智通財經app獲悉，據報道，meta(meta.us)正就向scale ai進行數十億美元投資展開談判。這筆融資估值可能超過100億美元，使其成為有史以來規模最大的私營企業融資事件之一。2024年，scale ai在一輪包括meta參與的投資中估值已達約140億美元。
scale首席執行官alexandr wang或許不像openai的sam altman那樣家喻戶曉，但其公司已成為ai三大支柱——芯片、人才和數據——中數據領域的絕對領導者。這家初創企業通過龐大外包團隊，為meta和openai等科技公司提供ai模型訓練所需的數據標註服務，並協助開發定製化ai應用。據知情人士透露，scale正越來越多地招募博士、護士等高學歷專家參與複雜模型的開發。
對meta而言，與scale深化合作可能既有助於其跟上谷歌(googl.us)、openai等ai競爭對手的步伐，也有助於在其更多涉足國防科技之際與美國政府建立更緊密聯繫。而對scale來說，與meta的合作將帶來一個強大且財力雄厚的盟友。這對wang來說也將是一個頗具象徵意義的「閉環時刻」——推出scale後不久，wang稱曾有風險投資家問他何時決定創辦初創公司，他當時「輕率地回答說受到了《社交網絡》的啟發」——這部影片講述的正是facebook的創立歷程。
scale地位日益凸顯
在deepseek發佈媲美美國頂尖技術的模型三個月後，28歲的wang曾在國會聽證會上提出建立「國家ai數據儲備庫」、保障數據中心供電等建議，這獲得了兩黨議員認可。並且，scale還通過國防合同深化與政府合作，其公司前高管michael kratsios現已成為特朗普的核心科技顧問。
在許多方面，scale的崛起與openai如出一轍。兩家公司均成立於約十年前，並押注行業即將迎來wang所稱的「ai轉折點」。兩位ceo既是朋友，還曾短暫同住，均擅長建立人脈，並在國會面前代表ai行業發聲。openai也曾接受大型科技公司百億美元級的投資。
scale的發展軌跡既受openai引發的ai熱潮影響，也反作用於這一趨勢。早期，scale更專註於標註汽車、交通信號燈和路標的圖像，以幫助訓練用於構建自動駕駛汽車的模型。但此後，它開始幫助注釋和管理構建支撐chatgpt等聊天機械人的所謂大型語言模型所需的海量文本數據。這些模型通過從數據及其各自標籤中提取模式來學習。
儘管面臨對海外廉價勞工的心理創傷等指控(美國勞工部已終止相關調查)，scale仍在持續進化。在科技公司嘗試合成數據減少傳統標註需求的背景下，其重點轉向醫療法律等專業領域，例如提升ai處理各國稅法差異的能力。
為了滿足這一需求，scale越來越多地轉向聘請薪資更高的研究生學歷承包商來優化ai系統。這些專家參與被稱為強化學習的過程——該過程對系統的正確回答給予獎勵，對錯誤響應進行懲罰。據一位知情人士透露，與scale合作的專家負責為模型設計棘手的問題(本質上是測試)供其解決。該人士稱，截至2025年初，在參與模型優化過程的公司貢獻者中，12%擁有分子生物學等領域的博士學位，超40%擁有所在領域的碩士學位、法律學位或mba學位。
此類押注推動了公司的顯著增長。據4月的報道稱，scale 2024年營收約8.7億美元，預計今年營收達20億美元。知情人士稱，在deepseek崛起後，scale對專家網絡的需求增加，因為更多公司投資於模仿人類推理、執行更複雜任務的模型。
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