19 岁华裔天才辍学 MIT，创办 AI 独角兽，5 年市值 73 亿美元！
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转自 | 新智元
来源 | Forbes
编辑 | 亚新、钱前
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19岁辍学麻省理工(MIT)，华裔天才少年 Alexandr Wang 创办硅谷AI独角兽，成为Scale AI的掌门人。近日，这家总部位于旧金山的公司在最新一轮融资中的估值约为73亿美元。
19岁辍学MIT，一手创办AI独角兽的他，是人生的最大赢家。
他就是华裔天才少年 Alexandr Wang。
而他创办的这家AI独角兽叫Scale AI。
近日，总部位于旧金山的 Scale AI 在周二最新一轮融资中的估值约为73亿美元。
19岁辍学MIT，华裔「天才少年」的传奇人生
独角兽Scale AI 的创始人 Alexandr Wang 是一名华裔，从小在新墨西哥州长大，父母都是物理学家。
十几岁的时候，Wang 就在编程竞赛中崭露头角，是一位不可多得的「天才少年」！
在读洛斯阿拉莫斯高中（Los Alamos High School）的他收到了科技公司的工作邀请，因此 Wang 提前从麻省理工毕业，2014年就在硅谷参加了工作。
虽然在麻省理工学院只读了一年，但是他在此期间还做了很多项目并进行创业准备。
LinkedIn的个人资料显示，「学霸」Wang 在MIT求学期间GPA为5.0，而且选修的还是研究生级别的计算机科学课程。
他的人生辉煌史才刚刚开始。
四年前的盛夏，19岁的 Wang 与朋友 Lucy Guo 共同成立了 Scale AI，旨在加速 AI 应用程序的开发。
他的好友Lucy Guo曾是2014年Thiel Fellow奖金获得者。
20岁刚刚出头的她就离开了卡内基梅隆大学，开始追求自己的科技事业。
在创业不到两年的时间，他们就拿到了1800万美元B轮融资，Index Ventures、Accel和Y Combinator都参与了这轮投资。
短短几年的时间里，Wang 与 Guo 正领导着一家价值73亿美元的初创公司。他们的「人工智能API」服务于Alphabet、宝洁、GM Cruise等科技巨头。
现在，从创立 Scale AI 是只有3个人的公司逐渐增加到300人，规模逐渐扩大。
创业经历自述
Alexandr Wang 相信，「机器学习很可能是这个时代最重要的技术变革。」
Wang曾在一篇文章中叙述过自己的创业经历，在MIT刚读大一的他就四处寻找在各大厂的实习机会，想要丰富其在计算机工程和机器学习方面的经历。
但是Wang的创业想法早已在高中时萌生，他表示，「从高中开始我已经有了几次在创业中期企业工作的经历，因此在上述公司工作对我来说已经算不上成长机会。」
在一次与 OpenDoor 首席执行官 Eric Wu 谈心后，Wang 坚定了自己创办一家公司的想法，这便是Scale AI初创想法的起点。
Wang 发现公司想要整合机器学习，但是大多数公司却没有大科技公司为他们的内部人工智能项目提供的工具或资源。
就在那时，他想到了创办公司为开发人员提供人工智能基础设施。
「2016年1月，为一家高频交易公司工作时，我启动了几个编外项目，随后几个月里，我尝试了一些想法，不断地学习和迭代。当终于决定以Scale作为创业方向时，连自己都感到不可思议。」
给数据贴上标签，Scale AI 开源数据集，助力自动驾驶汽车
高质量的数据是驱动人工智能算法的动力。
Scale AI 就是利用软件和人工，为创建机器学习算法的公司处理和标注图像、激光雷达和地图数据。
其客户主要是自动驾驶汽车技术研发公司，Airbnb、Pinterest和OpenAI等公司也在使用该平台。
Scale AI 已经建立了一个软件，可以首先查看图像，并在多数情况下，它能自动标记物体。Wang表示，「过去需要几个小时才能完成的任务，现在只需要几分钟。」
此前曾报道，Scale AI与激光雷达制造商 Hesai 合作，推出了一个名为PandaSet的开源数据集，可用于训练自动驾驶的机器学习模型。
PandaSet点云、照片标注对照
这个激光雷达数据集的目标是免费访问一个密集和内容丰富的数据集。Wang表示，这是通过在充满汽车、自行车、交通灯和行人的复杂城市环境中使用两种激光雷达来实现的。
Wang此前在接受采访时表示， 「机器学习绝对是一种垃圾输入、垃圾输出的框架——你真的需要高质量的数据来支持这些算法。这就是我们建立Scale的原因，也是我们今天使用这些数据集从开源角度推动行业发展的原因。」
如今，数据标签公司间的竞争也是异常激烈。提供自动数据标签服务的企业有很多，如Mighty AI、Hive和Alegion等，这些企业有些只把标签服务作为生意的一小部分并且认为「同类型公司太多没有前途」。
不过Accel基金和Peter Thiel主导的Founders Fund在内的Scale投资者表示，Scale AI公司更高效并且可以更节约成本给数据贴上标签。
Scale公司表示人力成本不可避免。去年Scale公司在旧金山总部有100多名员工，还不包括遍布各地收集图像标签工作的外包合同工。仅仅合同工的薪资也能达到地区平均水平的60%至70%。对于人力成本Wang只表示「没有优化人力成本的打算。」
Wang放弃了所有舒适圈选择了自主创业，也就是选择了更大的成长机会。
目前公司不仅仅专注于图像和视频数据更扩展到了自动驾驶，员工规模也比一年前翻了三倍。Wang表示公司目前有望在12个月内赚取1亿美元的收入，但是目前没有上市计划。
参考资料：
https://fortune.com/2021/04/13/scale-ai-valuation-new-funding-fundraising-data-labeling-company-startups-vc/?utm_campaign=fortune-series-e-funding-041321&utm_medium=social&utm_source=twitter
https://medium.com/@alexandrwang/what-i-learned-in-2016-5526cff37035
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