Цукерберг потратил 100 миллиардов, чтобы завербовать его. Этот китайский гений, появившийся после 95-го и покоривший экраны, использовал сотни тысяч «рабочих-мигрантов ИИ», чтобы стать миллиардером

Гении никогда не следуют сценарию, особенно в Кремниевой долине.

Легендарная история Билла Гейтса, бросившего школу, чтобы начать свой бизнес, уже хорошо известна всем. Когда Meta потратила 14,3 млрд долларов США (102,697 млрд юаней) на приобретение Scale AI, основанной Александром Вангом, 28-летний китайский гений в очередной раз подтвердил это железное правило на собственном опыте.

Согласно официальному заявлению, Александр продолжит работу в качестве члена совета директоров Scale AI, а также соберет свою команду, чтобы присоединиться к команде суперинтеллекта, лично сформированной генеральным директором Meta Цукербергом.

После того, как Llama 4 потерпел неудачу, Meta и Цукербергу срочно требовалось возвращение. Срочность была реальной, но вопрос был в том, стоило ли делать такую ​​большую ставку на Александра, который не имел технического бэкграунда?

Бросив учебу в Массачусетском технологическом институте, он стал королем аутсорсинга обучения искусственному интеллекту

Александр родился в 1997 году в Лос-Аламосе, штат Нью-Мексико, США.

Это место, что звучит немного странно, было главным местом "Манхэттенского проекта" во время Второй мировой войны, и здесь родилась атомная бомба. В памяти Александра этот небольшой городок окружен национальными лабораториями, а ежедневные программы включают концерты классической музыки, научные занятия по физике низких температур в честь Хэллоуина и научное наследие повсюду.

Его родители, также китайские иммигранты, работали физиками-ядерщиками в Лос-Аламосской национальной лаборатории.

Александр проявлял сильный интерес к математике с самого детства. В детстве он выиграл математический конкурс MATHCOUNTS и получил возможность поехать в Диснейленд. Это был первый раз в его жизни, когда он уехал так далеко, и именно в тот момент он влюбился в удовольствие от решения задач.

Интерес приносит мотивацию, и он продолжил участвовать в большем количестве соревнований. Он был выбран для математической олимпиады США в 2013 году и в национальную сборную США по физической олимпиаде в 2014 году. Этот опыт, возможно, заложил основу для его последующих успехов.

В возрасте 17 лет он поступил в Массачусетский технологический институт (MIT) и в первом семестре прошел курс обучения на уровне магистратуры по машинному обучению.

В то же время он не сидел сложа руки. Сначала он работал инженером-программистом в Addepar, а через несколько месяцев присоединился к Quora. В Quora он быстро получил повышение до технического директора и возглавил команду по продвижению внедрения различных показателей инфраструктурной команды.

В 2016 году он покинул Quora и перешел в Hudson River Trading на должность разработчика алгоритмов.

Но на самом деле в глубине души он хотел начать свой бизнес, поэтому Александр принял далеко идущее решение, бросив MIT и присоединившись к известному стартап-инкубатору Y Combinator. Малоизвестный факт: генеральным директором Y Combinator в то время был Сэм Альтман, нынешний генеральный директор OpenAI.

Ходят слухи, что Александр несколько месяцев жил с Альтманом в одной комнате.

Позже в интервью он упомянул, что сказал своим родителям в то время: «Я сказал родителям, что это был всего лишь летний проект для меня, и я больше не вернулся в школу».

Его опыт работы в Quora дал ему глубокое понимание проблем инфраструктуры и управления данными в системах машинного обучения, и именно эти проблемы стали прорывом для Scale AI. В 2016 году он объединился с Люси Го, также бывшей сотрудницей Quora, чтобы стать соучредителем Scale AI, сосредоточившись на самой базовой, но малоизвестной ключевой работе, лежащей в основе разработки ИИ: предоставлении крупномасштабных, высококачественных данных, маркированных человеком.

История основания Scale AI имеет давнюю историю.

Говорят, что Александр рано понял, что ИИ и машинное обучение изменят мир. По его словам, «Изначально мы создавали машины, которые могли выполнять арифметические действия, но это был захватывающий технологический прорыв, позволяющий им выполнять более сложные задачи, требующие человеческого понимания».

Однажды он попытался установить камеру в своем домашнем холодильнике, чтобы определить, не заканчивается ли молоко. Несколько недель спустя он обнаружил, что не может получить достаточно данных, чтобы обучить систему точно определять содержимое холодильника. Это заставило его понять, что данные станут одним из главных препятствий для прорывов в области ИИ в ближайшие 20 лет.

Исходя из этого, он основал Scale с целью стать «инфраструктурой данных, которая будет способствовать трансформации ИИ».

В 2016 году ChatGPT все еще долго не становился популярным. Для сравнения, в то время самой горячей темой в Кремниевой долине было автономное вождение. Scale AI сосредоточился на обслуживании автономного вождения на ранних этапах, предоставляя данные распознавания изображений для бортовых систем и решая проблему «нехватки данных» в обучении зрения ИИ.

Благодаря усовершенствованным услугам маркировки компания Scale AI постепенно завоевала хорошую репутацию и доверие первых клиентов.

Будучи 19-летним предпринимателем, нелегко закрепиться в этой области. Однако Александр принял очень прагматичную стратегию. Он взял свой ноутбук и демонстрацию продукта на главную конференцию по компьютерному зрению CVPR и продвигал свою продукцию на каждом стенде.

В 2019 году Scale AI получила инвестиции в размере $100 млн от Founders Fund, соучредителя PayPal Питера Тиля, и официально стала «единорогом». Несколько лет спустя Scale получила еще $580 млн финансирования при оценке в $7,3 млрд.

В этот период Александр и Го были включены в категорию корпоративных технологий Forbes "30 Under 30". Вскоре после этого Го покинул компанию из-за разногласий в видении продукта и пути развития, но ходили также слухи, что его исключили.

Интересный факт: после того, как Meta объявила о приобретении Scale AI, Люси Го также обогнала 35-летнюю поп-певицу Тейлор Свифт, став самой молодой женщиной-миллиардером, самостоятельно заработавшей состояние, благодаря своим акциям в Scale AI.

После ухода Го Александр продолжил лидировать.

Три элемента разработки ИИ неотделимы от алгоритмов, данных и вычислительной мощности. Большие языковые модели (LLM) требуют огромных наборов данных для обучения. Чем больше LLM, тем ценнее данные. Фабрика аутсорсинга данных Scale AI становится все более важной.

Нанимая тысячи контрактных работников для проверки, маркировки и очистки данных, а затем предоставляя эти организованные наборы данных технологическим гигантам для обучения моделей, Scale AI охватывает список клиентов как технологических компаний, так и традиционных предприятий, включая Waymo, Toyota, Honda, Alphabet, Accenture, OpenAI и т. д.

Конечно, Scale AI не имел всей своей славы на этом пути. После того, как ChatGPT стал популярным, Scale AI часто появлялся в заголовках международных новостей. В дополнение к мифу о том, что гениальный мальчик разбогател, была раскрыта и более негативная информация, например, его возмутительные высказывания и эксплуатация рабочих.

По данным The Washington Post, на Филиппинах, одном из крупнейших в мире центров цифрового аутсорсинга, не менее 10 000 работников предоставляют услуги по маркировке данных для Scale AI через платформу Remotasks.

Однако, благодаря показаниям десятков нынешних и бывших сотрудников, а также скриншотам платформы, платежным ведомостям, внутренним уведомлениям и другим материалам, было установлено, что этим работникам выплачивалась очень низкая заработная плата, задерживались выплаты или даже отменялись выплаты без причины, что стало нормой. А каналов для жалоб практически не существует.

В резком контрасте с этим выручка Scale AI в 2024 году составила около 870 миллионов долларов США, а до приобретения компания ожидала, что ее выручка удвоится до 2 миллиардов долларов США в 2025 году, а оценка компании, как ожидается, достигнет 25 миллиардов долларов США.

14,3 млрд долларов — колоссальное приобретение талантов

До 2025 года Meta всегда была бесспорным лидером в области моделей с открытым исходным кодом, пока в начале года не появился DeepSeek, который нарушил ритм Meta. Были даже сообщения о том, что сотрудники Meta сообщили новость о том, что зарплаты руководителей компании превышают расходы DeepSeek на обучение.

Спешно подготовленная модель Llama 4 подверглась критике в буре общественного мнения за подозрения в мошенничестве, а класс вывода и модель версии с максимальным параметром долгое время не появлялись. С отставанием технологий, потерей талантов и трудностями в производстве продукции, даже несмотря на то, что лауреат премии Тьюринга Янн Лекун все еще отвечает за исследования в области ИИ, трудно обратить вспять спад.

Трудно не сказать, что в апреле Мета пережила свой самый темный час.

Цукерберг, выбравший AI In AI, естественно, не будет сдерживать свои амбиции. Его цель — интегрировать AI во все продукты компании, включая умные очки Ray-Ban и социальные матрицы, такие как Facebook, Instagram и WhatsApp.

ИИ является важнейшим звеном среди них, и его нельзя оставлять в стороне.

Исходя из этого, мы видим, что Meta в последнее время активно переманивает людей. Цукерберг лично звонил, писал смс и электронные письма исследователям из таких компаний, как OpenAI и Google, и даже предлагал девятизначные цены, чтобы попытаться переманить их.

По данным The Information, поскольку Цукерберг сильно отставал от своих конкурентов, он все чаще обращался за советом к нетипичной технической фигуре. Да, это был главный герой этой статьи: Александр Ванг.

28-летний мужчина дал Цукербергу множество практических советов.

Даже Цукерберг начал ссылаться на отзывы Александра по вопросам ИИ на внутренних совещаниях. Он считал, что у Александра был непосредственный опыт работы с несколькими исследовательскими лабораториями ИИ, и он мог точно понять, какие данные эти лаборатории ищут и как оптимизировать модели.

Что еще важнее, именно Цукерберг предложил нанять Александра на должность руководителя команды суперинтеллекта Meta.

За последний год Цукерберг также обращался к другим кандидатам, таким как главный специалист по искусственному интеллекту Google Корай Кавукчуоглу и бывший технический директор OpenAI Мира Мурати, но в итоге он вернулся к Александру.

Одна из причин заключается в том, что у Александра хорошие отношения с директором по продуктам компании Meta Крисом Коксом и другими старшими руководителями. Хотя Scale AI не участвует напрямую в разработке передовых моделей ИИ, понимание Александром пути развития отрасли и его владение базовыми возможностями завоевали доверие Цукерберга.

Более того, выручка Scale AI в размере 870 миллионов долларов в прошлом году в полной мере продемонстрировала ее выдающиеся бизнес-возможности.

Нет ничего нового под солнцем. Это приобретение по сути является стандартным приобретением талантов в стиле Кремниевой долины. Крупные компании используют название приобретения, чтобы фактически нанять основателей и основных сотрудников стартапа, а приобретенная компания часто прекращает свой первоначальный бизнес после сделки.

Кремниевая долина не новичок в этой модели поглощений, но волна искусственного интеллекта послужила толчком к бурному развитию этой модели.

Microsoft приобрела стартап Inflection, занимающийся разработкой искусственного интеллекта, за 650 миллионов долларов в виде «лицензионных сборов», по сути, чтобы нанять основателя Мустафу Сулеймана и его команду; Google приобрела «лицензию на сотрудничество» Character.AI за 2,7 миллиарда долларов, также сосредоточившись на его основателе Ноаме Шазире и ключевом техническом персонале.

По сути, приобретение компанией Meta компании Scale происходит по тому же сценарию.

Это приобретение является вторым по величине приобретением Meta в истории, уступая только приобретению WhatsApp за $22 млрд в том же году. Для Meta, чьи денежные резервы превышают $70 млрд, использование денег для обмена на таланты и достижение эффекта покупки лошадиных костей за кучу золота не кажется проигрышной сделкой.

Нет сомнений, что новость о приобретении Scale AI компанией Meta потрясла всю отрасль.

С одной стороны, этот шаг принесет акционерам Scale AI значительную прибыль — ранние инвесторы, включая Accel, Index Ventures, Founders Fund и т. д., сохранят свои оставшиеся акции, одновременно обналичив часть денег.

С другой стороны, участие такой крупной компании также вызвало опасения у других клиентов Scale AI, особенно в связи с тем, не потеряет ли Scale AI нейтральность платформы после приобретения Meta, и существует ли риск утечки данных клиентов в Meta.

Согласно последним новостям, Google рассматривает возможность полного прекращения сотрудничества с Scale AI. Сервисы данных, которые изначально планировалось использовать для обучения модели Gemini следующего поколения, стоимостью около 150-200 миллионов долларов США, будут переданы другим поставщикам. Руководители OpenAI также публично заявили, что не хотят, чтобы подобные приобретения гигантами разрушили экосистему ИИ. Если стороны исключат друг друга, это замедлит темпы инноваций в отрасли.

В то же время конкуренты воспользовались ситуацией.

Генеральный директор компании Labelbox, занимающейся аннотацией данных, публично заявил, что в этом году ожидается потеря большого количества клиентских контрактов у Scale; генеральный директор Handshake даже сказал, что после того, как новость о приобретении Meta стала достоянием общественности, спрос клиентов за одну ночь вырос вдвое.

Несмотря на то, что оценка Scale достигла нового максимума благодаря поддержке Meta, основным вызовом, с которым столкнется компания, станет удовлетворение потребностей клиентов и сохранение нейтралитета платформы обслуживания данных.

Пока неизвестно, сможет ли Meta, как покупатель, действительно переломить ситуацию с помощью этого приобретения.

Серия Llama еще не полностью восстановилась, а такие конкуренты, как OpenAI, Google и Anthropic, все еще сильны. Meta необходимо запустить ИИ в социальной матрице и возможности рассуждения на новом оборудовании, таком как умные очки, принимая во внимание также опыт продукта, набор талантов и силу экологического дискурса.

Присоединение Александра может стать поворотным моментом, а может и просто очередной дорогостоящей, но разочаровывающей авантюрой.

Сейчас это всего лишь ставки.

#Добро пожаловать на официальный публичный аккаунт WeChat iFanr: iFanr (WeChat ID: ifanr), где вам будет представлен еще более интересный контент как можно скорее.

iFanr | Исходная ссылка · Просмотреть комментарии · Sina Weibo