英伟达梦想，富士康模式：Alexander Wang 如何用 24 万数字游民打造数据标注王国
文章摘要
【关 键 词】 AI数据标注、收入增长、创业故事、外包争议、技术转型
Scale AI，由Alexander Wang创立，是一家提供人工智能模型数据标注服务的公司，近年来实现了显著的收入增长，年化收入接近10亿美元，同比增长4倍。该公司的成功在于其对AI领域数据需求的精准把握，尽管没有采用所谓的“黑科技”，但其服务在AI模型训练中扮演着至关重要的角色。
Alexander Wang自小展现出对数学和计算机编程的热情，他在高中时期就积累了创业经验，并在麻省理工学院学习期间深入研究深度学习和神经网络。他意识到科技公司在训练AI模型时对数据的大量需求，并在19岁时退学，与Lucy Guo共同创立了Scale AI。
Scale AI的业务模式是为AI公司提供数据标注服务，帮助他们解锁数据潜力，提升模型性能。公司迅速扩张，累计获得135亿美元投资，估值达到138亿美元。Wang因此两次成为福布斯排行榜上“最年轻的白手起家的亿万富翁”。
公司的成功也带来了争议，特别是其依赖海外廉价劳动力的做法被指责为剥削。此外，联合创始人Lucy Guo的离开也引发了对Wang行事风格的批评。
Scale AI的快速崛起得益于资本市场的支持和Wang对市场的敏锐洞察。公司最初为自动驾驶汽车提供数据标注服务，随后转向生成式人工智能，并与OpenAI和美国陆军等签订了重要合同。尽管在疫情期间遭遇挑战，但随着生成式AI的兴起，Scale AI再次实现了增长。
Scale AI通过子公司Remotasks雇佣了全球240,000名外包工人，成为数据行业的“富士康”。尽管这种依赖外包的策略引发了争议，但公司的成功不仅仅依赖于廉价劳动力，Wang对行业趋势的洞察是关键。
Scale AI不断转型，从单纯的数据处理服务商发展成为提供数据管理、分析和模型搭建的综合服务商。公司关闭了一些海外承包商机构，减少了质量参差不齐的海外劳工数量，同时积极招聘博士和技术人才以应对更高层次的数据需求。
Wang认为，未来AI的发展将依赖于专有和差异化的数据源，Scale AI旨在帮助企业构建数据壁垒。公司开发了EGP平台，允许企业使用自己的专有数据微调基础模型，打造定制化AI模型。Scale AI的愿景是创建一个能够处理任何类型数据和任务的平台，成为智能未来的领航者。
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【原文作者】 AI科技评论
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