95后估值1000亿！马斯克、奥特曼背后的天才少年

这位正在硅谷被称为“下一个扎克伯格”的天分少年，正在2022年借助着天生式AI的海潮，胜利登上《福布斯》环球亿万富豪榜，也凭此成为了史上最年青的赤手发迹的亿万富豪。

但正在本年5月，跟着Scale AI布告获取10亿美元融资，估值138亿美元（约为百姓币1000亿元），亚历山大·王也再一次回到群众的视野当中。

从2016年创立到成为千亿估值的独角兽企业，亚历山大·王和Scale AI用了短短8年的年华，而依附着Scale AI，亚历山大不单正在AI数据标注行业上演了一段传奇创业故事，也正在环球AI高潮中饰演了一个“卖铲人”的脚色，为马斯克、奥特曼、扎克伯格等一众科技大佬供应数据助助，某种水准上来说，他影响了一切AI全邦的方式。

小学时，亚历山大便展闪现数学天分的一壁，到了初中，亚历山大就读于顶尖私立名校洛斯·阿拉莫斯，数次正在美邦数学人才选拔赛中拿下铜牌、金牌等；

上了高中后，亚历山大又自学了编程工夫，成为美邦谋略机、物理、数学奥林匹克竞赛上的常客，收效均首屈一指；

就收到了众家硅谷科技公司的办事邀请，他先是去了硅谷最热门的财产投资大数据统制平台Addepar，之后又到场了“海外版知乎”Quora从事编码办事并职掌工夫主管。

考入麻省理工学院（MIT），紧要攻读数学和谋略机专业。依据领英(Linkedln)的一面原料显示，

也恰是正在其麻省理工学院上大一时代，DeepMind推出的AlphaGo，制服了围棋全邦冠军，开启了人工智能的元年和深度练习的高潮。

“我记适合时我正在大学里，试验利用神经收集，试验演练图像识别神经收集。我很速认识到，这些模子正在很大水准上只是数据的产品。”

正在当时，仍旧有公司正在酌量算法，好比OpenAI或Google的实行室，或者其他少许AI酌量机构；至于算力，英伟达也已出现出了为这些AI体例供应算力的向导者潜力。

确定从MIT辍学，与此同时Lucy Guo也从卡内基梅隆大学辍学，两人一同开办了Scale AI。

亚历山大回复道，差不众吧，搞了个AI公司，另有个叫Sam Altman的给我投了点钱，对了，airbnb（爱彼迎）也是他们投的，现正在估值也就300众亿美金吧。

除了拿到Y Combinator（山姆·奥特曼时任总裁）的天使轮投资，正在创立第一年，Scale AI还拿到了风投巨头Accel的A轮融资。两方资助下，Scale AI初期的资金故障被扫清。

因而，Scale AI早期的定位即是通过维系自愿化工夫与人力审核，创修一个高效、精准的数据标注平台，为创修机械练习算法的公司火速管理和标注大范围的数据集。

是指为图像、文本、视频或音频等原始数据增加组织化新闻，以便机械练习模子或许解析和练习这些数据的进程。

寻常来讲，即是给你一段视频或图片，让你分门别类地标出内里的行人、车辆、兴办等元素，某种水准上，这是个小学生也能做的事。

固然道理很简略，但这些进程标注的数据看待人工智能的成长不行或缺。AI模子需求豪爽的标注数据来举办练习，才华具备识别、分类和预测等效用。

但为了获得高质地、高精准度的标注数据，依旧需求豪爽的人工来管理、标帜和验证数据，加倍是正在少许如医疗、自愿驾驶、军事等对高精度有请求的范围。

结果上，正在Scale AI兴起之前，数据标注行业正在AI范围持久处于“边沿”地方，其对豪爽人工的需求使得外界打上了劳动麇集型物业的标签。

正在8年年华里干出了一家估值千亿的AI独角兽；正在2023年《时间周刊》发外AI范围最具影响力的100一面物中，

即使数据标注看起来是一个低门槛、劳动麇集型的行业，但正在2016年的节点，它却是一个为数不众的空缺商场。

除了谷歌、亚马逊等少数大厂因交易需求设立了己方的数据标注部分外，大大批公司不情愿也没有精神去己方统制，这导致标注数据的获取的进程耗时且高贵。

而这也恰是Scale AI“卖好铲子”飞速成长的机缘所正在，而且再回头Scale AI八年的成长经过，

2016年是AI时间的元年，也同样是自愿驾驶周期的出发点，正在那一年Cruise被通用以超10亿美元的价钱收购。

自愿驾驶工夫的成长依赖于豪爽高精度的标注数据，好比道途场景、行人和其他物体的图像数据，车企需求成千上万小时的视频数据举办标注来演练和验证其算法。

“咱们构修了第一个助助传感器调和数据的数据引擎，助助2D数据和3D数据的组合，即激光雷达加摄像头，这些修筑装置正在车辆上，这很速成为一切行业的法式。”

通过设立修设高效的数据标注平台，以及利用模子辅助标注和数据预管理来加快了数据管理流程，使得标注本钱和年华获得大幅度低落，很速Scale AI就吸引了通用汽车、丰田和Waymo等车企的协作。

而正在2019~2020年时代，这个阶段自愿驾驶行业工夫方面已基础成熟，加受愚时道话模子和天生式AI还未出生，人工智能范围处于一个高度不确定光阴。

和Scale AI下手用心于政府利用，“这是一个昭彰具有高度实用性的范围，而且正在环球规模内变得越来越紧张。”

Scale AI也从过去纯朴的数据标帜延长到数据任事，供应从数据标帜和统制、模子演练和评估，再到AI 利用拓荒和摆设的全流程处理计划。

正在之后几年年华里，Scale AI正在数据范围急忙兴起，客户也扩展到了医疗、邦防、电商、政府任事等范围。

别的，为了应对某些行业数据缺乏的离间，Scale AI还向下逛延长到合成数据的天生，通过从现罕有据中创修新的数据集，助助演练模子。

Scale AI正在这一阶段也下手尽力于天生AI，与OpenAI发展协作，正在GPT-2长进行RLHF的初次实行。

“当时的模子格外粗陋，真的看起来不奈何样。但咱们以为OpenAI是一群聪颖的人，咱们应当与他们协作。因此咱们与创造RLHF的团队协作，并从2019年下手无间改进。”

——天生式AI模子需求海量的演练数据来提拔其天生内容的无误性和众样性，加上大道话模子的产生式拉长极大胀舞了一切行业对高质地标注数据的需求。

到了此日Scale AI更是成为了通用AI的数据锻制厂，为OpenAI、Meta、Microsoft等行业内简直一共紧要的大型道话模子供应助助。

由于美邦人力本钱清脆，正在LinkedIn、indeed等平台上，数据标注的兼职时薪群众都正在30-200美元之间，但动作一个劳动麇集型交易，这正在客观上就请求企业去考虑处理数据临盆题目，或者采购合连任事。

于是正在2017年，Scale AI 创办了 Remotasks 动作其内部外包机构，正在肯尼亚、菲律宾、委内瑞拉等地设立了几十家机构，活着界各地培训了成千上万的数据标注员，这些标注员的办事大局部都是按件计酬，一次标注的收入低至几美分，许众合约工正在时薪乃至不到1美元。

曾有业内人士指出，“Scale AI不是一家人工智能始创企业，它只是一家供应低价劳动力的公司”。

但不管外界怎么质疑，无法含糊确实是，正在云云的“环球工场”形式下，Scale AI的毛利率持久维持正在65%以上，Scale AI也成为了当下AI范围为数不众不需求烧钱，而是狂赢利的AI始创企业之一。

2023年，Scale AI年化收入高达7.5亿美元（约合54.3亿元百姓币），估计2024年末将到达14亿美元（约合101亿元百姓币）。

刚创立时，就折柳获取硅谷知名孵化器Y Combinator和风投巨头Accel的助助，前者的时任总裁山姆·奥特曼正在后面的OpenAI又与Scale AI 发展了协作，然后者机构的合资人还曾将家里的地下室借给Scale AI偶尔办公。

而以来5、6年年华里，Scale AI也基础是一两年就融一次资，而参加投资的机构和一面正在这个进程中昭彰也不止是举办资金上的助助，更是正在众方面都举办了助力。

2024年5月，Scale AI再次官宣告终F轮融资，融资额10亿美元，估值拉长超出80%至约138亿美元（约1000亿百姓币），投资方阵容堪称史诗级华丽，20众家机构和一面：

加倍是正在天生式AI高潮前，邦内的人工智能行业正在利用方面一度领先，而且数据标注动作劳动麇集性企业，中邦自然就有上风。所认为什么呢？

即是指一个邦度或地域具有足够的自然资源，但由于太过依赖这些资源，渺视了其他潜正在的经济拉长范围，

如创修业、任事业和工夫改进等，导致经济成长简单、组织不对理，同时跟着这种自然资源穷乏或商场需求低落，经济不妨会蒙受主要妨碍。

楷模的例子便是委内瑞拉、俄罗斯，它们依托石油、自然气等赚取豪爽的外汇，但除了能源行业外，其它的经济物业都格外落伍，

许众龙头企业固然创办了数据标注部分，但紧要是为本身交易任事，而并不是寻求将数据与各个行业举办资源成亲；

加上依托邦内的生齿盈利，让标注后的数据获取本钱变得极度低廉，哪怕是此日堂内的数据标注价钱还是偏低，拿重庆这种新一线k/月

正在这种状况下采用工夫平台或者进一步研发来普及数据标注或是从标注行业进一步向上延展改进，看待处正在商场竞赛中的企业而言，不妨反而是得不偿失的做法。

但一朝正在这个阶段错过了对数据标注行业的工夫改进或重淀，也许就始终地错失了改进升级的机缘了。

一是纯朴从道话生态来讲，必必要认可，英文的利用规模是环球，而中文的利用规模更众照旧正在邦内以及海外的局部华人。

因此正在数据标注这一物业上，Scale AI自然就有了上风，站正在资金的高地，正在环球规模内寻找着价钱凹地，而邦内哪怕是有生齿盈利，这本钱上风究竟更高，且正在资金（投融资）方面也没有攻克高地。

而这也使得数据正在贯通上呈现了荆棘，乃至可能说当时的数据标注行业也被迫参加到这种分裂关闭的生态中去，各为其主、各自而战，无法酿成有用的、范围性的改进气力。

结果上，大大批参加到数据标注行业中的人，更众即是秉持着过往的劳动麇集型物业的逻辑，靠着“内卷”来告竣糊口以及节余的。

人们仍旧用尽了互联网上的所罕有据，念要拓荒出比GPT-4.5更强壮的人工智能，则必需构修前沿数据。

所谓的“前沿数据”是指那些与利用场景亲昵合连、能实时反应最新趋向和转化的数据，往往蕴涵豪爽长尾或少睹的场景，有助于提拔AI正在非楷模状况下的再现，胀舞人工智能

跟着AI的火速进化，他日的数据演练需求更众地与特界说务、特定利用场景相成亲，因而也需求发掘和临盆出更众新的、分歧化的数据，而这不妨也恰是亚历山大正在2016年时就看到的他日。

Scale AI动作一壁镜子，其从最“低价”的行业中发展为一个估值千亿的AI独角兽企业有太众可能练习的地方了。

△视频丨现场画面通告外地年华12月29日，韩邦碰撞起火的济州航空客机已导致47人牺牲。经确认，产生事情的济州航空7C2216航班的机型是美邦波音公司的737-800，于2009年8月出厂，飞机机龄15年。当天，一架客机正在位于韩邦全罗南道的务安机场着陆时，偏离跑道后撞上机场围墙。

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由来：全球网 【全球网报道】12月29日，一架韩邦客机着陆进程中冲出跑道，和机场围栏等产生碰撞后起火。目前已致47人牺牲。

△视频丨阿塞拜疆航空坠毁客机残骸及机舱内画面通告外地年华29日，阿塞拜疆总统阿利耶夫正在采纳阿塞拜疆电视台采访时外现，阿克套空难的道理是飞机“因蒙受来自地面的攻击而受损。”他同时外现，客机并非正在俄罗斯空域被用意击落。

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