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河北高考投檔線最新改進解答、解釋與落實,拒絕虛假的假幌子

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guozhejia 2025-07-23 嗶嗶 330 次瀏覽 0個評論

界面新聞記者 | 宋佳楠

Meta巨額投資Scale AI的消息落地。

6月13日,人工智能創(chuàng)企Scale AI宣布獲得Meta Platforms重大新投資,公司估值超過290億美元。該協(xié)議還將大幅拓展Scale和Meta的商業(yè)合作關(guān)系,以加速Scale部署數(shù)據(jù)解決方案。

在此之前,Scale AI首席執(zhí)行官汪滔發(fā)表全員信,透露了將獲得Meta投資的消息。信中稱,他本人將離職加入Meta負責AI工作,但會留任Scale AI董事,繼續(xù)支持公司使命和長期愿景。

Scale董事會已任命首席戰(zhàn)略官Jason Droege擔任公司臨時CEO。Droege正與董事會密切合作,尋求聘請一位首席技術(shù)官增強該公司的工程團隊。

本周有媒體援引知情人士消息稱,Meta正接近達成一項投資協(xié)議,可能向人工智能初創(chuàng)公司Scale AI投資近150億美元,以獲取其49%的股權(quán)。若交易達成,這不僅將成為Meta在AI領(lǐng)域有史以來最大規(guī)模的外部投資,也可能創(chuàng)下創(chuàng)業(yè)公司單筆融資的新紀錄。

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不過,Scale AI只是將Meta的投資行為描述為“重大”,并沒有宣布具體的融資數(shù)額。

Scale AI于2016年由美籍華裔創(chuàng)業(yè)者Alexandr Wang(汪滔)和Lucy Guo(郭露西)在舊金山創(chuàng)立。公開資料顯示,95后汪滔出身于技術(shù)氛圍濃郁的家庭,父母皆是物理學(xué)家。2021年,年僅24歲的汪滔成為當時“世界上最年輕的白手起家的億萬富翁”。福布斯今年4月發(fā)布的“2025全球最年輕億萬富豪榜”顯示,汪滔以20億美元的財富位列第7位。

另一位創(chuàng)始人郭露西21歲時從卡內(nèi)基梅隆大學(xué)輟學(xué),加入由億萬富豪彼得·蒂爾創(chuàng)立的 “蒂爾獎學(xué)金計劃” 。該計劃旨在資助有潛力的年輕人離開學(xué)校、投身創(chuàng)業(yè)。也因此,她與麻省理工學(xué)院輟學(xué)的汪滔相識,兩人一拍即合,決定創(chuàng)立Scale AI。

Scale AI最初并不專注于人工智能,其前身Scale API是一個提供按需人工服務(wù)的平臺,幫助企業(yè)完成內(nèi)容審核、數(shù)據(jù)提取等任務(wù)。用汪滔的話形容,公司的業(yè)務(wù)性質(zhì)就像“為挖金子的人賣鏟子”。

后因發(fā)現(xiàn)自動駕駛行業(yè)對數(shù)據(jù)標注需求巨大,公司便轉(zhuǎn)型為AI訓(xùn)練數(shù)據(jù)服務(wù)提供商。但在發(fā)展過程中,兩位創(chuàng)始人因公司發(fā)展方向產(chǎn)生分歧,郭露西選擇離開,汪滔則帶領(lǐng)公司繼續(xù)發(fā)展,將業(yè)務(wù)完全轉(zhuǎn)向AI訓(xùn)練數(shù)據(jù)。

Scale AI通過 “算法預(yù)篩+人工復(fù)核” 的混合模式,處理圖像、文本、視頻、3D傳感器數(shù)據(jù)等多模態(tài)數(shù)據(jù)。在自動駕駛領(lǐng)域,為了讓自動駕駛系統(tǒng)準確識別道路上的各種物體,需要數(shù)百萬張標注精確的道路圖像,Scale AI便能提供此類數(shù)據(jù)服務(wù)。對于大語言模型,其依賴上億條帶語境的人類對話數(shù)據(jù),這同樣在Scale AI的業(yè)務(wù)范疇內(nèi)。

目前,公司已有超過600名員工,并建立了覆蓋全球的業(yè)務(wù)網(wǎng)絡(luò),雇傭了超過24萬名數(shù)據(jù)標注員。其客戶名單十分豪華,包括微軟、OpenAI、英偉達等科技巨頭。2024年,Scale AI營收達8.7億美元,預(yù)計今年將翻倍至20億美元,估值也從2024年的138億美元,飆升至如今的超290億美元 。

Meta之所以對Scale AI拋出巨額投資的橄欖枝,或因在AI領(lǐng)域,數(shù)據(jù)的質(zhì)量對模型性能起到關(guān)鍵作用。有觀點認為,AI模型性能的70%取決于輸入數(shù)據(jù)的質(zhì)量。

此外,Meta在AI領(lǐng)域此前主要依賴內(nèi)部研發(fā)和開源策略,但面對微軟、亞馬遜等競爭對手通過資本綁定構(gòu)建的AI生態(tài),壓力漸顯。有業(yè)內(nèi)人士指出,Meta希望借新投資補齊在Llama模型性能方面落后的短板,通過規(guī)?;?、系統(tǒng)化的智能訓(xùn)練流程實現(xiàn)趕超。

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