Scale AI

Scale AI 是2016年在旧金山起跑的一家公司，两个创始人 Alexandr Wang 和 Lucy Guo 当时都还没毕业。它做的事很底层：帮别的AI公司把原始数据变成能拿来训练模型的「干净标签」。图像、视频、文本、音频、3D点云，这些活它都接。

它的核心是一套叫 Data Engine 的管线，把机器学习预标注和人工精校叠在一起——机器先粗标一遍，人再复核修正，质量和速度比纯手工强出一截。后来业务又长出两块：一块面向政府和防务（Donovan），一块专门给大语言模型做 RLHF 数据与人机协作评估。

• 客户名单挺扎眼：OpenAI、Meta，还有美国国防部都在用它的标注和评估服务。2025年6月，Meta 花 143 亿美元买下它约 49% 的非投票股权，公司估值随之到近 290 亿美元，Wang 也离开去 Meta 管超级智能实验室。

对想自己训模型、又不想养一整支标注团队的公司来说，Scale 这类外包数据基建算省心；代价是企业级报价不便宜，小项目和个人开发者未必划算。它在合规上也下了本，过了 SOC 2 Type II 和 ISO 27001 这类认证。