
数据标注是机器学习和人工智能模型训练中不可或缺的一部分。通过人工或自动化的方式,将大量的数据进行标注,使其具备可供机器学习算法训练和学习的特征。准确的数据标注能够显著提高模型的准确性和性能,从而推动AI技术在各个领域的应用。
由Alexandr Wang创办的Scale AI是一家为AI模型提供训练数据的数据标注平台。近日,该公司完成了新一轮10亿美元的融资,估值跃升至138亿美元。Scale AI表示,将利用这笔新资金生产丰富的前沿数据,为实现通用人工智能(AGI)铺平道路。

Scale AI为希望训练机器学习模型的公司提供数据标注服务,最近从亚马逊和Meta等众多知名机构和企业投资者那里筹集了10亿美元的F轮融资。
本轮融资由Accel领投,Accel之前还领投了Scale AI的A轮融资,并参与了后续的风险投资。这轮融资使Scale AI的估值大幅上升。尽管公司去年年初裁员20%,但其当前估值已经达到138亿美元。

除了亚马逊和Meta之外,Scale AI还吸引了众多新投资者的关注,其中包括思科、英特尔和AMD等公司的风险投资部门。此外,许多之前已经投资过的公司也再次参与了此次融资,包括英伟达、Coatue和Y Combinator等。
天才少年辍学创办独角兽
Scale AI 是一家总部位于美国旧金山的科技公司,成立于2016年,由亚历克斯·王(Alexandr Wang)和露西·古(Lucy Guo)共同创办。公司致力于为机器学习和人工智能(AI)模型提供高质量的数据标注服务。Scale AI 的主要业务是通过其平台,利用人工和自动化的方式,对大量数据进行标注,以便训练各种AI模型。
主要服务和产品
数据标注平台:
Scale Image:为计算机视觉模型提供图像标注服务,包括对象检测、图像分割、关键点检测等。
Scale Text:用于自然语言处理(NLP)模型的文本数据标注服务,如实体识别、情感分析等。
Scale Sensor Fusion:专门针对自动驾驶领域的数据标注服务,处理来自多种传感器的数据,包括激光雷达、雷达和摄像头。
Scale Nucleus:一个用于数据管理和分析的平台,帮助客户管理和评估他们的数据质量和模型性能。
自动化和人工结合的标注方法:Scale AI 结合了人工和机器自动化的标注方法,确保数据标注的高质量和高效率。他们拥有一支庞大的标注团队,并利用先进的算法来加速和优化标注过程。
主要客户
创始人背景
亚历克斯·王(Alexandr Wang) 在创办 Scale AI 之前,曾在 Quora 和 Addepar 工作,积累了丰富的技术和创业经验。他在麻省理工学院(MIT)就读期间开始了他的创业之旅。
露西·古(Lucy Guo) 在共同创办 Scale AI 之前,曾在 Snapchat 和 Quora 工作,是一位经验丰富的工程师和创业者。
在创始人基金领投的1亿美元C轮融资之后,Scale AI在2019年获得了独角兽的地位,总共从Index Ventures、Coatue、Tiger Global等知名投资者处筹集了6.026亿美元。2022年,持有15%股份的Alexandr Wang成为全球最年轻的白手起家的亿万富翁。
下一阶段:前沿AI的数据丰裕

在AI数据方面仍然存在重大问题。随着模型变得越来越大,扩展规律意味着对数据的需求呈指数增长,这引发了一个关键问题:我们会不会耗尽数据?
正如数据、计算和算法构成了AI的三大支柱,Scale AI 相信AI数据的未来也依赖于三大原则:
数据丰裕:我们必须构建一个迎来AI准备数据丰裕时代的数据铸造厂,而不是满足于数据稀缺。
前沿数据:随着我们开发越来越强大的AI,我们必须构建不断推动AI能力边界的前沿数据,这些数据涵盖复杂推理、代理、多模态等方面。
测量与评估:我们必须建立一个评估系统,以便衡量AI,建立信心,推动采用,并扩大影响。
丰裕不是默认的,而是一个选择。这需要汇集工程、运营和AI领域的顶尖人才。
数据日益重要
数据是人工智能的命脉,因此数据管理和处理领域的公司正迎来发展的良机。就在上周,印度的数据平台Weka宣布以16亿美元的投后估值筹集了1.4亿美元,旨在帮助公司为其人工智能应用程序构建数据管道。

Scale AI的愿景之一是实现“数据丰富”,以便将前沿的大型语言模型(LLM)扩展到更大规模,为实现通用人工智能(AGI)铺平道路。公司表示:“在达到 GPT-10 的过程中,我们不应该受到数据的限制。”
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