在人工智能迅猛发展的时代,高质量数据已成为推动模型训练和应用的核心要素。作为一家专注于AI数据标注和基础设施的公司,Scale AI 自成立以来,已成为全球AI生态中的关键玩家。它不仅为OpenAI、Meta 等巨头提供数据支持,还助力自动驾驶、机器人和生成式AI 的创新。截至2025年10月,Scale AI 的估值已超过290亿美元,但其快速扩张也伴随着领导层变动和市场挑战。本文将从公司背景、创始人故事、产品服务、成就与影响以及最近发展等方面,全面介绍这家AI独角兽。
Scale AI 成立于2016年6月1日,总部位于美国旧金山,是一家私营企业,专注于信息技术领域。 公司起源于创始人对AI数据瓶颈的深刻洞察:当时,AI模型训练缺乏足够的标注数据,导致开发效率低下。Scale AI 的使命是“加速AI应用的开发”,通过构建数据中心基础设施,帮助企业桥接人类智慧与机器学习能力。
公司早期聚焦于自动驾驶领域,因为自驾车需要海量人类标注的图像数据来训练AI系统。2016年,Scale AI 入选Y Combinator 加速器,并获得12万美元种子轮融资。随后,它迅速扩展到卫星图像、电商和机器人等领域。2018年,公司创始人入围福布斯“30岁以下30人”榜单,标志着其早期成功。 到2024年,Scale AI 的年收入已达8.7亿美元,预计2025年将翻番至20亿美元。
融资史上,Scale AI 累计融资159亿美元,经历了9轮融资。2021年E轮3.25亿美元,估值73亿美元;2024年F轮10亿美元,估值138亿美元;2025年6月,Meta 以143亿美元投资,收购49%股份(无投票权),将公司估值推高至近290亿美元。 这一轮融资不仅注入巨额资金,还引发了领导层巨变:创始人Alexandr Wang 离开Scale AI,加入Meta 领导AI超级智能实验室,而首席战略官Jason Droege 升任CEO。
Scale AI 的客户群覆盖三大领域:生成式AI公司(如OpenAI、Nvidia、Cohere)、美国政府(如陆军、空军、国防创新单元)和企业(如通用汽车Cruise、Zoox、Toyota、Airbnb、Lyft)。 这些客户依赖Scale AI 的数据服务来训练模型,推动从自动驾驶到国防应用的创新。
Scale AI 的灵魂人物是联合创始人Alexandr Wang 和 Lucy Guo。Wang 生于1997年,2015年进入麻省理工学院(MIT)攻读计算机科学,仅一年后因完美成绩辍学创业。他早年项目包括一个冰箱摄像头检测牛奶水平,但发现数据标注不足是AI瓶颈,从而萌生Scale AI 构想。 Guo 则来自卡内基梅隆大学,2014年获Thiel Fellowship 10万美元资助辍学创业。她曾在Facebook实习,并在Quora 和 Snapchat 担任产品设计师。两人于Quora 共事时相识,共同创立公司。
Wang 以其对AI趋势的敏锐嗅觉闻名,他曾研究乔布斯、马斯克等CEO的成功之道,并预测AI将面临“数据墙”挑战。 2025年,他加入Meta 后,继续担任Scale AI 董事会董事,推动公司向更深层的AI基础设施转型。Guo 于2018年离开,创办Backend Capital 风投基金。
截至2025年10月,Scale AI 的产品线分为三大支柱:Build AI(构建AI)、Apply AI(应用AI)和Evaluate AI(评估AI),覆盖机器学习模型从数据收集到部署的全流程。 公司支持图像、视频、文本、音频和地图等多种数据类型,使用自动化标注、纯人工或人机结合(HITL)方式,确保高精度“地面真相”数据。
这些产品采用企业定制定价和自助付费模式,前1K标注单位免费,毛利率约50-60%。Scale AI 还实验过Synthetic、Document AI 等,但部分已停更。
Scale AI 在AI数据市场(2025年规模49亿美元,预计2030年138亿美元)中占据领先,助力客户如Toyota 和OpenAI 提升模型性能,推动自动驾驶和国防创新。 2025年,它入选CNBC Disruptor 50 榜单,并与NVIDIA 等合作LLM微调。
然而,2025年Meta 投资后,公司面临挑战:Google(最大客户)转移合同,Microsoft、OpenAI 等暂停合作,引发中立性担忧。7月,Scale AI 裁员14%(约200人),主要影响生成式AI团队,此前2023年也裁员20%。此外,美国劳工部调查劳工标准违规,工人集体诉讼指控误分类、未付加班费和暴露有害内容。
Scale AI 从一家Y Combinator 初创,到估值290亿美元的AI基础设施巨头,其历程体现了数据在AI革命中的核心作用。尽管近期动荡,凭借强大产品线和全球客户基础,公司仍将引领AI数据生态。展望未来,Scale AI 或将在Wang 的Meta 影响下,进一步融合生成式AI 与企业应用,推动人类与机器的智能协同。正如Wang 所言,AI 的下一个6个月将见证数据墙的突破——Scale AI 正站在前沿。