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来 源：正和岛（ID：zhenghedao）

如果要列出当下全球最有权势的一位95后，他的名字应该大多数东说念主都没传闻过——·王（Alexandr Wang）。

这位在硅谷被称为“下一个扎克伯格”的天才少年，在2022年借助着生成式AI的波浪，得胜登上《福布斯》全球亿万富豪榜，也凭此成为了史上最年青的空手起家的亿万富豪。

尽管在一年后其创立的公司Scale AI因估值大幅下滑，他的名字也从富豪榜上磨灭。

但在本年5月，跟着Scale AI晓示得到10亿好意思元融资，估值138亿好意思元（约为东说念主民币1000亿元），亚历山大·王也再一次回到公共的视线当中。

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年的时期，而凭借着Scale AI，亚历山大不仅在AI数据标注行业上演了一段传奇创业故事，也在全球AI飞扬中上演了一个“卖铲东说念主”的变装，为马斯克、、扎克伯格等一众科技大佬提供数据援手，某种进度上来说，他影响了总共这个词AI天下的步地。

一、“卖铲子”的天才少年

如果用一句话总结亚历山大·王的创业故事，那一定是一出场就手持爽文大男主脚本。

1997年，亚历山大诞生于好意思国的新墨西哥州，其父母都是物理学家，在新墨西哥州洛斯·阿拉莫斯国度实验室责任。

对于亚历山大这个名字的由来，还有一个蕴含中国文化的故事：

Alexandr（亚历山大）是其名字的英文拼写，但比通用拼法少了一个e。在中国传统中，数字“8”承载着许多好意思好寓意，是以他的父母就想让他的名字刚好为8个字母。

受到家庭氛围的教养，亚历山大从小就是“别东说念主家的孩子”：

小学时，亚历山大便展表露数学天才的一面，到了初中，亚历山大就读于顶尖私扬名校洛斯·阿拉莫斯，数次在好意思国数学东说念主才弃取赛中拿下铜牌、金牌等；

上了高中后，亚历山大又自学了编程时期，成为好意思国揣摸机、物理、数学奥林匹克竞赛上的常客，收成均名列三甲；

此外，他9岁时学过小提琴，还精通华文、英语、法语等多种讲话，不错说是“文理两吐花”。

除了学有所成，在高中时，亚历山大就收到了多家硅谷科技公司的责任邀请，他先是去了硅谷最热点的金钱投资大数据管制平台Addepar，之后又加入了“国外版知乎”Quora从事编码责任并担任时期愚弄。

也就是在Quora，亚历山大巩固了同为华侨的女孩Lucy Guo，后者也将成为Scale AI的连合首创东说念主。

2015年，凭借优异的收成，亚历山大考入麻省理工学院（MIT），主要攻读数学和揣摸机专科。左证领英(Linkedln)的个东说念主贵寓骄傲，亚历山大在MIT肄业期间GPA为5.0（满分），且其选修的照旧策动生级别的揣摸机科学课程。

也恰是在其麻省理工学院上大一期间，DeepMind推出的AlphaGo，战胜了围棋天下冠军，开启了东说念主工智能的元年和深度学习的飞扬。

“我记妥贴时我在大学里，尝试使用神经集聚，尝试测验图像识别神经集聚。我很快意志到，这些模子在很猛进度上仅仅数据的居品。”

亚历山大在后头一次采访中曾回忆起上大学时的想考，“这些模子或AI总体上是由三个基本复旧组成——算法、揣摸才智和数据。”

在其时，也曾有公司在策动算法，比如OpenAI或Google的实验室，或者其他一些AI策动机构；至于算力，英伟达也已展示出了为这些AI系统提供算力的指点者后劲。

独一莫得公司专注于数据，亚历山莽撞志到跟着东说念主工智能时期的历久发展，数据机灵变得越来越进攻。

于是在麻省理工大一刚戒指后的暑假，亚历山大决定从MIT辍学，与此同期Lucy Guo也从卡内基梅隆大学辍学，两东说念主一同创办了Scale AI。

其时许多东说念主为这两位天才的半途辍学感到恻然，以为这就是一场豪赌，但亚历山大的看法却不一样：“如果现在不肯意迈出这一步，那什么时候会状态呢？”

这里还有个流传的小插曲：

在大一戒指后暑假的某一天，亚历山大跟爸妈说，我暑假搞了个样式玩。

爸妈问到，啥样式啊，送柠檬水照旧送外卖？

亚历山大回话说念，差未几吧，搞了个AI公司，还有个叫Sam Altman的给我投了点钱，对了，airbnb（爱彼迎）亦然他们投的，现在估值也就300多亿好意思金吧。

除了拿到Y Combinator（山姆·奥特曼时任总裁）的天神轮投资，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初期的资金穷困被扫清。

在诞生之初，亚历山大对ScaleAI的设计是打造一个一站式服务中心，惩办AI生态系统中的数据复旧问题。

因此，Scale AI早期的定位就是通过勾搭自动化时期与东说念主力审核，创建一个高效、精准的数据标注平台，为创建机器学习算法的公司快速处理和标注大领域的数据集。

所谓的数据标注，是指为图像、文本、视频或音频等原始数据添加结构化信息，以便机器学习模子随机相识和学习这些数据的过程。

世俗来讲，就是给你一段视频或图片，让你比物连类地标出里面的行东说念主、车辆、建筑等元素，某种进度上，这是个小学生也能作念的事。

诚然旨趣很粗拙，但这些经过标注的数据对于东说念主工智能的发展不行或缺。AI模子需要巨额的标注数据来进行学习，才能具备识别、分类和预测等功能。

这里值得一提的是，尽管一些自动化器具不错加速部分标注过程，但为超过到高质地、高精准度的标注数据，仍然需要巨额的东说念主工来处理、记号和考据数据，尤其是在一些如医疗、自动驾驶、军事等对高精度有条件的领域。

事实上，在Scale AI崛起之前，数据标注行业在AI领域历久处于“旯旮”位置，其对巨额东说念主工的需求使得外界打上了做事密集型产业的标签。

在大多数东说念主看来，数据标注行业既不“AI”，也极少都不“性感”。

但就是这么一个“低门槛”的“费劲活”，被亚历山大在8年时期里干出了一家估值千亿的AI独角兽；在2023年《期间周刊》发布AI领域最具影响力的100个东说念主物中，亚历山大与李飞飞、黄仁勋、李彦宏等东说念主共同入选榜单，其本东说念主更是其中最年青的东说念主之一。

而在这背后，亚历山大又是率领Scale AI若何作念到的？

二、从0到估值千亿，8年时期Scale AI作念对了什么？

尽管数据标注看起来是一个低门槛、做事密集型的行业，但在2016年的节点，它却是一个为数未几的空缺市集。

除了谷歌、亚马逊等少数大厂因业务需求建设了我方的数据标注部门外，大多数公司不肯意也莫得元气心灵去我方管制，这导致标注数据的获取的过程耗时且腾贵。

而这也恰是Scale AI“卖好铲子”连忙发展的契机所在，何况再归来Scale AI八年的发展历程，其得胜也不错说是天时、地利，加东说念主和的一个遵循：

1.天时

在创立Scale AI后，8年时期里亚历山大率领总共这个词团队收拢了东说念主工智能行业发展的几次大风口。

先是自动驾驶领域。

2016年是AI期间的元年，也相通是自动驾驶周期的早先，在那一年Cruise被通用以超10亿好意思元的价钱收购。

随和到这一音讯后，亚历山莽撞志到自动驾驶行业对于数据标注将产生大领域的刚性需求——自动驾驶时期的发展依赖于巨额高精度的标注数据，比如说念路场景、行东说念主和其他物体的图像数据，车企需要无独有偶小时的视频数据进行标注来测验和考据其算法。

“咱们构建了第一个援手传感器和会数据的数据引擎，援手2D数据和3D数据的组合，即激光雷达加录像头，这些开导装置在车辆上，这很快成为总共这个词行业的模范。”

通过确立高效的数据标注平台，以及使用模子辅助标注和数据预处理来加速了数据处理经由，使得标注成本和时期得到大幅度缩短，很快Scale AI就眩惑了通用汽车、丰田和Waymo等车企的相助。

亚历山大和Scale AI也凭此在自动驾驶数据标注领域站稳脚跟。

而在2019~2020年期间，这个阶段自动驾驶行业时期方面已基本锻真金不怕火，加上其时讲话模子和生成式AI还未诞生，东说念主工智能领域处于一个高度不祥情时期。

于是，亚历山大和Scale AI运转专注于政府应用，“这是一个彰着具有高度适用性的领域，何况在全球范围内变得越来越进攻。”

也恰是在进军新市集的过程中，Scale AI也从曩昔单纯的数据记号延迟到数据服务，提供从数据记号和管制、模子测验和评估，再到AI 应用开发和部署的全经由惩办决议。

在之后几年时期里，Scale AI在数据领域迅速崛起，客户也扩张到了医疗、国防、电商、政府服务等领域。

另外，为了应酬某些行业数据不及的挑战，Scale AI还向卑鄙延迟到合成数据的生成，通过从现存数据中创建新的数据集，匡助测验模子。

与此同期，Scale AI在这一阶段也运转勤恳于生成AI，与OpenAI开展相助，在GPT-2上进行RLHF的初次实验。

“其时的模子相配疏漏，确切看起来不若何样。但咱们以为OpenAI是一群理智的东说念主，咱们应该与他们相助。是以咱们与发明RLHF的团队相助，并从2019年运转不休窜改。”

2022年，ChatGPT的问世胆怯天下，生成式AI领域迎来了大爆发——生成式AI模子需要海量的测验数据来擢升其生成实践的准确性和万般性，加上大讲话模子的爆发式增长极大推动了总共这个词行业对高质地标注数据的需求。

而靠着和OpenAI的相助，在生成式AI赛说念Scale AI已霸占先机，到了今天Scale AI更是成为了通用AI的数据锻造厂，为OpenAI、Meta、Microsoft等行业内简直总共主要的大型讲话模子提供援手。

2.地利

除了收拢这些行业风口到来的时机，亚历山大还借助着全球化这一地利上风，已毕了在数据标注行业里的成本最小化。

因为好意思国东说念主力成本立志，在LinkedIn、indeed等平台上，数据标注的兼职时薪大多都在30-200好意思元之间，但算作一个做事密集型业务，这在客不雅上就条件企业去想考惩办数据坐蓐问题，或者采购关系服务。

于是在2017年，Scale AI 诞生了 Remotasks 算作其里面外包机构，在肯尼亚、菲律宾、委内瑞拉等地建设了几十家机构，谢天下各地培训了无独有偶的数据标注员，这些标注员的责任大部分都是按件计酬，一次标注的收入低至几好意思分，许多合约工在时薪甚而不到1好意思元。

曾有业内东说念主士指出，“Scale AI不是一家东说念主工智能初创企业，它仅仅一家提供低价劳能源的公司”。

但不论外界如何质疑，无法否定确切是，在这么的“全球工场”模式下，Scale AI的毛利率历久保持在65%以上，Scale AI也成为了当下AI领域为数未几不需要烧钱，而是狂赢利的AI初创企业之一。

2023年，Scale AI年化收入高达7.5亿好意思元（约合54.3亿元东说念主民币），瞻望2024年底将达到14亿好意思元（约合101亿元东说念主民币）。

3.东说念主和

除了营收快速增长，创业8年时期，亚历山大和Scale AI的背后还聚拢了一支豪华的投资东说念主队列。不仅有着泰半个硅谷圈大佬，也出现了亚马逊、英伟达、英特尔、Meta等超等大厂。

在前文咱们提到，Scale AI刚创随即，就永别得到硅谷有名孵化器Y Combinator和风投巨头Accel的援手，前者的时任总裁山姆·奥特曼在后头的OpenAI又与Scale AI 开展了相助，此后者机构的合资东说念主还曾将家里的地下室借给Scale AI临时办公。

而此后5、6年时期里，Scale AI也基本是一两年就融一次资，而参与投资的机构和个东说念主在这个过程中彰着也不啻是进行资金上的匡助，更是在多方面都进行了助力。

2024年5月，Scale AI再次官宣完成F轮融资，融资额10亿好意思元，估值增前途步80%至约138亿好意思元（约1000亿东说念主民币），投资方威望号称史诗级豪华，20多家机构和个东说念主：

老鼓动Accel领投，Index Ventures、Founders Fund、Coatue、Thrive Capital、Spark Capital、老虎基金、Greenoaks、Y Combinator、Wellington Management和GitHub 前首席践诺官 Nat Friedman不时加码，同期英伟达、Elad Gil、亚马逊、Meta、想科、英特尔、AMD、DFJ Growth、WCM、ServiceNow Ventures也参与了这次融资。

时来寰宇齐同力。毫无疑问，算作这一波AI波浪中的“耀眼群星”中的一颗，亚历山大和Scale AI注定要留住浓墨重彩的一笔。

也正如亚历山大在完成F轮融资后在采访中讲到的：“Scale AI为当前市集上简直总共治先的 AI 模子提供数据援手。借助这次融资，公司将参加旅程的下一阶段——加速丰富前沿数据，为通用东说念主工智能铺平说念路。”

而惩办东说念主工智能的数据问题将是他一世为之奋斗的职业。

三、中国为什么莫得Scale AI的诞生？

事实上，看完Scale AI的发展故事，大多数东说念主可能会产生的一个疑问是，为什么中国莫得雷同于Scale AI这么的企业诞生？

尤其是在生成式AI飞扬前，国内的东说念主工智能行业在应用方面一度率先，何况数据标注算作做事密集性企业，中国自然就有上风。是以为什么呢？

总体来看，这背后有几方面的原因：

1.“资源罗网”

这里先引入一个“资源罗网（追悼）”的成见，什么是资源罗网，就是指一个国度或地区领有丰富的当然资源，但因为过度依赖这些资源，冷落了其他潜在的经济增长领域，如制造业、服务业和时期窜改等，导致经济发展单一、结构不对理，同期跟着这种当然资源短少或市集需求着落，经济可能会遇到严重打击。

典型的例子即是委内瑞拉、俄罗斯，它们依靠石油、自然气等赚取巨额的外汇，但除了能源行业外，其它的经济产业都相配落伍，这种国度也被称为“资源追悼型国度”

一定进度上，在AI数据标注行业，国内也堕入了这种资源丰富的“追悼”。

事实上，国内的数据标注业务也很早就起步发展了，但并莫得酿成领域。许多龙头企业诚然诞生了数据标注部门，但主若是为自己业务服务，而并不是寻求将数据与各个行业进行资源匹配；

加上依靠国内的东说念主口红利，让标注后的数据获取成本变得十分便宜，哪怕是今天堂内的数据标注价钱依旧偏低，拿重庆这种新一线城市来说也仅为4~6k/月。

在这种情况下采纳时期平台或者进一步研发来提高数据标注或是从标注行业进一步朝上延展窜改，对于处在市集竞争中的企业而言，可能反而是失之东隅的作念法。

但一朝在这个阶段错过了对数据标注行业的时期窜改或千里淀，也许就遥远地错失了窜改升级的契机了。

2.生态不及

这里的生态不及体现在两个方面，一是单纯从讲话生态来讲，必须要承认，英文的使用范围是全球，而华文的使用范围更多照旧在国内以及国外的部分华东说念主。

是以在数据标注这一产业上，Scale AI自然就有了上风，站在老本的高地，在全球范围内寻找着价值凹地，而国内哪怕是有东说念主口红利，这成本上风终究更高，且在老本（投融资）方面也莫得占据高地。

另外，需要提到的是在数年前，跟着迁徙互联网步地的锻真金不怕火，国内互联网生态在其时也进一步走向了抗击阻滞，而这也使得数据在分解上出现了装束，甚而不错说其时的数据标注行业也被动参与到这种抗击阻滞的生态中去，各为其主、各自而战，无法酿成灵验的、领域性的窜改力量。

3.视线局限

对于数据标注行业，站在其时阿谁节点，唯有少数东说念主能因为征服而看见。

在国外，也唯有亚历山大等寥寥几东说念主，在国内这么的东说念主彰着就更少了。

事实上，大多数参与到数据标注行业中的东说念主，更多就是秉持着过往的做事密集型产业的逻辑，靠着“内卷”来已终生涯以及盈利的。

可是亚历山大不同的是，尽管行业逻辑是做事密集型的特色，但对于他而言，这仅仅最基础的极少，是算作构建起总共这个词数据行业荆棘游生态的一个跳板。正如其在最近的访谈中谈到，东说念主们也曾用尽了互联网上的总共数据，想要开发出比GPT-4.5更繁密的东说念主工智能，则必须构建前沿数据。

所谓的“前沿数据”是指那些与应用场景密切关系、能实时反应最新趋势和变化的数据，时常包含巨额长尾或稀有的场景，有助于擢升AI在非典型情况下的阐发，推动东说念主工智能才智的规模向复杂推理、多模态等场地发展。

跟着AI的快速进化，将来的数据测验需要更多地与特定任务、特定应用场景相匹配，因此也需要挖掘和坐蓐出更多新的、各异化的数据，而这可能也恰是亚历山大在2016年时就看到的将来。

从这个角度来看，Scale AI算作一面镜子，其从最“低价”的行业中成长为一个估值千亿的AI独角兽企业有太多不错学习的地方了。

参考贵寓：

[1].从麻省理工辍学，他干成亿万财主，环球东说念主物

[2]. 估值1000亿，辍学90后华侨天才，刚刚融了72亿，融中财经

[3]. 给AI公司“打杂”，95后华东说念主把估值作念到138亿好意思元

[4]. 95后，一举融资70亿，投资界

排版| 小元| 微澜主编| 孙允广