深度 | Scale AI：数据标注的「隐形冠军」如何登顶百亿估值？
浙江 数据标注 ScaleAI
近日，有消息称Scale AI正在寻求至多250亿美元估值的收购要约；2024年5月，当Scale AI以138亿美元估值完成10亿美元F轮融资时，整个AI 行业为之震动。这家专注于数据标注的公司，估值甚至超过欧洲AI巨头Mistral AI。数据标注 —— 这个曾被视为「AI 产业链低端环节」的领域，为何能孕育出如此量级的独角兽？Scale AI的成功背后，是数据价值的重构，更是AI时代基础设施的崛起。
从API走向AI
2016年，Scale AI由Lucy Guo和Alexander Wang两位年轻的天才创立。
Lucy Guo在21岁时从卡内基梅隆大学辍学，并获得了Thiel Fellowship(由亿万富翁PeterThiel设立的基金，资助年轻企业家创业)。
Alexander Wang在19岁时从麻省理工学院(MIT)辍学创办了公司。高中时期，他就在Quora担任基础架构工程师。
最初，Scale Al并不专注于人工智能。它的前身是Scale API，当时标注业务依赖于人工标注，在后端对人员进行审查和培训，以确保高质量的输出。
但不久之后，Scale Al将标注重心转向用于训练自动驾驶的数据标注。在这个阶段，Scale AI开始将人工、自主开发平台和机器学习相结合进行数据标注的核查，来提高其数据标注的速度以及准确性，并迅速赢得了自动驾驶领域的主要客户。
2018年，Lucy Guo和Alexander Wang 因公司发展方向出现严重分歧，最终Lucy选择离开，Scale Al其后进行了品牌重塑，将业务完全转向AI训练数据，为人工智能提供基础数据服务。
AI的加入，让Scale AI形成了良性的飞轮效应：AI算法辅助标注员进行标注，标注员所标注的图像又会反向对Scale AI的算法进行优化。随着标注数据量的提升，Scale AI的算法更加精准。
Scale AI已不满足于当一个单纯的数据标注公司，成为以数据标注为基础的AI大数据一站式平台。
产品路线
Build AI
聚焦于构建AI基础能力，为AI模型开发提供从数据到训练的全流程支持。其核心产品Scale Data Engine集成数据收集、整理、标注工具，结合机器学习与人工审核，确保数据高质量，同时配备模型评估与优化工具，为机器学习算法训练奠定坚实基础。针对生成式 AI，提供监督微调（SFT）和基于人类反馈的强化学习（RLHF），优化模型输出质量与安全性。此外，该业务还为政府部门提供公共领域高质量数据，助力其AI 项目开发；在汽车领域，通过精准的数据标注与管理，支持L2到L5级自动驾驶研发，提升车辆环境感知与决策能力。通过技术驱动的数据处理与模型优化，Scale AI 帮助企业构建更高效、精准的AI模型，加速AI应用落地。
Apply AI
聚焦于推动AI的实际应用，主要包含两大核心产品：
Scale Donovan：
专为政府机构打造的AI平台，助力政府部门利用AI技术处理复杂任务，如情报分析、公共安全管理等，提升政务效率与决策科学性。
Scale GenAI Platform：
全栈生成式AI平台，依托企业自有数据定制强大的基础生成模型，可应用于内容生成、智能客服、流程自动化等场景，帮助企业挖掘数据潜力，加速生成式 AI 在业务中的落地应用，实现智能化升级。
通过这两大产品，Scale AI为政企客户提供了从技术到场景的AI应用解决方案，推动AI技术在不同领域的实际应用与价值释放。
Evaluate AI
依托 Scale Evaluation平台，为AI模型与应用提供全流程测试评估，确保其安全性、可靠性与性能达标。为开发者 提供模型评估与红队测试，模拟对抗性提示以识别漏洞；为监控AI应用，确保其符合基准与安全标准。
豪华融资
创立以来，Scale AI吸引了一支堪称豪华的投资人队伍。
从创立之初获得Y Combinator和风投巨头Accel的支持，到后续山姆·奥特曼所在的OpenAI与Scale AI开展合作，Accel合伙人甚至借出地下室供其临时办公。此后，Scale AI基本保持一两年一轮融资的节奏。
2024年5月，Scale AI完成F轮10亿美元融资，估值增长超80%至约138亿美元。投资方涵盖20多家机构和个人，包括老股东持续加码，英伟达、亚马逊、Meta、英特尔等科技巨头也纷纷入局。
这些投资方不仅提供资金，还在技术、资源等多方面给予支持，助力Scale AI飞速发展。
Scale AI从数据标注切入，重构产业价值，成长为AI基础设施领域的佼佼者。其构建的全链条产品矩阵，正深度融入政企智能化进程，为AI时代的智能化变革注入更强劲的动力。
No comments:
Post a Comment