中国人工智能开发商深度求索（DeepSeek）凭借可媲美美国顶尖水平的模型震动科技界三个月后，28 岁的 AI 高管亚历山德・王（Alexandr Wang）来到美国国会山，向政策制定者阐述维持美国主导地位所需采取的行动。
在 4 月的听证会上，王指出美国需要建立 “国家 AI 数据储备库”，为数据中心提供充足电力，并避免各州层面繁琐杂乱的法规。议员们对他的反馈表示欢迎。佛罗里达州共和党众议员尼尔・邓恩说：“很高兴再次在华盛顿见到你，你快成这里的常客了。”
Scale AI 利用庞大的承包商团队为 Meta Platforms Inc．（META）和 OpenAI 等科技公司标注数据，用于训练和改进其 AI 模型，并帮助企业开发定制化 AI 应用。据一位知情人士透露，该公司正越来越多地招募博士、护士和其他拥有高级学位的专家，以协助开发更复杂的模型。
简而言之：AI 的三大支柱是芯片、人才和数据。而 Scale 在最后一项中占据主导地位。
如今，这家初创公司的地位即将进一步提升。媒体周末报道称，Meta 正就向 Scale 进行数十亿美元的投资展开谈判。
此次融资估值可能超过 100 亿美元，使其成为有史以来规模最大的私营企业融资事件之一。2024 年，Scale 在包括 Meta 投资的一轮融资中估值约为 140 亿美元。
在许多方面，Scale 的崛起与 OpenAI 如出一辙。两家公司均成立于大约十年前，并押注行业即将迎来王所称的 “AI 转折点”。它们的首席执行官是朋友，曾短暂同住，都擅长建立人脉，并在国会面前代表 AI 行业发声。OpenAI 也曾接受一家大型科技公司十一位数的投资。
Scale 的发展轨迹既受到 OpenAI 引发的 AI 热潮影响，也反过来塑造了这一趋势。早期，Scale 更专注于标注汽车、交通信号灯和路标的图像，以帮助训练用于构建自动驾驶汽车的模型。但此后，它开始协助注释和管理构建大型语言模型所需的海量文本数据 —— 这些模型为 ChatGPT 等聊天机器人提供动力。这些模型通过从数据及其各自标签中提取模式来学习。
有时，这项工作使 Scale 成为针对肯尼亚和菲律宾等地支持 AI 开发的 “隐形劳动力” 批评的焦点。Scale 因依赖数千名海外承包商而受到审查，这些承包商报酬相对较低，需筛选大量在线数据，有人称他们因被要求审查的内容而遭受心理创伤。在 2019 年接受彭博社采访时，王表示该公司的合同工收入 “不错”，“处于其所在地区工资水平的 60% 至 70% 分位”。
Scale AI 发言人乔・奥斯本指出，美国劳工部最近撤销了对该公司遵守公平劳动法规情况的调查。
Scale 的业务已发生演变。越来越多的科技公司开始尝试使用合成的 AI 生成数据来训练 AI 系统，这可能减少对 Scale 传统服务的需求。然而，领先的 AI 实验室也在努力获取足够的高质量训练数据，以构建能够处理复杂任务、媲美甚至超越人类的更先进 AI 系统。
为满足这一需求，Scale 越来越多地转向拥有研究生学历、报酬更高的承包商来改进 AI 系统。这些专家参与一种称为强化学习的过程，该过程对系统的正确回答给予奖励，对错误回答进行惩罚。
据一位因信息私密而要求匿名的知情人士透露，与 Scale 合作的专家负责为模型构建棘手的问题 —— 本质上是测试 —— 供其解决。该人士称，截至 2025 年初，在参与改进这些模型过程的公司贡献者中，12% 拥有分子生物学等领域的博士学位，超过 40% 拥有其领域的硕士学位、法律学位或 MBA 学位。
该人士表示，这一过程的大部分针对希望将 AI 用于医疗和法律应用的公司。例如，一个重点领域是让 AI 模型更好地回答有关税法的问题，这些问题因国家甚至州而异可能有很大差异。
此类押注推动了公司的显著增长。 4 月有报道称，Scale 2024 年营收约为 8.7 亿美元，预计今年营收为 20 亿美元。上述知情人士称，在深度求索崛起后，Scale 对其专家网络的需求有所增加，因为更多公司投资于模仿人类推理并执行更复杂任务的模型。
Scale 前高管迈克尔・克拉齐奥斯（Michael Kratsios）现在是唐纳德・特朗普总统的高级科技助手之一，协助制定美国 AI 政策。
对 Meta 而言，与 Scale 更深入的合作可能既能帮助其跟上（GOOG， GOOGL）和 OpenAI 等 AI 竞争对手的步伐，又能在其大力推进国防科技之际帮助其与美国政府建立更深厚的联系。对 Scale 而言，与 Meta 的合作提供了一个强大且资金雄厚的盟友。这对王来说也是一个恰到好处的 “闭环时刻”。
王表示，在创立 Scale 后不久，一位风险投资家问他何时知道自己想创办一家初创公司。王回答说，他 “随口说了个愚蠢的答案，说是受到《社交网络》的启发”—— 这部电影讲述的是 Facebook 的创立故事。
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