28歲華裔天才億萬富翁秘聞:冰箱失竊導致輟學創業

2025-06-24 | 來源: 智東西 | 轉到微信 | 有0人參與評論 | 字體: 放大縮小 | 收藏 | 打印

他們最初提交的是醫生預約應用創意，入駐YC數周後，二人放棄醫療應用轉向機器學習數據標注服務。受AlphaGo擊敗人類棋手啟發，Scale以“AI界優步”為定位，全球招募數據標注員處理自動駕駛圖像識別等任務。

Alexandr Wang在接受西班牙《國家報》（El País）采訪時透露，Scale AI的靈感來源於他在MIT讀書時的一個想法：他試圖通過安裝冰箱攝像頭並開發AI來分析錄像，找出偷吃他食物的室友。但由於視頻數據量太大，最終未能成功，但這次實驗讓他意識到數據對AI發展的重要性。

Alexandr Wang在TED演講中說：“要讓AI強大，你需要強大的數據。而在2016年，當我還在MIT時，高質量數據非常稀缺。”

Scale AI開創了多項關鍵技術，可以讓聊天機器人表現更趨人性化，並能更准確地回答復雜問題。Scale AI迅速獲得頂級風投青睞，但公司創立兩年後聯合創始人關系惡化，最終郭露西離開，Alexandr Wang獨掌大權。在ChatGPT發布前的2021年，Scale營收僅為1.2億美元（約合人民幣8.6億元），而去年已飆升至8.7億美元（約合人民幣62億元），公司預計今年營收將達到20億美元（約合人民幣144億元）。

然而Scale近期表現未達預期：未能實現去年設定的10億美元（約合人民幣72億元）營收目標，支付給承包商的分成比例也超出預期。即便是Meta這樣的大客戶，其基層員工也對Scale未能提供足夠高質量的模型訓練數據感到失望，OpenAI等競爭對手已開始采用更多供應商來完成Scale同類工作。盡管如此，在AI熱潮推動下，Scale估值仍大幅攀升。今年早些時候，公司以250億美元（約合人民幣1795億元）估值向投資者進行了員工持股出售。

股權只是附帶，Alexandr Wang才是Meta的真正目標

對於這場交易，一位Scale投資者爆料，收購初創公司股權“本質上是附帶條件”，真正目的其實是Alexandr Wang本人。某Meta競爭對手高管透露，此舉源於扎克伯格認定Alexandr Wang是其“超級智能”實驗室急需的“戰時CEO”。

“能與所有頂尖研究團隊保持深度關系的企業屈指可數：除了Scale就只有英偉達，而黃仁勳恐怕不會接受這份工作，”Scale早期投資者、Accel風投合伙人Dan Levine分析稱。

扎克伯格希望Alexandr Wang的“明星效應”能吸引OpenAI、Anthropic、谷歌及Ilya Sutskever創立的Safe Superintelligence（SSI）等對手的頂尖人才。據知情人士透露，Meta正試圖挖角SSI聯合創始人Dan Gross及其投資伙伴Nat Friedman。若成功招募二人，將極大增強Meta重組後的AI部門實力。

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在AI競賽中，Alexandr Wang調動人脈的能力可能難以持久，新職位將使他直接與阿爾特曼、穆拉蒂等展開人才爭奪戰。阿爾特曼本周爆料Meta曾以1億美元（約合人民幣7.2億元）簽約獎金及更高薪酬挖角OpenAI開發者。

這種巨額人才投入暴露出Meta現有AI戰略的困境：其最新模型Llama 4在多項性能基准測試中表現平平。公司尚未確定Alexandr Wang的具體職稱及其與Meta基礎AI研究負責人楊立昆的隸屬關系。“這是一場豪賭：短期最重要的是快速組建研究團隊，”接近Scale的人士透露，“他們開出驚人條件瘋狂挖人，而Alexandr Wang認識所有這些頂尖人才...簡直像在策劃一場劫案。”

也有接觸者認為Alexandr Wang的社交狂熱度暗藏機會主義。“Alexandr Wang是精明的操盤手，追求名利最大化，”一位前員工評價。另一位合作者補充：“他渴望在所有項目署名，即便並未深度參與。”Scale公司對此類描述予以駁斥，強調Alexandr Wang工作勤奮盡責。

數據標注行業震動，Scale AI競對公司迎來業務暴增

Scale AI臨時首席執行官Jason Droege上周三在內部備忘錄中強調，這家AI初創公司不會因Meta的巨額投資改變既定方向。"與近期AI領域其他交易不同，這既非業務轉型，也非收縮信號，"Droege在致客戶、員工及投資者的公開信中明確寫道。

但部分投資者仍對交易前景表示疑慮：“這注定會造就詭異的未來格局。”

這筆交易對Meta和Alexandr Wang是利好消息，但對Scale的益處卻不明顯，因與Meta綁定可能喪失重要客戶。據悉，Scale兩大客戶兼Meta競爭對手OpenAI與谷歌已開始縮減合作。

OpenAI發言人曾說，過去6到12個月間，該公司已認定Scale無法滿足其日益專業化的數據需求。隨著OpenAI轉向開發能模擬人類推理過程的先進AI模型，以及僅需有限用戶輸入即可執行任務的智能體模型，對數據質量的要求顯著提升。《福布斯》此前報道，OpenAI縮減與Scale合作已持續數月。