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Scale AI近期完成10亿美元F轮融资：押注前沿数据成为人工智能的“数据铸造厂”

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知名数据标注公司 Scale AI 近期宣布完成 10 亿美金的融资，估值达到 138 亿美金。该轮融资由现有投资者 Accel 领投，亚马逊、Meta 等知名公司首次参与投资。Scale AI 成立于 2016 年，由当时还是麻省理工学生辍学的 Alexandr Wang 创立，致力于为人工智能模型的训练提供高质量的数据标注服务，是人工智能发展的重要幕后功臣。

Scale AI的起源与发展

2016年，Alexandr Wang意识到阻碍AI发展的不仅仅是算法或计算能力（这是像OpenAI和Nvidia这样的公司正在解决的问题），而更多是关于数据——培训强大AI模型的基本要素。这一认识促使他创立了Scale AI，旨在彻底改变数据的策划和优化方式，以适应AI。
在Wang的领导下，Scale AI不仅为自动驾驶通过其自主数据引擎提供了解决方案，而且还在国防应用和先进生成AI中做出了重要贡献。他们的工作包括与OpenAI在人工反馈增强学习（RLHF）上的合作，这在Instruct GPT等模型的开发阶段起到了关键作用。
为什么数据标注如此重要？
人工智能模型的训练离不开数据，就像盖房子需要砖块一样。但是现实世界中的数据往往是杂乱无章的，例如自动驾驶汽车拍摄的视频数据，如果不加以整理标注，计算机就无法识别行人、车辆、交通信号灯等关键信息。Scale AI 则通过机器学习和人工审核相结合的方式，帮助企业高效地整理和标注数据，使之能够被用于训练各种人工智能模型。如Autonomy Data Engine和Public Sector Data Engine，这些产品大大推动了AI技术的发展。
Scale AI的技术在多个破局性AI项目中发挥了中心作用，包括与OpenAI在GPT-2上的初步实验和后续在InstructGPT等项目中的应用。
Scale AI 的客户包括微软、亚马逊、 Meta、通用汽车、丰田等知名企业。该公司已为客户标注了数十亿张图像、数百万小时的视频和数百万条文本数据。
Scale AI 的野心：引领“前沿数据”浪潮
Scale AI 不满足于仅仅提供数据标注服务，他们放眼未来，将目标瞄准了“前沿数据”（frontier data）。所谓前沿数据，是指可以推动人工智能模型能力不断进步的复杂数据，例如能够用于训练理解复杂推理、多模态交互等能力的人工智能模型的数据。Scale AI 认为，随着人工智能的发展，数据需求会呈指数级增长，如果不积极开拓前沿数据，将会制约人工智能的进一步发展。他们希望通过此次融资，聚集业界顶尖人才，建立起高效的数据生产体系，为人工智能提供充足的前沿数据，最终实现“通用人工智能”（Artificial General Intelligence，AGI）这一终极目标。

里程碑的突破

最近的融资轮由Accel领投，包括Y Combinator、Spark Capital和Founders Fund等长期支持者，以及包括亚马逊和思科在内的新投资者参与。在财务增长方面，CEO Alexandr Wang在接受采访时透露，公司的年度经常性收入在2023年增长了三倍，预计到2024年底将达到14亿美元，并希望在同一时间框架内实现盈利。
Scale AI 的主要优势包括：
  • 高质量的数据标注服务：Scale AI 拥有先进的技术和经验丰富的团队，能够为客户提供高质量的数据标注服务。
  • 强大的技术实力：Scale AI 在机器学习和人工智能领域拥有领先的技术实力，能够不断创新和改进数据标注方法。
  • 丰富的行业经验：Scale AI 与众多知名企业合作，积累了丰富的行业经验，能够深入了解客户的需求。
Scale A的战略愿景包括在边界数据方面进行重大投资。这不仅包括提高数据质量，还确保数据能满足AI应用中复杂推理和多模态的需求。随着在伦敦设立新办事处并与英国政府合作的计划，Scale AI准备在全球AI发展中扩大其影响力，强调其在私营和公共部门中的作用。

 

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