AI热潮的“卖铲人”：数据标注初创Scale AI成立8年估值飙至138亿美元（中）

摘自Lee 问芯

“学霸”创始人 MIT 辍学创业：靠自动驾驶发家

创办 Scale AI 的 Alexandr Wang 也是一位传奇人物。

公司联合创始人兼首席执行官 Alexandr Wang 于 1997 年出生在美国新墨西哥州，父母都是高级知识分子。

少年时期的 Alexandr Wang 在同龄人中便已是“学霸”一样的存在，尤其在数学和编程方面，曾在多项美国竞赛中收获奖牌。

颇具天赋的他进入高中后便收到了科技公司的 Offer，比如硅谷财富投资大数据管理平台 Addepar。高中毕业后他进入 MIT 深造，研究方向主要围绕人工智能和机器学习。

彼时，DeepMind 推出 AI 模型 AlphaGo 令全球瞩目。当时的他意识到数据将会在 AI 发展中越来越重要，AI 模型在很大程度上只不过是数据的产物。一年之后，Alexandr Wang 选择了辍学并走上创业之路。

2016 年，19 岁的 Alexandr Wang 和 Lucy Guo（已于 2018 年离开公司并保留少量股权）在美国创业孵化器 Y Combinator 等的资助下联合创立了 Scale AI。值得一提的是，给予 Scale AI 种子轮资金支持的是时任 Y Combinator 总裁、现任 OpenAI CEO 的 Sam Altman，为该公司提供了 12 万美元的资金。

“数据、算力和算法构成生成式 AI 的三大支柱，英伟达是算力领域的领导者，谷歌及 OpenAI 等企业侧重于算法模型，然而，关注数据的公司并不算多，我创立 Scale AI 是为了提供数据支柱。”Alexandr Wang 表示，在他看来，只要有正确的想法和对技术的熟悉，就能把一家初创公司变成独角兽公司。

事实也证明，他确实做到了，在 AI 大赛道中找到了一条差异化路线。

成立不久后，Scale AI 首先迎来了来自自动驾驶汽车领域的多个重量级客户，比如 Alphabet 的自动驾驶汽车的公司 Waymo、通用汽车旗下自动驾驶子公司 Cruise、美国硅谷的科技公司 Uber Technologies 以及丰田汽车等。

Scale AI 构建出第一个支持传感器数据的引擎，可以分析来自多个传感器的 2D 和 3D 数据组合，很快这成为了一个行业标准。

在 Alexandr Wang 看来，计算机吸收数据并从中“学习”的能力越强，其开发就越快、越自主。比如，此前需要一个团队手动检查和标记道路、红绿灯和行人图像，然后将其传输到汽车上，现在借助 Scale AI 开发的技术平台可以在短时间内完成这些操作且不影响精度水平。“如今，Scale AI 为几乎所有领先的 AI 模型提供数据支持。”他表示。

值得一提的是，去年 9 月，Alexandr Wang 入选《时代》周刊 2023 年 AI 领域最有影响力 100 人，这份榜单里的大咖还有英伟达创始人兼 CEO 黄仁勋、xAI 创始人马斯克、Open AI CEO Sam Altman 等。

同样作为 AI 热潮中的“卖铲人”，英伟达向 AI 模型公司出售训练模型所依赖的 AI 芯片，Scale AI 则提供训练模型所需的标注后的数据。

实际上，数据标注这一细分赛道中的玩家并非只有 Scale AI，其竞争对手还包括 Mighty AI、CloudFactory、LightTag、Alegion 等，很多企业并没有数据标注作为主业而是作为一个业务部门对待，相较之下，Scale AI 则在这条路上走的更扎实一些，通过标注大量数据来训练 AI 系统进而提高效率并降低成本。

需要注意的是，国内数据标注产业规模化发展其实要早于国外，但经历数年的野蛮生长之后受困于“劳动密集型”等行业问题难以破圈。相较于国内，美国人力成本更高，必须通过技术平台的方式解决，另外国内 AI 产业结构划分更细，国内数据标注公司更多的是单一服务，而非类似于 Scale AI 的整体解决方案。

为了在竞争中保持优势，在自动驾驶汽车领域成长起来的 Scale AI 开始探索第二增长曲线，除了老本行数据标注，Scale AI 也提供合成、自动化、管理评估等服务，业务布局扩展到企业自动化、电子商务、机器人以及保险等众多行业。

现阶段其开发的产品主要围绕 AI 构建和 AI 应用两个板块，涵盖生成式 AI 和人类反馈强化学习、测试与评估、自动驾驶、以及政府公共部门数据引擎开发等多个领域。

与此同时其业务布局也在不断拓展，除了政府业务，Scale AI 服务的客户几乎涵盖全球 AI 产业巨头，包括英伟达、微软、Meta、OpenAI 等，此外还有一些初创公司，比如加拿大自然语言处理软件开发商 Cohere、美国 AI 模型开发商 Adept 等。