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公司概况

Scale AI 是一家总部位于美国旧金山的人工智能公司，成立于 2016 年，专注于为企业和科研机构提供高质量的数据标注、清洗和管理服务，以支持机器学习模型的训练与优化。

公司由前 MIT 学生 Alexandr Wang 和前 Carnegie Mellon 学生 Lucy Guo 联合创立。Wang 在 MIT 学习计算机科学时，意识到人工智能和机器学习将会改变世界，随后他辍学，专注于创业。Guo 则是 Thiel Fellowship 的获得者。

Scale AI 的核心产品包括 Scale Data Engine、Scale Nucleus 和 Scale GenAI Platform，涵盖图像、视频、文本和 LiDAR 数据标注与审核，帮助企业高效构建大规模训练数据集。公司客户涵盖 OpenAI、Meta、Amazon、Google 等科技巨头，以及美国国防部等政府机构，体现其在数据服务领域的领先地位。

在 2025 年 6 月，Meta Platforms 以 14.3 亿美元收购了 Scale AI 49% 的股份，反映出市场对其在 AI 数据基础设施领域的高度认可。然而，Google 宣布将与 Scale AI 断绝合作关系，原因是 Meta 的收购引发了对数据安全和竞争的担忧。

尽管面临挑战，Scale AI 计划继续扩展其产品和服务，提升 AI 模型的训练和评估效率，推动人工智能技术的普及和应用。

核心业务与产品

1. Scale Data Engine：这是 Scale AI 的旗舰产品，提供高质量的数据标注、收集和管理服务，支持文本、图像、视频、3D LiDAR 等多种数据类型。该平台结合人工智能与人工监督，确保数据质量，适用于从低量实验到大规模生产项目的各种机器学习任务。
2. Scale Nucleus：这是一个数据可视化和分析平台，帮助开发人员更有效地理解和管理数据集，解决数据质量问题，修复模型失败模式，加速模型开发过程。
3. Scale GenAI Platform (SGP)：该平台使 AI 团队能够构建、评估和控制智能解决方案，处理企业数据，执行操作，并通过人机交互持续改进。它支持生成式 AI 应用的开发，帮助企业构建智能代理系统。
4. Scale Evaluation：这是一个用于测试大型语言模型（LLMs）的平台，通过基准测试识别模型的弱点，并指出需要额外训练数据的领域，支持模型的评估和优化。

核心优势

• 高质量数据标注：Scale AI 结合人工智能与人工监督，确保数据标注的高质量，适用于敏感领域，如医疗保健和自动驾驶。
• 多模态支持：支持文本、图像、视频、3D LiDAR 等多种数据类型，满足不同 AI 应用的需求。
• 可扩展性：Scale 的平台支持从低量实验到大规模生产项目的各种机器学习任务，具有良好的可扩展性。
• 企业级整合能力：Scale 的平台能够与企业现有的机器学习数据管道集成，提供灵活的工作流选项，满足不同企业的需求。

目标用户

• 生成式 AI 公司：如 OpenAI、Meta、Cohere 和 Adept，依赖高质量的标注数据来训练和优化其大型语言模型。
• 企业客户：涵盖医疗、金融、汽车、零售等行业，利用 Scale AI 的数据平台进行模型微调、文档处理和自动化工作流构建。
• 政府机构：如美国国防部，使用 Scale AI 的数据服务进行安全性验证和关键任务系统的训练。
• 研究机构：例如哈佛医学院的 Datta 实验室，利用 Scale AI 的数据平台加速研究进展。

发展前景

Scale AI 正在从传统的数据标注服务商，转型为企业级生成式 AI 基础设施的关键提供商。

• 收入增长：预计 2025 年收入将达到 20 亿美元，较 2024 年的 8.7 亿美元增长超过 130%。
• 战略投资：Meta 于 2025 年 6 月以 143 亿美元投资 Scale AI，获得公司 49% 的非投票股份，进一步巩固其在 AI 生态系统中的地位。
• 市场定位：Scale AI 的全栈 GenAI 平台和数据引擎（Scale Data Engine）使其在企业级 AI 应用中占据重要位置，支持从模型训练到推理的全过程。