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97年的麻省理工辍学青年,五年成就73亿美元独角兽

发布时间:2021-07-04 09:13理财方法 评论

  

97年的麻省理工辍学青年,五年成就73亿美元独角兽


  图片来源:Scale Pandaset

  钛媒体注:本文来源于微信公众号硅兔赛跑(ID:sv_race),作者丨江江,编辑丨蔓蔓周,钛媒体经授权发布。

  这几年,硅谷有一家 SaaS 公司的表现非常亮眼,光看下图的增长曲线,剔去我们熟悉的Slack、shopify、twillio,谁最横?

  

97年的麻省理工辍学青年,五年成就73亿美元独角兽


  图片来源: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几乎是SaaS公司里最快达到这些数字的。

  脏活累活起家,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)和机器学习(ML)。想到人工智能,我们脑子里可能都是科幻电影中那些能够与人争天下的机器人,但事实上,这个景象还离我们很遥远,离身处于这个行业的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,比如自动驾驶汽车公司,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过程。

  这里的打标签,不是我们理解的命名那么简单。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,并且标注为“汽车”。

  这个过程其实大家都很熟悉,我们经常在登陆验证的时候被要求指出某些物体,比如下图要求指出所有带有船的图片,即标注这些图片:

  

97年的麻省理工辍学青年,五年成就73亿美元独角兽


  你也许不会相信这世界上最性感而又高端的行业里,有如此鼓噪的一环, 而这才是开头那个具有靓丽增长曲线的Scale起家的业务。

  Scale由Alexandr Wang和联创Lucy Guo创立于2016年的YC,当时这个公司还叫做Scale API,只是一家有API的土耳其机器人。

  土耳其机器人指的是亚马逊的一个众包平台,研究人员在网站上发布琐碎任务,比如给图像加标签、进行调查、抄录收据等,用户领取任务,在完成后能赚取少量现金。这听起来是个人力驱动的公司,需要大量来自发展中国家的外包团队,依靠经济发展的不平等获利。

  但目的比手段重要。

  尘埃里的资本宠儿

  Scale的创始人Alexandr Wang出生于1997年,父母都是Los Alamos National Lab的物理学家。他的名字从Alexander去掉了一个e,因为父母想让他的名字刚好有8个字母,8在中国代表着好运。他本身非常优秀,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工作,也在Hudson River Trading也工作过一小段时间。

  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,其实当时的他也不清楚自己创业具体要做什么,只是对市场痛点有一定的洞察。

  他曾描述道:“尽管麻省理工有数百名才华横溢、天资过人的学生,但是没有人用AI成功地构建任何东西。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。尽管如此,市面上也没有可以解决这个问题的标准化工具,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的发展止步不前。”

  具体来说,他每天打开冰箱的时候,都会想在冰箱里安装一个摄像头,摄像头会告诉他什么时候需要补充哪些杂货,这听起来并不难,但他根本做不到,因为没有适用的数据工具。

  因此,他们决定做Scale。

  Alexandr确实精准地击中了市场痛点,因此Scale发展地顺风顺水:

  2016年6月,Scale正式成立,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,并且拿下了许多行业内赫赫有名的客户,比如GM、Cruise、Lyft、Zoox和nuTonomy,标注的数据超过20万英里。

  2019年8月,完成Founders Fund的Peter Thiel领投的1亿美元C轮,跟投包括Accel、Coatue Management、Index Venture、Spark Capital、Thrive Capital、Instagram的创始人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业务,发布Nucleus。

  2021年4月,以超过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是个彻头彻尾的资本宠儿。

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

  Scale一扫早期的包工头形象,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“红颜薄命”的诅咒,就连Peter Thiel都说:“在激烈的竞争中,AI公司们会出现又消失,但是Scale会一直存在。”

  那么这样的转变原因是什么呢?

  Peter Thiel一语中的:“因为Scale提供的是整个AI/ML行业的基础设施,数据是这个行业最重要的东西。”

  AI/ML的基础是数据,所谓的机器学习就是机器输入并学习数据,从而输出正确的编码。没有数据也就不会有ML或者AI,并且,不好的数据比没有数据更加糟糕。学习一堆垃圾只会导致机器产出另一堆垃圾。

  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。

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