据报道，Meta(META.US)正就向Scale AI进行数十亿美元投资展开谈判。这笔融资估值可能超过100亿美元，使其成为有史以来规模最大的私营企业融资事件之一。2024年，Scale AI在一轮包括Meta参与的投资中估值已达约140亿美元。
Scale首席执行官Alexandr Wang或许不像OpenAI的Sam Altman那样家喻户晓，但其公司已成为AI三大支柱——芯片、人才和数据——中数据领域的绝对领导者。这家初创企业通过庞大外包团队，为Meta和OpenAI等科技公司提供AI模型训练所需的数据标注服务，并协助开发定制化AI应用。据知情人士透露，Scale正越来越多地招募博士、护士等高学历专家参与复杂模型的开发。
对Meta而言，与Scale深化合作可能既有助于其跟上谷歌(GOOGL.US)、OpenAI等AI竞争对手的步伐，也有助于在其更多涉足国防科技之际与美国政府建立更紧密联系。而对Scale来说，与Meta的合作将带来一个强大且财力雄厚的盟友。这对Wang来说也将是一个颇具象征意义的“闭环时刻”——推出Scale后不久，Wang称曾有风险投资家问他何时决定创办初创公司，他当时“轻率地回答说受到了《社交网络》的启发”——这部影片讲述的正是Facebook的创立历程。
Scale地位日益凸显
在DeepSeek发布媲美美国顶尖技术的模型三个月后，28岁的Wang曾在国会听证会上提出建立“国家AI数据储备库”、保障数据中心供电等建议，这获得了两党议员认可。并且，Scale还通过国防合同深化与政府合作，其公司前高管Michael Kratsios现已成为特朗普的核心科技顾问。
在许多方面，Scale的崛起与OpenAI如出一辙。两家公司均成立于约十年前，并押注行业即将迎来Wang所称的“AI转折点”。两位CEO既是朋友，还曾短暂同住，均擅长建立人脉，并在国会面前代表AI行业发声。OpenAI也曾接受大型科技公司百亿美元级的投资。
Scale的发展轨迹既受OpenAI引发的AI热潮影响，也反作用于这一趋势。早期，Scale更专注于标注汽车、交通信号灯和路标的图像，以帮助训练用于构建自动驾驶汽车的模型。但此后，它开始帮助注释和管理构建支撑ChatGPT等聊天机器人的所谓大型语言模型所需的海量文本数据。这些模型通过从数据及其各自标签中提取模式来学习。
尽管面临对海外廉价劳工的心理创伤等指控(美国劳工部已终止相关调查)，Scale仍在持续进化。在科技公司尝试合成数据减少传统标注需求的背景下，其重点转向医疗法律等专业领域，例如提升AI处理各国税法差异的能力。
为了满足这一需求，Scale越来越多地转向聘请薪资更高的研究生学历承包商来优化AI系统。这些专家参与被称为强化学习的过程——该过程对系统的正确回答给予奖励，对错误响应进行惩罚。据一位知情人士透露，与Scale合作的专家负责为模型设计棘手的问题(本质上是测试)供其解决。该人士称，截至2025年初，在参与模型优化过程的公司贡献者中，12%拥有分子生物学等领域的博士学位，超40%拥有所在领域的硕士学位、法律学位或MBA学位。
此类押注推动了公司的显著增长。据4月的报道称，Scale 2024年营收约8.7亿美元，预计今年营收达20亿美元。知情人士称，在DeepSeek崛起后，Scale对专家网络的需求增加，因为更多公司投资于模仿人类推理、执行更复杂任务的模型。