97年的麻省理工輟學(xué)青年，五年成就73億美元獨(dú)角獸
從團(tuán)隊(duì)到業(yè)務(wù)，Scale擁有一切硅谷寵兒的標(biāo)簽：AI、API、YC、野心勃勃、年輕、才華橫溢、大學(xué)輟學(xué)創(chuàng)業(yè)、行業(yè)洞察。
這幾年，硅谷有一家 SaaS 公司的表現(xiàn)非常亮眼，光看下圖的增長(zhǎng)曲線，剔去我們熟悉的Slack、shopify、twillio，誰(shuí)最橫？
圖片來(lái)源：CapIQ
無(wú)疑是那條陡峭的橙色曲線——Scale。從0到估值73億美元只用了五年，ARR從0到1億美元只用了四年，Scale幾乎是SaaS公司里最快達(dá)到這些數(shù)字的。
臟活累活起家，Scale是無(wú)名之輩嗎？
Scale所在行業(yè)無(wú)疑是當(dāng)下最fancy的行業(yè)之一，人工智能（AI）和機(jī)器學(xué)習(xí)（ML）。想到人工智能，我們腦子里可能都是科幻電影中那些能夠與人爭(zhēng)天下的機(jī)器人，但事實(shí)上，這個(gè)景象還離我們很遙遠(yuǎn)，離身處于這個(gè)行業(yè)的Scale更是遙遠(yuǎn)。
Scale最初做的是這個(gè)行業(yè)最不性感、最接地氣、最能被稱為臟活累活的事情，即數(shù)據(jù)標(biāo)注。
所謂數(shù)據(jù)標(biāo)注，就是企業(yè)客戶，比如自動(dòng)駕駛汽車公司，給到Scale一些圖片、視頻等等，Scale找一群人，給這些圖片和視頻打上標(biāo)簽的過(guò)程。
這里的打標(biāo)簽，不是我們理解的命名那么簡(jiǎn)單。舉個(gè)例子，Toyata和Lyft給Scale發(fā)送一張馬路上的圖片，如下圖，Scale就得找人把這些汽車圈出來(lái)，并且標(biāo)注為“汽車”。
圖源：Scale Pandaset
這個(gè)過(guò)程其實(shí)大家都很熟悉，我們經(jīng)常在登陸驗(yàn)證的時(shí)候被要求指出某些物體，比如下圖要求指出所有帶有船的圖片，即標(biāo)注這些圖片：
你也許不會(huì)相信這世界上最性感而又高端的行業(yè)里，有如此鼓噪的一環(huán)， 而這才是開(kāi)頭那個(gè)具有靚麗增長(zhǎng)曲線的Scale起家的業(yè)務(wù)。
Scale由Alexandr Wang和聯(lián)創(chuàng)Lucy Guo創(chuàng)立于2016年的YC，當(dāng)時(shí)這個(gè)公司還叫做Scale API，只是一家有API的土耳其機(jī)器人。
土耳其機(jī)器人指的是亞馬遜的一個(gè)眾包平臺(tái)，研究人員在網(wǎng)站上發(fā)布瑣碎任務(wù)，比如給圖像加標(biāo)簽、進(jìn)行調(diào)查、抄錄收據(jù)等，用戶領(lǐng)取任務(wù)，在完成后能賺取少量現(xiàn)金。這聽(tīng)起來(lái)是個(gè)人力驅(qū)動(dòng)的公司，需要大量來(lái)自發(fā)展中國(guó)家的外包團(tuán)隊(duì)，依靠經(jīng)濟(jì)發(fā)展的不平等獲利。
但目的比手段重要。
塵埃里的資本寵兒
Scale的創(chuàng)始人Alexandr Wang出生于1997年，父母都是Los Alamos National Lab的物理學(xué)家。他的名字從Alexander去掉了一個(gè)e，因?yàn)楦改赶胱屗拿謩偤糜?個(gè)字母，8在中國(guó)代表著好運(yùn)。他本身非常優(yōu)秀，大學(xué)被麻省理工錄取，大一滿績(jī)，之后輟學(xué)。輟學(xué)之后，他先去了Addepar和Quora工作，也在Hudson River Trading也工作過(guò)一小段時(shí)間。
2016年，他和另一名來(lái)自卡內(nèi)基梅隆大學(xué)的輟學(xué)生Lucy Guo和Thiel的一名同事一起組隊(duì)，進(jìn)入了YC2016春季營(yíng)，其實(shí)當(dāng)時(shí)的他也不清楚自己創(chuàng)業(yè)具體要做什么，只是對(duì)市場(chǎng)痛點(diǎn)有一定的洞察。
他曾描述道：“盡管麻省理工有數(shù)百名才華橫溢、天資過(guò)人的學(xué)生，但是沒(méi)有人用AI成功地構(gòu)建任何東西。我們都在研究人工智能，卻都遇到了一大瓶頸——沒(méi)有好的數(shù)據(jù)。盡管如此，市面上也沒(méi)有可以解決這個(gè)問(wèn)題的標(biāo)準(zhǔn)化工具，我們有AWS、Strip 和 Twillio，卻沒(méi)有任何人系統(tǒng)性地解決數(shù)據(jù)問(wèn)題，這導(dǎo)致AI和ML的發(fā)展止步不前。”
具體來(lái)說(shuō)，他每天打開(kāi)冰箱的時(shí)候，都會(huì)想在冰箱里安裝一個(gè)攝像頭，攝像頭會(huì)告訴他什么時(shí)候需要補(bǔ)充哪些雜貨，這聽(tīng)起來(lái)并不難，但他根本做不到，因?yàn)闆](méi)有適用的數(shù)據(jù)工具。
因此，他們決定做Scale。
Alexandr確實(shí)精準(zhǔn)地?fù)糁辛耸袌?chǎng)痛點(diǎn)，因此Scale發(fā)展地順風(fēng)順?biāo)?/span>
2016年6月，Scale正式成立，YC投資了12萬(wàn)美元換取公司7%的股份。
2017年7月，Accel領(lǐng)投450萬(wàn)美元A輪。
2018年，完成1800萬(wàn)美元B輪，同年，Scale進(jìn)軍自動(dòng)駕駛領(lǐng)域，并且拿下了許多行業(yè)內(nèi)赫赫有名的客戶，比如GM、Cruise、Lyft、Zoox和nuTonomy，標(biāo)注的數(shù)據(jù)超過(guò)20萬(wàn)英里。
2019年8月，完成Founders Fund的Peter Thiel領(lǐng)投的1億美元C輪，跟投包括Accel、Coatue Management、Index Venture、Spark Capital、Thrive Capital、Instagram的創(chuàng)始人Kevin Systrom和Quora的CEO Adam d’Angelo。此時(shí)的Scale正式邁入獨(dú)角獸行列，估值十億美元。同年，Scale宣布擴(kuò)展行業(yè)領(lǐng)域，拿下了OpenAI和Lyft這種其他行業(yè)的頭部用戶。
2021年1月，以35億美元估值完成老虎基金領(lǐng)投的1.5億美元D輪融資，同時(shí)宣布進(jìn)軍標(biāo)注之外的新業(yè)務(wù)，發(fā)布Nucleus。
2021年4月，以超過(guò)70億美元估值完成來(lái)自Greenoaks Capital，Dragoneer和Tiger Global的3.25億美元E輪融資
至此，可以說(shuō)，Scale是個(gè)徹頭徹尾的資本寵兒。
從團(tuán)隊(duì)到業(yè)務(wù)，它擁有一切硅谷寵兒的標(biāo)簽：AI、API、YC、野心勃勃、年輕、才華橫溢、大學(xué)輟學(xué)創(chuàng)業(yè)、行業(yè)洞察。
Scale一掃早期的包工頭形象，儼然已經(jīng)是一家性感的AI/ML公司。而相比其他AI/ML公司，它又不受“紅顏薄命”的詛咒，就連Peter Thiel都說(shuō)：“在激烈的競(jìng)爭(zhēng)中，AI公司們會(huì)出現(xiàn)又消失，但是Scale會(huì)一直存在。”
那么這樣的轉(zhuǎn)變?cè)蚴鞘裁茨兀?/span>
Peter Thiel一語(yǔ)中的：“因?yàn)镾cale提供的是整個(gè)AI/ML行業(yè)的基礎(chǔ)設(shè)施，數(shù)據(jù)是這個(gè)行業(yè)最重要的東西。”
AI/ML的基礎(chǔ)是數(shù)據(jù)，所謂的機(jī)器學(xué)習(xí)就是機(jī)器輸入并學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)，從而輸出正確的編碼。沒(méi)有數(shù)據(jù)也就不會(huì)有ML或者AI，并且，不好的數(shù)據(jù)比沒(méi)有數(shù)據(jù)更加糟糕。學(xué)習(xí)一堆垃圾只會(huì)導(dǎo)致機(jī)器產(chǎn)出另一堆垃圾。
可以說(shuō)，數(shù)據(jù)標(biāo)注是個(gè)普適性的需求，只要一個(gè)公司存在，它就有數(shù)據(jù)標(biāo)注的需求。
這個(gè)領(lǐng)域的領(lǐng)頭人Andrew Ng曾發(fā)推說(shuō)：“AI系統(tǒng)=代碼+數(shù)據(jù)”，大多數(shù)的學(xué)術(shù)型競(jìng)爭(zhēng)對(duì)手都不會(huì)去碰數(shù)據(jù)，而是在代碼上埋頭苦干，但試想一下，如果有一個(gè)team可以不動(dòng)代碼，光在數(shù)據(jù)上下功夫。”而這剛好就是Scale在做的事情。
既然數(shù)據(jù)如此重要，為何沒(méi)有更有實(shí)力的巨頭躬身下場(chǎng)，拿下這塊香餑餑？
前文也提到，數(shù)據(jù)標(biāo)注是份臟活累活，受過(guò)良好教育的精英們寧可在代碼堆里狂卷也不愿意碰數(shù)據(jù)標(biāo)注。巨頭不太可能在這個(gè)領(lǐng)域費(fèi)心，他們的員工都太優(yōu)秀了，不太可能把時(shí)間浪費(fèi)在注釋上。這一點(diǎn)剛巧給到了早期的Scale足夠大的成長(zhǎng)空間。
當(dāng)然，如果一直沉迷于數(shù)據(jù)標(biāo)注，Scale無(wú)疑只是一家利用發(fā)展中國(guó)家便宜人力牟利的外包公司，何談科技？
其實(shí)不然，盡管Scale的商業(yè)模型最初看起來(lái)更像是服務(wù)業(yè)，通過(guò)人工支撐起業(yè)務(wù)，但是隨著它自身數(shù)據(jù)的積累和模型的成熟，有些標(biāo)注工作正在被機(jī)器取代。
相比于最初的純?nèi)肆︱?qū)動(dòng)，現(xiàn)在Scale能讓算法和人工配合著去做數(shù)據(jù)標(biāo)注。算法會(huì)先把視頻切成一幀一幀，并且粗略標(biāo)注這些圖片，在這之后，人工會(huì)接過(guò)來(lái)做更精細(xì)的標(biāo)注。由此，Scale在服務(wù)價(jià)格降低的同時(shí)，利潤(rùn)率也在升高。
同時(shí)，Scale在戰(zhàn)略上頗有遠(yuǎn)見(jiàn)，他們從很早就計(jì)劃著從數(shù)據(jù)標(biāo)注起家慢慢開(kāi)發(fā)出一整套產(chǎn)品，讓這些產(chǎn)品協(xié)同作用，以更快的速度創(chuàng)建更好的模型和更好的結(jié)果。
Alexandr Wang 認(rèn)為，數(shù)據(jù)是ML和AI領(lǐng)域的基礎(chǔ)設(shè)施，因此數(shù)據(jù)標(biāo)注只是個(gè)開(kāi)始。Scale 的存在就為了通過(guò)建造最以數(shù)據(jù)為中心的基礎(chǔ)設(shè)施平臺(tái)來(lái)加速AI應(yīng)用的開(kāi)發(fā)，它的核心信念是，數(shù)據(jù)就是新一代的代碼。Scale想做AI領(lǐng)域的AWS，支付領(lǐng)域的Stripe，數(shù)據(jù)分析領(lǐng)域的Snowflake。
圖源：NotBoring.co
2020年1月，在完成D輪融資之后，Scale宣布除了標(biāo)注之外的新業(yè)務(wù)Nucleus。Nucleus是一個(gè)用于數(shù)據(jù)調(diào)試的SaaS工具，具體包括解讀數(shù)據(jù)、數(shù)據(jù)可視化、清洗數(shù)據(jù)和數(shù)據(jù)合作，從而幫助公司們建立更好的ML模型。
圖源：Scale
Nucleus的推出使Scale開(kāi)始得到一些長(zhǎng)尾客戶，并且拓展到更多行業(yè)。同年5月，Scale發(fā)布文檔產(chǎn)品Scale Document。
Scale在完成了前五年數(shù)據(jù)標(biāo)注積淀之后，一步一步把觸角伸向整個(gè)AI的生命周期，畢竟，數(shù)據(jù)標(biāo)簽和數(shù)據(jù)生成只占整個(gè)AI/ML基礎(chǔ)設(shè)施圖譜中的1/20。按照Scale的劃分（如下圖），AI的生命周期包括標(biāo)注、管理、自動(dòng)化、評(píng)估、搜集、產(chǎn)生數(shù)據(jù)，這其中的每一步，Scale都要漂亮地拿下。
AI的生命周期，圖源：Scale
在E輪融資過(guò)后，Scale正式宣布其愿景為“讓每個(gè)行業(yè)都能實(shí)現(xiàn)AI的應(yīng)用。Scale為公司提供管理AI的整個(gè)生命周期的基礎(chǔ)，無(wú)論他們是否有自己的AI團(tuán)隊(duì)，我們都會(huì)幫助他們建立AI策略，保證他們能夠擁有產(chǎn)出高效模型基礎(chǔ)設(shè)施。”
這是一副極其宏偉的藍(lán)圖，回憶一下互聯(lián)網(wǎng)如何從一個(gè)小圈子擴(kuò)展到如今萬(wàn)物互聯(lián)，我們就可以想象，Scale的野心有多么大。
AI/ML基礎(chǔ)設(shè)施市場(chǎng)將在未來(lái)幾年內(nèi)達(dá)到3000億美元。到2024年，預(yù)計(jì)Scale的數(shù)據(jù)標(biāo)注的潛在市場(chǎng)份額能達(dá)到200億美元，光是Document和Nucleus的潛在市場(chǎng)份額就可以達(dá)到100億美元和80億美元。
除了戰(zhàn)略遠(yuǎn)見(jiàn)之外，Scale的內(nèi)功也夠硬。
和Stripe一樣，Scale很受程序們的喜愛(ài)，它把細(xì)節(jié)做得很好，“API非常好，有開(kāi)源數(shù)據(jù)集、文檔很干凈。”
許多大客戶用Scale也不單單是因?yàn)椴幌敫蓴?shù)據(jù)標(biāo)注的活兒，而是因?yàn)镾cale的人才密度更高，Scale的推特有一半都是在欣喜若狂地宣布從哪兒挖了大牛，或者是組織了什么集聚大牛的行業(yè)盛會(huì)。
圖源：Twitter
Scale 的 CTO 就是從 Amazon 挖過(guò)來(lái)的AI專家，而戰(zhàn)略負(fù)責(zé)人則是前美國(guó)國(guó)家首席技術(shù)官。
圖源：Twitter
財(cái)務(wù)SaaS公司Brex也是Scale的客戶，而在問(wèn)及為什么Brex不直接自己雇傭一個(gè)AI團(tuán)隊(duì)時(shí)，其CEO Dubugras說(shuō)：“他們擁有許多AI市場(chǎng)上最優(yōu)秀的人才，而我不能只是打個(gè)響指就雇好一個(gè)優(yōu)秀的團(tuán)隊(duì)。AI工程師們也希望可以在解決領(lǐng)域內(nèi)最難的問(wèn)題的公司工作，Scale就是其中之一。”
回望Scale短短的五年，它的故事像極了灰姑娘，看似毫不起眼，卻一路逆襲，骨子里是對(duì)商業(yè)極度敏銳的純正血液。
我們期待著AI/ML領(lǐng)域的AWS，Twillio，Stripe，Snowflake的誕生。
別忘了點(diǎn)關(guān)注，不迷路。
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