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37歲華人理工男劍指AGI！1年收入70億，估值1000億

創業metaai

37歲華人理工男劍指AGI！1年收入70億，估值1000億

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編輯：KingHZ
【新智元導讀】Meta投資148億美元的Scale AI ， 原本被視為AI的「黃金選擇」 ， 然而 ， 另一個名不見經傳的后起之秀Surge AI ， 竟早已超越了它！一場AI大戰 ， 究竟誰能笑到最后？
在營收上 ， 后起之秀Surge AI一直碾壓Scale AI！
沒錯 ， Meta豪擲148億美元控股的Scale AI ， 竟然被晚成立4年的Surge AI在營收上超越了！

The Information報道：在2024年 ， Surge營收超過10億美元 ， Scale營收為8.7億美元收入
Surge AI創始人Edwin Chen轉發了相關推文 ， 就像在看Scale AI在演滑稽戲 。

消息圈內人都知道：Scale早已被Surge超越 ， 已成為公開的「秘密」 。
對Scale AI如此不利的消息被報告 ， 這時CEO被Meta天價挖走 ， Alexandr Wang的離職可謂恰到好處 。
O'Reilly Media創始人兼CEO爆出了更大內幕 ， 扎克伯格這次投資不是被坑了 ， 就是炒作：
根據我的消息來源 ， 不僅Surge更大 ， 而且它好得多 。 很多人告訴我 ， 盡管Scale在媒體上被大肆宣傳 ， 但它遠不是他們首選的服務商 。 我不知道是Meta在盡職調查上做得不夠 ， 還是說他們更在意炒作的熱度 ， 而不是實際情況 。

有趣的是 ， 路透社報道稱 ， 這家AI獨角獸啟動首輪融資 ， 募資額10億美元 ， 估值將達150億美元（約1000億元人民幣） 。
對比而言 ， Scale AI去年融資估值140億美元 ， 近期因Meta收購其49%股權并挖走CEO擔任AI主管 ， 估值飆升至近290億美元 。
據說 ， 這筆融資主要是為了抓住Scale AI近期客戶流失的機遇 ， 滿足日益增長的市場需求 。
不過 ， Scale AI和 Surge AI都是華人創立 ， 真是AI領域處處有華人 。

低調的Surge AI ， 要推動AGI
Surge AI ， 過往大多出現在圈內 ， 大眾媒體鮮有報道 。
但他們的使命非常宏大 ， 致力于用人類智能推動AGI 。

Surge AI：用人類智慧推動通用人工智能AGI的發展
他們認為數據質量決定了智能上限：
你的數據質量 ， 決定雄心的上限 。
你無法用方框框住智慧 ，
也無法將諾貝爾獎壓縮成復選框 。
人類的智能 ， 從來不是流水線商品 。


垃圾數據堆不出偉大AI ，
正如廢鐵里煉不出真金 。


他們認為是人類的選擇的數據塑造了AI的價值觀:
海明威、弗里達·卡羅、馮·諾依曼為何非凡？
是生命體驗的饋贈——戰爭、愛情、勝利、過錯 ，
他們贏過的戰役 ， 和輸過的戰斗 ，
每一次歡笑與掙扎 ， 都淬煉出作品的靈魂 。


數據之于AI ， 恰如經歷之于人類 。
它讓機器智能得以——
證明黎曼猜想、創造全新藝術、將飛船送上火星 。


我們建造的機器 ， 終將在速度、體量、記憶上超越人類 。
但它們永遠是人類之子 ，
由我們百萬次選擇中注入的價值觀塑造 。


數據不是鐵鍬與鎬 ， 而是為人父母的托付 。


通往AGI之路 ， 只有一次做對的機會 ， 這是他們的使命：
我們的使命 ， 是培育出如人類般豐盈的AGI ——
好奇、幽默、充滿想象力 ，
閃耀意料之外的才華 。


大家想要的AGI ，
是能治愈癌癥、揭開宇宙奧秘的智能 ，
【37歲華人理工男劍指AGI！1年收入70億，估值1000億】還是被點擊率、刷榜數據和炒作馴化的AI？


機會只有一次 ， 務必做對 。



85后華人干出一個千億獨角獸
Surge AI的創始人兼首席執行官Edwin Chen ， 出生于1988年 ， 曾在幾家知名科技公司工作 ， 包括谷歌、Facebook 和 Twitter ， 積累了豐富的工程經驗 。

在麻省理工學院（MIT） ， 他學習了數學、計算機科學和語言學
創業念頭始于他十年AI實戰中的痛點：不管是在谷歌還是Facebook ， 獲取可靠的人工標注數據始終是他最頭疼的問題 。
在他工作過的那些公司 ， 即使是一個小型數據標注項目 ， 也可能需要幾個月才能啟動 。
但速度和規模并不是唯一的問題——內部標注員的質量也常常堪憂！
而外部標注公司的效率和質量更是令人頭疼 。 他曾經遇到過3個月得到的10000行文本的標注結果 ， 結果發現50%的標簽都是垃圾數據 。
他發現即使是像谷歌和Meta這樣的巨型科技公司 ， 也缺乏創建高質量數據集所需的專業數據標注基礎設施 。
因此 ， 他看到了其中巨大的商機 。

短短六個月 ， 他們的業務增長了十倍 ， 取得了許多令人欣喜的成果：
通過重新標注現有數據集 ， 幫助客戶將機器學習模型的性能提升了50% 。


客戶將等待新標簽的時間從原來的3到6個月 ， 縮短到僅幾天 。


每周標注數百萬張圖像和文本 ， 涵蓋十幾種語言 。
而且他們的業務不局限于內容標注：從內容審核、AI公平性 ， 到打電話收集商業和醫療信息 ， 再到核心圖像識別和 NLP等問題 ， 他們都有涉獵 。
他們用技術驅動產品 ， 體現在四個方面：
首先 ， 提供功能豐富且完全可定制的數據標注模板 ， 幫助客戶通過直觀的界面進行數據收集 。
其次 ， 提供易于使用的API ， 使得標注任務可以通過編程方式輕松創建 。
通過復雜的機器學習基礎設施來標記和修正人類錯誤 。 人類和AI相互促進 ， 共同提升產品質量 。
最后 ， 「人類/AI協同標注」基礎設施 ， 可以讓模型隨著數據不斷輸入 ， 逐步接管更多的標注任務 。
Surge Al給OpenAI、Anthropic提高數據服務 ， 參與了ChatGPT、Claude3大模型訓練過程 ， 驗證了技術實力 。

獨特的理念：創業不需產品經理
身為前數據科學家 ， Edwin Chen認為在創業初期 ， 數據科學家帶來的價值非常有限 。 他還說 ， 早期也不需要產品經理——產品和方向應由創始人和工程師自己把握 。
在《No Priors》播客中指出 ， 他常聽到早期創始人把這兩個職位列為前五到十名員工之一 ， 「這在我看來簡直離譜」 。

他直言 ， 如果由他決定 ， 絕不會在初創階段就招數據科學家 。 「當你想把產品性能再提升2%或5%時 ， 數據科學家很棒 ， 但創業初期根本不是干這個的時候 。 」「你要追求的是 10 倍甚至 100 倍的突破 ， 而不是糾結幾個百分點的微調 ， 那不過是噪聲 。 」
他也認為 ， 早期并不需要產品經理 。 只有當工程師沒時間或精力再主導產品方向時 ， 這一角色才有意義 。 「工程師必須親自下場 ， 他們也應該能想出好點子 。 」「等公司大了再招產品經理不遲；一開始 ， 創始人就該自己想清楚要做什么產品 。 」
參考資料：
https://www.reuters.com/business/scale-ais-bigger-rival-surge-ai-seeks-up-1-billion-capital-raise-sources-say-2025-07-01/
https://www.youtube.com/watch?v=UU26zm676Lg
https://archive.ph/ZOasZ
https://www.surgehq.ai/

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