皇冠管理端登3手机(www.22223388.com):97年的麻省理工辍学青年,五年成就73亿美元独角兽

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图片泉源:Scale Pandaset

这几年,硅谷有一家 SaaS 公司的显示异常【chang】亮眼,光看下图的增进曲线,剔去我们熟悉的Slack、shopify、twillio,谁最横?

图片泉源:CapIQ

无疑是那条陡峭的橙色曲线――Scale。从0到估值73亿美元只用了五年,ARR从0到1亿美元只用了四年,Scale险些是SaaS公司里最快到达这些数字的。

脏活累活起身,Scale是无名之辈吗?

Scale所在行业无疑是当下最fancy的行业之一,人工智能(AI)和机械学习(ML)。到人工智能,我们脑子里可能都是科幻影戏中那些能够与人争天下的机械人,但事实上,这个情景还离我们很遥远,离身处〖chu〗于这个行业的Scale更是遥远。

Scale最初做的是这个行业最不性感、最接地气、最能被称为脏活累活的事情,即数据标注。

所谓数据标注,就是企业客户,好比自动驾驶汽车公司,给到Scale一些图片、视频等等,Scale找一群人,给这些图片和视频打上标签的历程。

这里的打标签,不是我们明白的命名那么简朴。举个例子,Toyata和Lyft给Scale发送一张马路上的图片,如下图,Scale就得找人把这些汽车圈出来,而且标注为“汽车”。

这个历程实在人人都很熟悉,我们经常在上岸验证的(de)时刻被要求指出某些物体,好比下图要求指出所有带有船的图片,即标注这些图片:

你也许不会信托这天下上最性感而又高端的行业里,有云云鼓噪的一环, 而这才是开头谁人具有靓丽增进曲线的Scale起身的营业。

Scale由Alexandr Wang和联创Lucy Guo确立于2016年的YC,那时这个公司还叫做Scale API,只是一家有API的土耳其机械人。

土耳其机械人指的是亚马逊的一个众包平台,研究职员在网站上宣布噜苏义务,好比给图像加标签、举行观察、缮写收条等,用户领取义务,在完成后能赚取少量现金。这听起来是小 xiao[我私人力驱动的公司,需要大量来自生长中国家的外包团队,依赖经济生「sheng」长的不同等赚钱。

但目的比手段主要。

灰尘里的资源宠儿

Scale的首创人Alexandr Wang出生于1997年,怙恃都是Los Alamos National Lab的物理学家。他的名字从〖cong〗Alexander去掉了一个e,由于怙恃想让他的名字恰好有8个字母,8在中国代表着好运。他自己异常优异,大学被麻省理工录取,大一满绩,之后辍【】学。辍学之后,他先去了Addepar和Quora事情,也在Hudson River Trading也事情过一小段时间。

2016年,他和另一名来自卡内基梅隆大学的辍学生Lucy Guo和Thiel的一名同事一起组队,进入了YC2016春季营,实在那时的他也不清晰自己创业详细要做什么,只是对市场痛点有一定的洞察。

他曾形貌道:“只管麻省理工有数百名才气横溢、资质过人的学生,然则没有人用AI乐成地构建任何器械。我们都在研究人工智能,却都遇到了一大瓶颈――没有好的数据。只管云云,市面上也没有可以解决这个问题的尺度化工具,我们有AWS、Strip 和 Twillio,却没有任何人系统性地解决数据问题,这导致AI和ML的生长止步不前。”

详细来说,他天天打开冰箱的时刻,都市想在冰箱里安装一个摄像头,摄像头会告诉他什么时刻需要弥补哪些杂货,这听起来并不难,但他基本做不到,由于没有适用的数据工具。

因此,他们决议做Scale。

Alexandr确实精准地击中了市场痛点,因此Scale生长地顺风顺水:

2016年6月,Scale正式确立,YC投资了12万美元换取公司7%的股份。

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,而且拿下了许多行业内赫赫著名的客户,好比GM、Cruise、Lyft、Zoox和nuTonomy,标注的数据跨越20万英里。

2019年8月,完成Founders Fund的Peter Thiel领投的1亿美元C轮,跟投包罗Accel、Coatue Management、Index Venture、Spark Capital、Thrive Capital、Instagram的首创人Kevin Systrom和Quora的CEO Adam d’Angelo。此时的Scale正式迈入独角兽行列,估值十亿美元。同年,Scale宣布扩展行业领域,拿下了OpenAI和Lyft这种其他行业的头部用户。

2021年1月,以35亿美元估值完成老虎基金领投的1.5亿美元D轮融资,同时宣布进军标注之外的新营业,宣布Nucleus。

2021年4月,以跨越70亿美元估值完成来自Greenoaks Capital,Dragoneer和Tiger Global的3.25亿美元E轮融资

至此,可以说,Scale是个彻【che】头彻尾的资源宠儿。

从团队到营业,它拥有一切硅谷宠儿的标签:AI、API、YC、野心勃勃、年轻、才气横溢、大学辍学创业、行业洞察。

Scale一扫早期的包领班形象,俨然已经是一家性感的AI/ML公司。而相比其他AI/ML公司,它又不受“朱颜苦命”的诅咒,就连Peter Thiel都说:“在猛烈的竞争中,AI公司们会泛起又消逝,然则Scale会一直存在。”

那么这样的转变缘故原由是什么呢?

Peter Thiel一语中的:“由于“yu”Scale提供的是整个AI/ML行业的『de』基础设施,数据是这个行业最主【zhu】要的器械。”

AI/ML的基础是数据,所谓的机械学习就是机械输入并学习数据,从而输出准确的编码。没有数据也就不会有ML或者AI,而且,欠好的数据比没有数《shu》据加倍糟糕。学习一堆垃圾只会导致机械产出另一堆垃圾。

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可以说,数据标注是个普适性的需求,只要一个公司存在,它就有数据标注的需求。

这个领域的领头人Andrew Ng曾发推【tui】说:“AI系统=代码+数据”,大多数的学术型竞争对手都不会去碰数据,而是在代码上专一苦干,但试想一下,若是有一个team可以不动代码,光在数据上下功夫。”而这恰好就是Scale在做的事情。

既然数据云云主要,为何没有更有实力的巨头躬身下场,拿下这块香饽饽?

前文也提到,数据标注是份脏活累活,受过优越教育的精英们宁愿在代码{ma}堆里狂卷也不愿意碰数据标注。巨头不太可能在这个领域费心,他们的员工都太优异了,不太可能把时间虚耗在注释上。这一点恰巧给到了早期的Scale足够大的发展空间。

始于数据标注,不止于数据标注

固然,若是一直着迷于数据标注,Scale无疑只是一家行使生长中国家{jia}廉价人力牟利的外包公司,何谈科技?

实在否则,只管Scale的商业模子最初看起来更像是服务业,通过人工支持起营业,然则随着它自身数据的积累和模子的成熟,有些标注事情正在被机械取代‘dai’。

相比于最初的纯人力驱「qu」动,现在Scale能让算法和人工配合着去做数据标注。算法会先把视频切成一帧一帧,而且〖qie〗大略标注这些图片,在这之后,人工会接过来做更细腻的标注。由此,Scale在服务价钱降低的同时,利润率也在升高。

同时,Scale在战略上颇有远见,他们从很早就设计着从数据标注起身逐步开发出一整套产物,让这些产物协同作用,以更快【kuai】的速率确立更好的模子和更好的效果。

Alexandr Wang 以为,数据是ML和AI领域的基础设施,因此数据标注只是个最先。Scale 的存在就为了通过{guo}制作最以数据为中央的基础设施平台来加速AI应『ying』用的开发,它的焦点信心是,数据就是新一代的代码。Scale想做AI领域的AWS,支付领域的Stripe,数据剖析领域的Snowflake。

图源:NotBoring.co

2020年1月,在完成D轮融资之后,Scale宣布除了标注之外的新营业Nucleus。Nucleus是一个用于数据调试的SaaS工具,详细包罗解读数据、数据可视化(hua)、洗濯数据和数据互助,从而辅助公司(si)们确立更好的ML模子。

图源:Scale

Nucleus的推出使Scale最先 xian[获得一些长尾客户,而且拓展到更多行业。同年5月,Scale宣布文档产物Scale Document

Scale在完成了前五年数据标注积淀之后,一步一步把触角伸向整个AI的生命周期,事实,数据标签和数据天生只占整个AI/ML基础设施图谱中的1/20。根据Scale的划分(如下图),AI的生命周期包罗标注、治理、自动化、评估、搜集、发生数据,这其中的每一步,Scale都要漂亮地拿下。

AI的生命周期,图源:Scale

在E轮融资事后,Scale正式宣布其愿景为“让每个行业都能实现AI的应用。Scale为公司提供治理AI的整个生命周期的基础,无论他们是否有自〖zi〗己的AI团队,我们都市辅助他们确立AI战略,保证他们能够拥有产出高效模子基础设施。”

这是一副极其雄伟的蓝图,回忆一下互联网若何从一个小圈子扩展到现在万物互联,我们就可以想象,Scale的野心有何等大。

AI/ML基础设施市场将在未来几年内到达3000亿美元。到2024年,预计Scale的数据标注的潜在市场份额能到达200亿美元,光是Document和Nucleus的潜在市场份额就可以到达100亿美元和80亿美元。

除了战略远见之外,Scale的内功也够硬。

和Stripe一样,Scale很受程序们的喜欢,它把细节做得很好,“API异常好,有开源数据集、文档很清洁。”

许多大客户用Scale也不但单是由于不想干【gan】数据标注的活儿,而是由于Scale的人才密度更高,Scale的推特有一半都是在欣喜若狂地宣布从哪儿挖了大牛,或者是组织了什么集聚大牛的行业盛会。

图源:Twitter

Scale 的 CTO 就是从 Amazon 挖过来的AI专家,而战略认真人则是前美国国家首席手艺官。

图源:Twitter

财政SaaS公司Brex也是Scale的客户‘hu’,而在问及为什么Brex不直接自己雇佣一个AI团队时,其CEO Dubugras说:“他们拥有许多AI市场上最优异的人才,而我不能只是打个响指就雇好一个优异的团队。AI工程师们「men」也希望可以在解决领域内最难的问题的公司事情,Scale就是其中之一。”

回望Scale短短的五年「nian」,它的故事像极了灰女人,看似绝不起眼,却一起逆袭,骨子里是对商业极端敏锐的纯正血液。

我们期待着AI/ML领域的AWS,Twillio,Stripe,Snowflake的降生。

参考资料:

1.Scale AI hits $3.5B valuation as it turns the AI boom into a venture bonanza. (Techcrunch)

2.This Founder Dropped Out of MIT to Help Accelerate the Development of AI Technology. (Inc)

3.Data-labeling company Scale AI valued at $7.3 billion with new funding. (Fortune)

4.How The 22-Year-Old Founder Of Scale AI Built A Billion-Dollar Business. (Forbes)

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