斩获10亿美元融资后，这家年轻的初创公司估值已达138亿美元。

不久前，OpenAI和英伟达公司的人工智能训练数据提供商Scale AI对外宣布，已经在F轮融资中筹集了10亿美元。

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F轮融资由Accel领投，包括Cisco Investments、DFJ Growth、Intel Capital、ServiceNow Ventures、AMD Ventures、WCM、Amazon、Elad Gil（Color Genomics的联合创始人和连续技术投资者）和Meta。

现有投资者包括Y Combinator，Nat Friedman，Index Ventures，Founders Fund，Coatue，Thrive Capital，Spark Capital，Nvidia，Tiger Global Management，Greenoaks和惠灵顿管理公司也参与了这一轮投资。

该融资对这家企业科技公司的估值为138亿美元，几乎是上次报告估值的两倍。截至目前，这家总部位于旧金山的公司已经筹集了16亿美元的融资。

年轻的数据公司背后是同样年轻的创始人

对于公众来说，因为公司背后的天才华人少年以及近期的数笔高额融资，Scale AI算得上是AI领域的明星初创企业。

Scale AI创始人为95后华人少年Alexandr Wang。19岁那年，他从麻省理工学院退学，和同样从卡内基梅隆大学退学的Lucy Guo创办了Scale AI。

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Alexandr Wang自小成长于一个学者氛围浓厚的家庭，父母皆为物理学家，这对他早期的教育给予了深厚的影响。其数学天赋从小学起便已显现，多次在全国数学竞赛中获奖。进入中学后，Alexandr更是在计算机科学、物理学和数学奥赛中屡获佳绩，成为各类竞赛的常客。

此外，Alexandr Wang早年便已涉足硅谷，曾加入Addepar和Quora等知名企业的工作团队。在Quora，Alexandr遇到了同样才华横溢的Lucy Guo。

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Lucy Guo同样出身于学者家庭，父母皆为工程师。其在编程方面展现出惊人的自学能力，小学二年级即开始编程探索，并成为推特机器人开发的先驱之一，而后，她在卡内基梅隆大学深造计算机科学与人机交互，并在Facebook、Quora、Snapchat积累了丰富的工作经验。

对人工智能领域的共同热忱促使两人在2016年共同创立了Scale AI，专注于为企业提供高质量的数据标注和AI模型训练服务。公司成立不久，便得到了硅谷顶级孵化器Y Combinator和风险投资公司Accel的支持，完成了种子轮和A轮融资。

2018年，Scale AI又宣布完成Index Venture牵头的1800万美元B轮融资。2019年，再获Founders Fund领投1亿美元C轮融资，使得公司估值超10亿美元，正式进入独角兽行列。

2020年12月，Scale AI完成1.5亿美元D轮融资，估值达到了35亿美元。2021年，Scale AI完成3.25亿美元E轮融资。

而公司最近的一笔投资则刚刚完成。

凭借着强大的吸金能力，Alexandr Wang的身价因在Scale AI约14%的占股达到20亿美元，重新摘得最年轻白手起家亿万富豪的称号。此前Alexandr Wang在2021年就已入选福布斯企业技术领域「30 under 30」排行榜，被称为硅谷的“下一个扎克伯格”。

而在接受《财富》杂志独家采访时，Alexandr Wang也分享了此前未披露的有关公司财务状况的细节，他透露公司的年度经常性收入在2023年增加了两倍，预计到2024年底还将达到14亿美元。

万众瞩目之时，Scale AI顺势推出首个大语言模型排行榜

就在融资消息之后，Scale AI公布了其首个大语言模型排行榜，旨在评价大型语言模型（LLMs）在生成式AI编码、指令遵循、数学处理及多语言能力等多个关键领域的表现。

Scale AI声称榜单基于私有的、经过策划的和未开发的数据集制定，标志着对LLM性能评估的新尝试。该排行榜出自Scale AI的安全、评估和对齐实验室，通过保密评估提示确保评价的中立性和完整性，与现有如MLCommons基准和斯坦福HAI透明度指数等排名机制形成补充。

Scale排行榜显示，OpenAI的GPT系列在四大评估类别中的三项居首，而Anthropic PBC的明星产品Claude 3 Opus则在剩余一项中夺魁。此外，Google LLC的Gemini模型同样成绩斐然，与GPT模型在数个领域并驾齐驱。

其中，在“Scale Coding”类别，每款模型需在随机选取的提示上经历至少50次对比，以确保评分精确。结果显示，GPT-4 Turbo Preview、GPT-4o与Gemini 1.5 Pro（I/O后）三者分数接近，在该领域并列第一。

Scale AI声称其评估分数有95%的置信度，前三名之间的差异很小。具体来看，GPT-4 Turbo预览版有轻微优势，得分为1155分，GPT-4 o以1144分排名第二，Gemini 1.5 Pro（Post I/O）获得1112分。

多语言领域中，GPT-4o与Gemini 1.5 Pro（I/O后）共同占据榜首，得分分别为1139和1129，紧随其后的是GPT-4 Turbo与Gemini Pro 1.5（Pre I/O）。

GPT-4o还在“指令追踪”领域夺得头名，得分为88.57，紧随其后的是87.64分的GPT-4 Turbo Preview，反映了Google模型在此方面尚有提升空间，Meta Platforms的Llama 3 70b Instruct及Mistral的Large Latest LLM则紧跟OpenAI之后，得分分别为85.55分和85.34分。

数学能力测试中，Anthropic的Claude 3 Opus以显著优势获得最高分95.19分，领先于GPT-4 Turbo Preview和GPT-4o的95.10分和94.85分。

Scale AI强调以上测试排名是由“经过验证的领域专家”创建的，所使用的提示词和给出的排名都经过仔细评估，以确保可信度，Scale AI也通过公布对所使用的评估方法的明确解释来确保透明度。

值得注意的是，尽管上述排名提供了有价值的视角，但一些知名模型如AI21实验室的Jurassic和Jamba、Cohere的Aya和Command LLM，以及Elon Musk的xAI Corp.的Grok模型等并未参与评估，显示出目前排名的局限性。

作为一家初创企业，在AI领域公认的三个基本支柱：数据、算法和算力中，Scale AI选择其他科技巨头涉足较少的数据领域是十分正确的一步，也因此，Scale AI选择在此时公开公司首份大语言模型排行榜，大有成为“最受信赖的第三方LLM评估机构”的意图。

虽然该份榜单在全面性上还稍显不足，但凭借在数据训练领域的深度，榜单仍旧具有参考性，更何况，Scale AI已经承诺将定期更新排行榜，适时纳入新出现的前沿模型，并扩展评估范畴，以补足榜单广度。

结语

在展示强大赚钱能力之后，Scale AI展示了想成为数据领域下一个权威的意图。Alexandr Wang不止一次表明现在是AI行业的关键时刻，需要不断增加的投资，创新和计算，需要高效的算法、创新和数据。

也因此，Scale AI开始关注大模型排行，在Alexandr Wang看来，“Scale AI必须比技术的发展方向领先一步。”

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如今，Alexandr Wang已经成为了事实上的硅谷的下一个扎克伯格，而他带领的Scale AI最终能否成为数据领域的下一个Meta或者OpenAI，可能还需要一些时间的检验。