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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据说过——亚历山大·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的波澜，凯旋登上《福布斯》全球亿万富豪榜，也凭此成为了史上最年青的赤手起家的亿万富豪。

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消灭。

但在本年5月，跟着Scale AI告示赢得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·王也再一次回到众人的视线当中。

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数据标注行业演出了一段传奇创业故事，也在全球AI飞腾中饰演了一个“卖铲东说念主”的变装，为马斯克、奥特曼、扎克伯格等一众科技大佬提供数据维持，某种进度上来说，他影响了扫数这个词AI全国的样式。

“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抓爽文大男主脚本。

1997年，亚历山大出身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。

受到家庭氛围的西席，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取舍赛中拿下铜牌、金牌等；

上了高中后，亚历山大又自学了编程时期，成为好意思国计较机、物理、数学奥林匹克竞赛上的常客，收获均名列三甲；

此外，他9岁时学过小提琴，还精通汉文、英语、法语等多种话语，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钞票投资大数据照看平台Addepar，之后又加入了“外洋版知乎”Quora从事编码责任并担任时期主宰。

也就是在Quora，亚历山大结子了同为华侨的女孩Lucy Guo，后者也将成为Scale AI的息争创举东说念主。

2015年，凭借优异的收获，亚历山大考入麻省理工学院（MIT），主要攻读数学和计较机专科。说明领英(Linkedln)的个东说念主贵府娇傲，亚历山大在MIT肄业期间GPA为5.0（满分），且其选修的如故权营生级别的计较机科学课程。

也恰是在其麻省理工学院上大一期间，DeepMind推出的AlphaGo，驯服了围棋全国冠军，开启了东说念主工智能的元年和深度学习的飞腾。

“我记恰其时我在大学里，尝试使用神经收集，尝试查验图像识别神经收集。我很快果断到，这些模子在很猛进度上仅仅数据的产品。”

亚历山大在背面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撑持组成——算法、计较才略和数据。”

在其时，还是有公司在权谋算法，比如OpenAI或Google的实验室，或者其他一些AI权谋机构；至于算力，英伟达也已展示出了为这些AI系统提供算力的指导者后劲。

独一莫得公司专注于数据，亚历山大果断到跟着东说念主工智能时期的持久发展，数据智谋变得越来越迫切。

于是在麻省理工大一刚扫尾后的暑假，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。

其时好多东说念主为这两位天才的半途辍学感到戚然，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，那什么时候会餍足呢？”

这里还有个流传的小插曲：

在大一扫尾后暑假的某一天，亚历山大跟爸妈说，我暑假搞了个技俩玩。

爸妈问到，啥技俩啊，送柠檬水如故送外卖？

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初期的资金攻击被扫清。

在成立之初，亚历山大对ScaleAI的瞎想是打造一个一站式服务中心，处罚AI生态系统中的数据撑持问题。

因此，Scale AI早期的定位就是通过结合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范围的数据集。

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，以便机器学习模子大要取悦和学习这些数据的过程。

平方来讲，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。

固然旨趣很简便，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模子需要大都的标注数据来进行学习，才智具备识别、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，但为卓越到高质地、高精准度的标注数据，仍然需要大都的东说念主工来处理、璀璨和考证数据，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领域持久处于“旯旮”位置，其对大都东说念主工的需求使得外界打上了就业密集型产业的标签。

在大多数东说念主看来，数据标注行业既不“AI”，也小数都不“性感”。

但就是这么一个“低门槛”的“穷困活”，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，亚历山大又是指导Scale AI怎么作念到的？

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、就业密集型的行业，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立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照看，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”速即发展的契机所在，况兼再追思Scale AI八年的发展历程，其凯旋也不错说是天时、地利，加东说念主和的一个效能：

1.天时

在创立Scale AI后，8年时期里亚历山大指导扫数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，也相同是自动驾驶周期的起原，在那一年Cruise被通用以超10亿好意思元的价钱收购。

见谅到这一音问后，亚历山大果断到自动驾驶行业对于数据标注将产生大范围的刚性需求——自动驾驶时期的发展依赖于大都高精度的标注数据，比如说念路场景、行东说念主和其他物体的图像数据，车企需要千千万万小时的视频数据进行标注来查验和考证其算法。

“咱们构建了第一个维持传感器交融数据的数据引擎，维持2D数据和3D数据的组合，即激光雷达加录像头，这些开发装配在车辆上，这很快成为扫数这个词行业的法式。”

通过建立高效的数据标注平台，以及使用模子援救标注和数据预处理来加速了数据处理历程，使得标注成本和时期得到大幅度裁汰，很快Scale AI就引诱了通用汽车、丰田和Waymo等车企的互助。

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老练，加上其时话语模子和生成式AI还未诞生，东说念主工智能领域处于一个高度不笃定时期。

于是，亚历山大和Scale AI运行专注于政府诓骗，“这是一个显豁具有高度适用性的领域，况兼在全球范围内变得越来越迫切。”

也恰是在进军新市集的过程中，Scale AI也从夙昔单纯的数据璀璨延迟到数据服务，提供从数据璀璨和照看、模子查验和评估，再到AI 诓骗开发和部署的全历程处罚决议。

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，为了搪塞某些行业数据不及的挑战，Scale AI还向卑劣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，匡助查验模子。

与此同期，Scale AI在这一阶段也运行勤勉于于生成AI，与OpenAI开展互助，在GPT-2上进行RLHF的初度实验。

“其时的模子异常鄙俗，确凿看起来不怎么样。但咱们以为OpenAI是一群理智的东说念主，咱们应该与他们互助。是以咱们与发明RLHF的团队互助，并从2019年运行附近立异。”

2022年，ChatGPT的问世畏惧全国，生成式AI领域迎来了大爆发——生成式AI模子需要海量的查验数据来升迁其生成骨子的准确性和各样性，加上谣言语模子的爆发式增长极大推动了扫数这个词行业对高质地标注数据的需求。

而靠着和OpenAI的互助，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等行业内简直扫数主要的大型话语模子提供维持。

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，结束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，但看成一个就业密集型业务，这在客不雅上就条件企业去想考处罚数据分娩问题，或者采购磋磨服务。

于是在2017年，Scale AI 成立了 Remotasks 看成其里面外包机构，在肯尼亚、菲律宾、委内瑞拉等地建立了几十家机构，谢全国各地培训了千千万万的数据标注员，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，好多合约工在时薪致使不到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”。

但非论外界怎么质疑，无法否定确切乎，在这么的“全球工场”口头下，Scale AI的毛利率持久保持在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的背后还辘集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刚创就地，就永别赢得硅谷有名孵化器Y Combinator和风投巨头Accel的维持，前者的时任总裁山姆·奥特曼在背面的OpenAI又与Scale AI 开展了互助，尔后者机构的合鼓励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显豁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，估值增长跳跃80%至约138亿好意思元（约1000亿东说念主民币），投资方气势号称史诗级豪华，20多家机构和个东说念主：

老鼓励Accel领投，Index Ventures、Founders Fund、Coatue、Thrive Capital、Spark Capital、老虎基金、Greenoaks、Y Combinator、Wellington Management和GitHub 前首席实践官 Nat Friedman继续加码，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。

时来寰宇都同力。毫无疑问，看成这一波AI波澜中的“能干群星”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为现在市集上简直扫数当先的 AI 模子提供数据维持。借助这次融资，公司将干与旅程的下一阶段——加速丰富前沿数据，为通用东说念主工智能铺平说念路。”

而处罚东说念主工智能的数据问题将是他一世为之奋斗的行状。

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，为什么中国莫得肖似于Scale AI这么的企业诞生？

尤其是在生成式AI飞腾前，国内的东说念主工智能行业在诓骗方面一度当先，况兼数据标注看成就业密集性企业，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（吊问）”的意见，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，淡薄了其他潜在的经济增长领域，如制造业、服务业和时期立异等，导致经济发展单一、结构不对理，同期跟着这种当然资源穷乏或市集需求着落，经济可能会遇到严重打击。

典型的例子就是委内瑞拉、俄罗斯，它们依靠石油、自然气等赚取大都的外汇，但除了能源行业外，其它的经济产业都异常过时，这种国度也被称为“资源吊问型国度”。

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“吊问”。

事实上，国内的数据标注业务也很早就起步发展了，但并莫得酿成范围。好多龙头企业固然成立了数据标注部门，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。

在这种情况下采选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立异，对于处在市集竞争中的企业而言，可能反而是以珠弹雀的作念法。

但一朝在这个阶段错过了对数据标注行业的时期立异或千里淀，也许就始终地错失了立异升级的契机了。

2.生态不及

这里的生态不及体现在两个方面，一是单纯从话语生态来讲，必须要承认，英文的使用范围是全球，而汉文的使用范围更多如故在国内以及外洋的部分华东说念主。

是以在数据标注这一产业上，Scale AI自然就有了上风，站在本钱的高地，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，且在本钱（投融资）方面也莫得占据高地。

另外，需要提到的是在数年前，跟着移动互联网样式的老练，国内互联网生态在其时也进一步走向了抵御阻塞，而这也使得数据在运动上出现了骚扰，致使不错说其时的数据标注行业也被动参与到这种抵御阻塞的生态中去，各为其主、各自而战，无法酿成灵验的、范围性的立异力量。

3.视线局限

对于数据标注行业，站在其时阿谁节点，只须少数东说念主能因为信服而看见。

在国外，也只须亚历山大等寥寥几东说念主，在国内这么的东说念主显豁就更少了。

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就业密集型产业的逻辑，靠着“内卷”来结束活命以及盈利的。

然而亚历山大不同的是，尽管行业逻辑是就业密集型的特质，但对于他而言，这仅仅最基础的小数，是看成构建起扫数这个词数据行业凹凸游生态的一个跳板。正如其在最近的访谈中谈到，东说念主们还是用尽了互联网上的扫数数据，想要开发出比GPT-4.5更宏大的东说念主工智能，则必须构建前沿数据。

所谓的“前沿数据”是指那些与诓骗场景密切磋磨、能实时反应最新趋势和变化的数据，时常包含大都长尾或非凡的场景，有助于升迁AI在非典型情况下的推崇，推动东说念主工智能才略的范畴向复杂推理、多模态等标的发展。

跟着AI的快速进化，改日的数据查验需要更多地与特定任务、特定诓骗场景相匹配，因此也需要挖掘和分娩出更多新的、相反化的数据，而这可能也恰是亚历山大在2016年时就看到的改日。

从这个角度来看，Scale AI看成一面镜子，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场所了。