19岁从MIT退学,5年打造73亿AI独角兽!这位华裔少年,凭什么成功?
细数硅谷叱咤风云的大佬们，不难发现他们几乎是人均退学的水平：
比尔·盖茨：近乎满分考入哈佛，大三退学创办微软
扎克伯格：哈佛宿舍创立Facebook，受学长盖茨鼓舞大四退学
乔布斯：入学半年就跑路，认为大学课程没什么价值和意义
……
而如今，这些放弃学业专注“搞钱”的大佬们，迎来了一位年轻“后浪”……
19岁加入退学俱乐部，不甘成为打工人
针对这些不在乎一纸文凭、追求梦想的人，曾有网友辛辣点评：要么有传统教育体系无法衡量的才能，要么有无需传统教育体系衡量的背景。
而今天的主人公 — — Alexandr Wang，显然适用于前者。
1997年出生的Wang是一名华裔，父母都是物理学家。受到学霸家庭的熏陶，Wang从小显露出了不一样的数学天赋。
待到十几岁时，他就已经在各种编程竞赛中展露锋芒，甚至以高中生的身份就收到了很多科技公司的offer。
入学MIT初期，Wang也曾像大多数人一样，四处投简历面试，寻找实习机会。在这期间，他接触了很多人工智能与机器学习相关的公司，例如DeepMind、OpenDoor等。
但是，Wang却直言，“不管去哪里也不过是换个公司打工而已”，实在是缺乏挑战和发展机会。
打工是不可能打工的，Wang决定自己为自己创造成长空间。于是，刚读完大一的他选择从MIT退学，并于2016年正式建立了Scale AI，迈出了创业之路的第一步。
成为智能背后的”人工”，AI落地的基建
Scale AI立足的正是当下最性感而高端的行业之一，人工智能与机器学习。
然而，Scale的业务关注点却不是尖端的算法技术，反而是这个行业里最容易被人忽视、甚至嫌弃的工作 — — 数据标注。
何为数据标注？简单理解，数据标注相当于为AI训练提供燃料。
比如，如果要教AI认识汽车，那就需要n张标注为“汽车”的图片以及更多不包括“汽车”的图片作为训练集。机器通过反复学习后得到一个模型，以后再遇到相关图片时，就可以自行判断是否有汽车。
所谓“有多少智能，就有多少人工”，对于AI来说，人工提供的数据越多、越优质，模型的性能就会越好。
数据标注这样看似枯燥的“脏活累活”，由此成为AI落地发展的关键瓶颈。
而Scale正是精准抓住了这个行业的普适刚需，致力于为企业打造标准化工具和基础设施，高效完成数据标注这一工作。
拿捏住行业痛点的Scale，毫无意外成为了资本的宠儿：
2016年6月，正式成立，YC种子轮投资了12万美元
2017年7月，Accel领投450万美元A轮
2018年，完成1800万美元B轮，同年，Scale进军自动驾驶领域，并且拿下了许多行业内头部客户，如GM、Cruise、Lyft、Zoox，标注的数据超过20万英里。
2019年8月，完成1亿美元C轮，此时的Scale正式迈入独角兽行列，估值10亿美元。
2021年1月，以35亿美元估值完成1.5亿美元D轮融资，同时宣布进军标注之外的新业务。
2021年4月，以超过70亿美元估值完成高达3.25亿美元E轮融资
始于数据标注，但不止步于此。
纵观Scale的壮大之路不难发现，虽然起家于数据标注这个人力密集型领域，但随着规模的扩大，颇具战略远见的Scale正在逐步开发自己的一整套协同产品。
在数据这一垂直领域，Scale的目标是搭建一个完整生态平台，包括云端管理、自动化机器学习模型、案例评估、人造数据生成等等环节。
需求决定市场，Alexandr Wang和Scale AI的成功，离不开市场发展的大趋势，更证实了人工智能与数据科学的大火。
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