Alexandr Wang创办的Scale AI是一个为AI模型提供训练数据的数据标注平台，近期完成新一轮10亿美元融资，估值飙升至138亿美元。该公司表示将利用新资金生产丰富的前沿数据，为通向AGI铺平道路。

  Scale AI为想要训练机器学习模型的企业来提供数据标注服务，已从亚马逊和Meta等众多知名机构和企业投资者那里筹集了10亿美元的F轮融资。

  本轮融资由Accel领投，它之前还领投了Scale AI的A轮融资，并参与了后续的风险投资。

  这轮融资让Scale AI的身价飙升。尽管去年年初裁员20%，但公司目前估值已达到了138亿美元。

  除了亚马逊和Meta之外，Scale AI还吸引了各种各样的新投资者：思科、英特尔、AMD等风险投资部门去参加了，而且很多注资过的公司也回归了，包括英伟达、Coatue、Y Combinator等等。

  Scale AI由Alexandr Wang和Lucy Guo于2016年创立，由著名创业孵化器Y Combinator投资。该公司使用机器学习来标记和分类大量数据，以便客户用于训练模型。

  Scale AI的客户包括Meta、微软、英伟达、OpenAI、丰田和哈佛医学院。

  2022年，持有15%股份的Alexandr Wang成为全世界最年轻的白手起家的亿万富翁。

  1997年出生于新墨西哥州，父母都是在新墨西哥州洛斯阿拉莫斯国家实验室的物理学家。

  高中阶段开始利用互联网自学编程，并报上自己的姓名去参加了一些世界级的编程大赛，比如美国计算机奥林匹克竞赛（USACO）。

  在MIT大一刚结束后的暑假，他就和Guo一起创办了Scale，并且拿到了Y Combinator的投资。

  Scale AI刚起步时，有些人确实觉得这就是一个笑话，毕竟公司当时只有三名员工。

  不过，在不断地融资和发展之下，Scale AI发展飞速，到2021年已经成长为价值73亿美元的独角兽企业，2023年初公司规模也扩展到了700人。

  Wang在接受《财富》杂志独家采访时透露，随企业客户竞相训练生成式AI模型，Scale AI的这方面业务快速增长。

  2023年，公司年度经常性收入（企业长期为数据服务支付的费用）增加了两倍，预计2024年底将达到 14 亿美元。

  由于Scale AI的惊人成就，Alexandr Wang在2021年入选福布斯企业技术领域「30 under 30」排行榜，他本人在硅谷也被称为「下一个扎克伯格」。

  算法领域，前有谷歌、微软的大型研究院，后有推出过Sora和GPT系列模型的OpenAI；算力领域有供货全球的英伟达，但在Scale AI还未诞生的2016年，数据领域仍处于空白。

  19岁的Alexandr Wang在看到这一点后，做出了辍学创业的决定，「我创办 Scale 的原因是未解决人工智能中的数据问题」。

  大部分数据都是非结构化的，AI很难直接学习这一些数据；而且大型数据集的标注一项资源密集型工作，因此，「数据」被很多人认为是科技领域最辛苦、最卑微的部分。

  但Scale AI却在短时间内就获得了巨大成功。他们能够为不一样的行业的企业客户量身定制数据服务。

  在自动驾驶领域，Cruise和Waymo等公司通过摄像头和传感器收集了大量数据，Scale AI将机器学习与「人机回路」（human-in-loop）监督相结合，管理和标注这些数据。

  CEO Wang在接受《财富》杂志采访时表示，Scale AI将自己定位为整个AI生态的基础设施供应商，构建「数据铸造厂」，而不仅仅是在子公司Remotasks中雇佣大量的合同工进行人工标注。

  Scale AI慢慢的开始与不相同的领域的专家合作，比如博士级学者、律师、会计师、作家等。

  给聊天机器人的回复进行打分，这样的工作为什么能让博士级别的专家参与其中？

  Wang的回应是，原因有很多：「如果你是一名博士，习惯于做一些非常小众、深奥的研究，也许世界上只有少数人能够理解。但这个工作中，你能够在一定程度上帮助改进和构建这些AI系统的前沿数据，有机会产生真正的社会影响。」

  同时，Wang也认为，这些专家所能提供的高质量数据对AI的未来非常重要。

  他补充说，来自专家的、包含复杂推理的数据是未来人工智能的必备条件。「你不能随便把旧数据输入给算法中，然后期待着它会自我改进」。

  传统的数据来源，比如从Reddit等社区的评论中抓取数据存在局限性。Scale AI构建了一些流程，模型先输出一些内容，例如撰写研究论文，在此基础上，人类专家可以改进这一些内容，从而改进模型的输出。

  关于AI生成并注释的数据，有人持积极态度，认为可以消除对人类注释数据注释，但Wang的观点并没这么单纯。

  他说，合成数据及人类创建的数据，这两个方面Scale AI都有投入。「虽然AI生成的数据很重要，但想要获得有一定质量和准确性的数据，唯一方法是通过人类专家的验证。」

  就在上周，印度的数据平台Weka表示，它以16亿美元的投后估值筹集了1.4亿美元，以帮助公司为其AI应用程序构建数据管道。

  人工智能数据的主体问题任旧存在。Scaling Law的存在意味着，随着模型变大，对数据的需求也呈现指数级增长，慢慢的变多的人担心大模型会耗尽可用数据。

  Alexandr Wang在Scale AI的官网上这样写道，「数据丰富不是默认情况，而是一种选择，它需要汇集工程、运营和AI方面最优秀的人才」

  Scale AI的愿景之一是「数据丰富」，从而将前沿LLM扩展到更大数量级，「为通向AGI铺平道路。在达到 GPT-10 的过程中，我们不应该受到数据的限制」。

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