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天才少年的创业开端
如果要评选全球最具影响力的一位 95 后企业家，亚历山大·王的名字或许会让许多人感到陌生。然而，这位被称作‘下一个扎克伯格’的硅谷天才少年，却在短短 8 年间凭借生成式 AI 浪潮登上了《福布斯》亿万富豪榜。
出生于 1997 年的亚历山大，成长于美国新墨西哥州，其父母均为物理学家，任职于洛斯·阿拉莫斯国家实验室。受家庭环境影响，他从小就展现出非凡的学术天赋。小学时已显现出数学方面的杰出才能，进入中学后多次斩获美国数学竞赛奖项；高中时期自学编程，成为计算机、物理、数学奥林匹克比赛的常胜选手。
除了学术成就，亚历山大还在高中阶段收到多家硅谷企业的橄榄枝，先后供职于数据管理平台 Addepar 及问答社区 Quora。在 Quora 期间，他遇到了后来的联合创始人 Lucy Guo。随后，凭借优异成绩进入麻省理工学院，主修数学与计算机科学，期间 GPA 达到满分 5.0。
就在大学一年级时，DeepMind 开发的 AlphaGo 战胜围棋世界冠军，开启了人工智能新时代。这一事件激发了亚历山大的灵感，他意识到数据在 AI 发展中至关重要。在大一下学期结束后的暑假，他毅然选择辍学，与 Lucy Guo 共同创立了 Scale AI。
“卖铲子”的商业模式
亚历山大的创业理念源于对 AI 生态系统的深刻洞察。当时，已有公司专注于算法研究或硬件算力提升，唯独数据领域存在巨大空白。他敏锐地察觉到，高质量标注数据将成为 AI 发展的关键推动力。
Scale AI 最初的定位是一个一站式服务平台，旨在解决 AI 生态系统中的数据问题。通过结合自动化技术和人工审核，该公司开发出高效、精确的数据标注工具，帮助其他企业快速处理和标注大规模数据集。这些数据包括图像、文本、视频或音频等内容，需添加结构化信息以便机器学习模型理解。
尽管数据标注看似简单，但它却是 AI 模型训练的核心环节。无论是自动驾驶、医疗诊断还是语音识别，都需要大量高质量标注数据的支持。虽然部分自动化工具可以简化部分流程，但人工干预仍是确保数据准确性的必要手段，特别是在对精度要求极高的领域。
抓住行业风口
亚历山大的战略眼光使 Scale AI 在多个关键时刻抓住了行业发展机遇。2016 年，自动驾驶行业迎来爆发式增长，车企纷纷加大研发投入。亚历山大意识到，这一领域对标注数据的需求将呈指数级上升。为此，他带领团队开发了首个支持传感器融合的数据引擎，兼容 2D 与 3D 数据格式，迅速赢得了通用汽车、丰田和 Waymo 等客户的青睐。
随后几年，随着自动驾驶技术趋于成熟，亚历山大将目光转向政府应用和社会服务领域。在此过程中，Scale AI 逐步拓展业务范围，不再局限于单纯的标注服务，而是提供涵盖数据采集、标注、模型训练到实际部署的完整解决方案。如今，该公司已服务于医疗、国防、电子商务等多个行业。
与此同时，面对某些行业数据稀缺的问题，Scale AI 开始探索合成数据生成技术。通过利用现有数据集创造新的样本，该公司帮助客户解决了训练数据不足的难题。此外，它还积极参与生成式 AI 领域的研究，与 OpenAI 等顶级机构展开合作。
全球化布局
除了敏锐把握市场趋势，亚历山大还充分利用全球化带来的低成本优势。美国本土高昂的人力成本迫使企业寻找替代方案。为此，Scale AI 于 2017 年成立了 Remotasks 部门，在肯尼亚、菲律宾、委内瑞拉等地设立分支机构，雇佣大量本地标注员。这些工人通常按件计酬，收入较低，但效率极高，使得 Scale AI 能够以极低的成本维持运营。
这种“全球工厂”模式不仅大幅降低了生产成本，还保证了稳定供应。据统计，截至 2023 年，Scale AI 年化收入已达 7.5 亿美元，预计 2024 年底将突破 14 亿美元。与此同时，其毛利率始终保持在 65% 以上，成为 AI 行业中罕见的盈利型企业。
资本加持
除了业务上的成功，亚历山大还得到了资本市场的广泛认可。自成立以来，Scale AI 共完成了多轮融资，累计金额超过数十亿美元。投资者名单星光熠熠，包括 Accel、Y Combinator、英伟达、亚马逊、Meta 等巨头。最近一轮融资中，公司估值达到 138 亿美元，成为全球 AI 领域的佼佼者。
在采访中，亚历山大表示：“我们的目标不仅是支持现有 AI 模型的发展，更要为通用人工智能奠定坚实基础。”未来，他计划进一步扩大数据生产能力，满足不断增长的需求。
为何中国未能诞生类似企业
尽管中国在人工智能应用领域曾占据领先地位，但至今尚未出现像 Scale AI 这样的独角兽企业。究其原因，主要包括以下几点：
首先，国内企业容易陷入“资源陷阱”，过度依赖人口红利，忽视技术创新的重要性。其次，由于语言生态的局限性，国内企业在国际化进程中面临诸多障碍。最后，部分从业者缺乏长远视野，仅着眼于短期利益，未能认识到数据标注行业的重要战略地位。
综上所述，Scale AI 的成功不仅是个人努力的结果，更是对整个 AI 产业链深刻理解的体现。它提醒我们，即使是最不起眼的行业，也可能孕育出改变世界的奇迹。
