天神轮投资，时任 Y Combinator 总裁的 Sam Altman 也因此迤逦合手有了 Scale AI 的股份。
随后，Scale AI 以每年一轮融资的速率迅速扩展。2017 年的 50 万好意思元，2018 年的 800 万好意思元，再到 1 亿、1.5 亿好意思元，Scale AI 的融资金额赶紧增长。到 2020 年，公司估值翻了三番，达到了惊东谈主的 35 亿好意思元。
2021 年，Scale AI 开启了 E 轮融资，计算融资 3.25 亿好意思元，估值再翻一倍上升至 70 亿好意思元。
本年 5 月，Scale AI 最新一轮的 F 轮投资由 Accel 领投，计算筹集了 10 亿好意思元，Scale AI 的估值也飙升至惊东谈主的 138 亿好意思元。
Scale AI 惊东谈主的扩展速率离不开 Alexander Wang 对于阛阓的厉害感觉。
Index Ventures 的退休结伴东谈主、Scale AI 董事会成员 Mike Volpi 评价谈，“Alexander Wang领有多种创业和远见卓见的手段，这些手段和会到一个东谈主身上。”
Scale AI 最早的业务是给特斯拉、Cruise等公司提供检会自动驾驶汽车机器学习模子所需的象征数据。当自动驾驶热度渐渐消减时，Alexander Wang 很快就良好到了生成式东谈主工智能的阛阓。
2019 年，他和 OpenAI 签署了 Scale AI 的第一份生成式东谈主工智能订单，为 ChatGPT 早期话语模子象征数据。
2020 年，Alexander Wang 又和好意思国陆军签署了一份价值 3.5 亿好意思元的合同，Scale AI 的估值也随之升到了 73 亿好意思元。 Alexander Wang 合手有的 Scale AI 15% 的股份收效把他奉上了福布斯榜单，让年仅 25 岁的他领有了“最年青的赤手起家的亿万财主”的名号。
在疫情最严重的时期，Scale AI 还收效拿下了 Meta 一份价值约 4000 万好意思元的合同，为 Facebook 和 Instagram 上的新购物功能象征数据。但是几个月后，Meta 取消了这笔交游。
2023 年 1 月，科技行业堕入低迷，Alexander Wang 作念出了艰辛的决定，裁人 20%。公司估值也在夙昔一年中暴跌，他的名字从亿万财主榜单上隐匿。
福布斯称，这是一个片霎的任期，“跟着私营科技公司的估值在接下来的一年里暴跌，他迅速从亿万财主的行列中跌落”。
但 ChatGPT 的火爆带动了无边资金转投生成式东谈主工智能，Scale AI 也凭借这股风潮触底反弹。
客岁，Scale AI 和谷歌坚贞了一份价值 1.2 亿好意思元的合同，匡助谷歌拓荒 Gemini 话语模子，Scale AI 的年收入也从 2.27 亿好意思元飙升至 6.8 亿好意思元。
本年创记录的 10 亿融资之后，Alexander Wang 以 20 亿好意思元的身价重登福布斯亿万财主榜单。
Scale AI 的神话引来了不少效法者，这些竞争敌手都在竞相窃取 Scale AI 的业务，并按照 Scale AI 的模式给调解方提供交流的决议。与此同期，像 OpenAI 这样的大客户也在招募我方的数据象征员，以减少他们对数据标注公司的依赖。
Scale AI 的恒久投资者、Thrive Capital 的结伴东谈主 Vince Hankes 对此并不阻拦，“如果他们想成为一家市值 500 亿好意思元的公司，他们就必须找到另一种方式，为他们的故事书写新的篇章。”
成为数据行业的“富士康”AI界有一个著名的梗：“有几许东谈主工就有几许智能。”这句话，用来描写 Scale AI 上再合适不外。
Scale AI 通过子公司 Remotasks 雇佣了全球 240,000 名外包工东谈主，并专诚在非洲和东南亚配置了数十个培训中心，专诚培训可用的数据标注员。
凭借强盛的外包队伍，Scale AI 成为了数据行业的“富士康”，在数据标注领域占据了主导地位。
这种依赖外包的战术也给 Alexander Wang 带来了不少争议，被数落是在克扣国外的低价劳能源。国外劳工与好意思国脉土数据标注员的薪资可能出入数倍以致十倍以上，这种巨大的薪酬差距让 Scale AI 领有了竞争敌手难以匹敌的利润空间。
不外，这种数落让东谈主感觉是来自窝囊竞争者的忌妒。竞争敌手 Hive 曾效仿 Scale AI 推出 Remotasks 的竞品，但其后由于利润率过低而关闭。
富士康能成为制造业中的巨无霸，除了成本遣散，其在制造领域的Knowhow、垂直整合智商都是要道。一样，Scale AI 的收效毫不啻是依靠海量低价劳能源那么浅薄，Alexander Wang 对行业趋势的厉害细察才是制胜法宝。
率先，他收拢自动驾驶飞扬，迅速在这一领域称霸。但是，跟着东谈主力需求的激增，外包成本也迅速上升，毛利率一度从 65% 降至 30%。为处分这一问题，Scale AI 浮滑配置了我方的外包机构，到第二年，公司利润率回升至 69%。
当自动驾驶阛阓开动下滑时，Alexander Wang 又迅速转战生成式东谈主工智能，并将客户群扩展至机器东谈主、策画机视觉和电子商务等新兴领域。
凭借这种出色的交易感觉，Scale AI 每次都能早早进入新兴阛阓，紧紧占据高份额。
一位旗舰客户直言，Scale AI 提供的全场合干事让他们只需与一家公司调解，减少了与 15 家供应商打交谈的艰巨，而这种横跨整个功能的干事恰是竞争敌手无法比较的。
Scale AI 这种不休‘重塑’我方的智商，恰是 Scale AI 能在热烈竞争中脱颖而出的要道，也与Alexander Wang的资格联系。
Scale AI 率先的名字是Scale API，接力于为检会数据创建浅薄的 API，主要作念一些试验审核、辛苦获取分类的浅薄相通性任务。跟着业务重点渐渐攻击到东谈主工智能数据标注，2018 年公司崇敬改名为 Scale AI。
Alexander Wang 选择数据这个大场合绝非未必。
还在麻省理工念书时，Alexander Wang 就发现学校里有无边的可用资源，但莫得法子化的器具和基础设施。他厉害地察觉到算法、算力和数据三大版本中，算法和算力仍是被科技巨头们紧紧盯上，唯有“数据”这一领域还鲜有东谈主问津——这恰是他决定踏入的契机之门。
事实评释注解，Alexander Wang 赌对了。
源源连接的资金和资源被插足到东谈主工智能行业，率先的 Scale API 也让他蕴蓄了强盛的数据资源和行业常识，再加向前期创业时加入YCombinator得到奥特曼的加合手，Alexander Wang凭借自己强盛的践诺力，集皆了天时地利东谈主和，指挥 Scale AI 扶摇直上，迅速成为了这一领域的独角兽。
即使是在看似莫得时期含量的数据标注领域，Alexander Wang 依然设法打造了属于 Scale AI 的时期壁垒。
Alexander Wang 从亚马逊的模式中继承灵感，把数据标注职责也打酿成自动化的“活水线”。
依靠前期的“东谈主海战术”，Scale AI 蕴蓄了丰富的东谈主力资源和数据资源，开动检会我方的东谈主工智能器具来进步效果。饱和的国外劳工数目一边给 Scale AI 提供了海量的检会数据，一边又能在反复使用东谈主工智能器具的过程中匡助其进一步优化。
“东谈主类 + 机器”的黄金组合让 Scale AI 的效果突飞大进，但 Scale AI 并未留步于此，回来欢迎了下一个挑战，将干事范围扩展到东谈主工智能拓荒的整个生命周期，干事质料依旧碾压竞争敌手。
Scale AI 曾声明，我方的数据象征和凝视干事比其他替代决议更快、更低廉、更准确。况且它使用了先进的质料保证经由和响应轮回来确保其数据的一致性和可靠性。
一位客户在对比后毁灭了蓝本的干事商，选择了 Scale AI 的干事。“咱们更换干事商主如果因为两件事。其一是贴标的质料。其次是微辞量......咱们还看了其他处分决议的订价。Scale AI 在这个阛阓上仍然具有非常的竞争力”。
除此以外，严格的遮蔽公约亦然 Scale AI 的一大上风，与军方调解坚贞国防合同，也给 Scale AI 变相打了一份告白，连军方都平稳的数据标注公司，遮蔽一定没问题。
转型与数据定制的将来在一次访谈中，Alexander Wang 直言：“现时制约 AI 发展的瓶颈不是策画，而是数据。”
Scaling Law 也标明，跟着如今模子领域的发展，对数据的需求正在随指数级增长，简直是个无底黑洞，但数据总有用完的那一天，互联网也不再是数据的“金矿”了。
现在高质料数据愈发稀缺。尤其是文本数据约略相配灵验地压缩信息，而视频数据的压缩效果则要差得多。预检会模子所需的原始数据量需要不休扩展，智力弥补强化学习阶段的数据空缺。
swag 肛交Scale AI 也因此不知足于只作念个“数据夫役”，通过几次转型，从单纯的数据处理干事商，迈向了数据治理、分析以及模子搭建的空洞干事商。
Scale AI 还关闭了部分国外承包商机构，缩短质料杂沓不皆的国外劳工数目，积极继承博士和时期东谈主才，以应付更高脉络的数据需求。
将来的数据处理不仅需要自动化器具，还需要无边的东谈主类内行参与。他们不仅不错匡助生成空话语模子更当然、更迫临东谈主类念念维的对话，还约略愈加智能地审核生成数据。
在 Alexander Wang 看来，内行们就像“活的 GPU”，他们的聪惠和创造力将成为激动 AI 行业发展的进攻引擎。这也契合了 Scale AI 的精英目标文化。职工们被条件专注于行业里的大问题，勤苦把我方的想法转动成现实，并把它作为我方应该肩负的背负。
在招聘方面，Alexander Wang 追求的是 MEI 原则：上风、不凡和聪惠。他强调，Scale AI 只雇用“最合适的东谈主”，不凡”在 Scale AI 是基本条件，而“理智”则是首选。
投资者也对 Scale AI 有着超乎寻常的信心。董事会成员 William Hockey 说：“Alexander Wang 的收效并不是因为他是个少年天才，而是因为他有一种其他东谈主都莫得的齐备跋扈的行状谈德。”
至于更远的将来，Alexander Wang 以为，现在顶尖的模子大多依赖互联网的公开数据进行检会，企业的契机在于怎么把通用模子与我方的专特殊据贯串，进行精微小调，最终打造出顺应我方业务和客户需求的“独门秘密”。
为此，Scale AI 拓荒了一个名为 EGP 的平台，让企业约略在基础模子（如 GPT-3.5）上，用我方的专特殊据进行微调，打造最顺应自己需求的定制化 AI 模子。
Scale AI 将来的愿景是创建一个不错处理任何类型数据和任何类型任务的平台。
在 Alexander Wang 眼中，专有和相反化的数据源将成为将来东谈主工智能企业新的护城河，而 Scale AI 则是匡助他们构建数据壁垒的最强后援。
正如 Alexander Wang 在接管《福布斯》采访时所说：“咱们但愿成为东谈主工智能的 AWS。”这不单是是一个标语，在他的指挥下，Scale AI 正在徐徐成为智能将来的简直领航者。雷峰网雷峰网(公众号：雷峰网)
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