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发布日期：2024-12-22 07:53
Forbes
■Alexandr Wang算是在美国核武器计划的笼罩下长大的。19岁时，他从麻省理工学院（MIT）辍学，并与人共同创建了Scale AI。如今，他正帮助美国空军、美国陆军、通用汽车和Flexport等客户挖掘数据中蕴藏的潜力。
Alexandr Wang的成长环境离不开位于美国新墨西哥州的洛斯阿拉莫斯国家实验室（Los Alamos National Lab）。这个绝密实验室是美国在二战期间研制出第一颗原子弹的地方，而他的父母是美国军方武器研究项目的物理学家。
如今，Alexandr Wang也走上了类似的道路。成立六年、总部位于旧金山的Scale AI已经根据政府的需求与其签订了三份总价值达1.1亿美元的合同，以帮助美国空军和陆军加强对人工智能的使用。对于一个25岁的人来说，这很了不起。
在分析卫星图像的速度方面，Scale AI的技术比人工要快得多，并且可以确定俄罗斯的炸弹在乌克兰造成了多大的破坏。除了军队，包括通用汽车和Flexport在内的300多家公司都在使用Scale AI的服务，这让他们能够从海量的原始信息中“掘金”——比如数百万份航运文件，或者自动驾驶汽车的原始视频。
“每个行业都有大量的数据，”曾在2018年登上《福布斯》美国30 Under 30的Alexandr Wang表示。“我们的目标是帮助他们释放出数据的潜力，用人工智能推动他们的业务。”
去年的一轮3.25亿美元融资令Scale AI的估值达到了73亿美元，其营收则估计为1亿美元。Alexandr Wang拥有公司约15%的股份，价值10亿美元，这使他成为了世界上最年轻的白手起家亿万富豪。
2019年的时候，Alexandr Wang曾在采访中与《福布斯》分享过自己对风险容忍度的看法，以及对“数据就是新代码”的信念，而这两点对于理解他如何创建和发展一家独角兽公司非常重要。
但要真正明白这些信念是如何形成的，我们还得先回顾一下他的中学经历。
小时候，Alexandr Wang是一名数学天才，曾参加过全国数学和编程比赛。六年级时，他第一次报名参加了全国数学竞赛，目的是获得一张去迪士尼乐园的免费门票。
“我在成长的过程中非常喜欢数学。有一个数学竞赛叫做MATHCOUNTS，会举办一年一度的全国性比赛，如果你表现得足够好，就可以获得坐飞机去免费旅游的机会。在我六年级的时候，这个机会是去迪士尼乐园，而我从来没去过，所以这是我参加数学竞赛的动力。”
在那之后，Alexandr Wang又参加了包括编码和美国计算机奥林匹克竞赛（USACO）等在内的更多比赛，并且被硅谷最热门的公司之一Addepar聘用。招聘方并不需要知道他只是一名高中生，其看到的是他的技术足以配得上一份软件工程师的工作。
17岁时，Alexandr Wang开始在问答网站Quora做全职编程，并在那遇到了Scale AI的联合创始人Lucy Guo。在结束了Addepar和Quora的工作后，Alexandr Wang进入MIT专攻机器学习领域，然后完成了头一年的学业。一切都似乎显得很正常，他继续参加了暑期实习的面试，并收到了一些录用通知。
但经过一番思考后，Alexandr Wang决定拒绝所有这些邀请，并从MIT辍学。他接受了Y Combinator的初始投资，和Lucy Guo一起创办了Scale AI。
“我告诉父母，这就是我暑假要做的一件事。显然，我再也没有回学校。”
虽然Alexandr Wang没有学位，但他拥有一套对初创公司来说独特且有价值的技能。
“我认为，尽可能多地去展示‘自己知道如何建造东西’是至关重要的。”他解释称，“公司是建立在那些进入公司后发现了某种低效率现象或找到了更好方法的人才的基础上的，我们要做的便是推动新方案的实现。”
通过在快速发展的初创公司积累工作经验，Alexandr Wang能够把多年来学到的东西拼凑起来，用于解决实际中的计算问题，而在初创公司的经历也让其能够从内部人士的角度了解这些公司是如何运营的。
尽管Y Combinator提供了一个很好的机会，但在没有明确自己想要做什么之前就退学，似乎是一个很大的赌博。可Alexandr Wang的看法不同：“如果你现在不愿意迈出这一步，那你什么时候愿意呢？”
如果要总结Alexandr Wang对于Scale AI的愿景，那便是“数据是新的代码”。该公司认为，在硅谷许多最具影响力的公司背后，是对高质量数据训练的需求，尤其是在核心业务越来越依赖机器学习的情况下。
Scale AI很快发现了这个机会，并致力于帮助企业智能化地标记其数据集，无论是文本、视频还是图像。
当然，这个市场非常广阔。一开始，Alexandr Wang和团队并不一定知道应该关注哪种数据。因此，他们尝试了各种选择，其中一些成功了，另一些则不太成功。
Alexandr Wang承认了Scale AI在早期的一些失败经历。“当时有很多机会，包括关于图像和可以提供给计算机视觉的不同类型感官数据的机会，以及围绕着结构化数据改革的机会，像PDF文档等。”
所以，Scale AI的团队在最初采取了多头并进的策略，即同时尝试上述机会，但都没有出现太多进展。于是团队决定，“好吧，我们要完全放弃其中一个方向，以专注于图像、计算机视觉和其他类型的传感器数据。”
而这最终成为了Scale AI最大的突破之一。
如果当时的这个决定明确了一件事，那就是一次性地尝试多个计划来确定哪些可行、哪些不可行并不一定是坏事。
毕竟，大家都在说要专注，但你怎么知道你所专注的事情真的会起作用？只有经过测试，经过失败或成功，你才会知道。
而且，失败并不一定是负面的。从Alexandr Wang和Scale AI身上可以看出，在实现结果的方法上和团队应对失败的方式上保持灵活性，便能让公司继续保持前进。
另外，Alexandr Wang也展示了，尤其是在软件领域，要带着敢于冒险的心态和实现使命的决心，去构建出有意义的东西。在这个过程中，最好的方式就是尽快开始。毕竟，当他从MIT退学去创立Scale AI时，他甚至没有一个成熟的想法去设想出公司未来三年会是什么样子。
Alexandr Wang所拥有的，是技术专长和创立公司的意愿，尽管这是他的第一次。他仍然会犯错，就像所有创始人一样，然后迅速做出反应，并一次又一次地纠正错误。任何事情都有机会成本，除非你尝试一下，否则便不会知道。■
Alexandr Wang的成长环境离不开位于美国新墨西哥州的洛斯阿拉莫斯国家实验室（Los Alamos National Lab）。这个绝密实验室是美国在二战期间研制出第一颗原子弹的地方，而他的父母是美国军方武器研究项目的物理学家。
如今，Alexandr Wang也走上了类似的道路。成立六年、总部位于旧金山的Scale AI已经根据政府的需求与其签订了三份总价值达1.1亿美元的合同，以帮助美国空军和陆军加强对人工智能的使用。对于一个25岁的人来说，这很了不起。
在分析卫星图像的速度方面，Scale AI的技术比人工要快得多，并且可以确定俄罗斯的炸弹在乌克兰造成了多大的破坏。除了军队，包括通用汽车和Flexport在内的300多家公司都在使用Scale AI的服务，这让他们能够从海量的原始信息中“掘金”——比如数百万份航运文件，或者自动驾驶汽车的原始视频。
“每个行业都有大量的数据，”曾在2018年登上《福布斯》美国30 Under 30的Alexandr Wang表示。“我们的目标是帮助他们释放出数据的潜力，用人工智能推动他们的业务。”
去年的一轮3.25亿美元融资令Scale AI的估值达到了73亿美元，其营收则估计为1亿美元。Alexandr Wang拥有公司约15%的股份，价值10亿美元，这使他成为了世界上最年轻的白手起家亿万富豪。
2019年的时候，Alexandr Wang曾在采访中与《福布斯》分享过自己对风险容忍度的看法，以及对“数据就是新代码”的信念，而这两点对于理解他如何创建和发展一家独角兽公司非常重要。
但要真正明白这些信念是如何形成的，我们还得先回顾一下他的中学经历。
小时候，Alexandr Wang是一名数学天才，曾参加过全国数学和编程比赛。六年级时，他第一次报名参加了全国数学竞赛，目的是获得一张去迪士尼乐园的免费门票。
“我在成长的过程中非常喜欢数学。有一个数学竞赛叫做MATHCOUNTS，会举办一年一度的全国性比赛，如果你表现得足够好，就可以获得坐飞机去免费旅游的机会。在我六年级的时候，这个机会是去迪士尼乐园，而我从来没去过，所以这是我参加数学竞赛的动力。”
在那之后，Alexandr Wang又参加了包括编码和美国计算机奥林匹克竞赛（USACO）等在内的更多比赛，并且被硅谷最热门的公司之一Addepar聘用。招聘方并不需要知道他只是一名高中生，其看到的是他的技术足以配得上一份软件工程师的工作。
17岁时，Alexandr Wang开始在问答网站Quora做全职编程，并在那遇到了Scale AI的联合创始人Lucy Guo。在结束了Addepar和Quora的工作后，Alexandr Wang进入MIT专攻机器学习领域，然后完成了头一年的学业。一切都似乎显得很正常，他继续参加了暑期实习的面试，并收到了一些录用通知。
但经过一番思考后，Alexandr Wang决定拒绝所有这些邀请，并从MIT辍学。他接受了Y Combinator的初始投资，和Lucy Guo一起创办了Scale AI。
“我告诉父母，这就是我暑假要做的一件事。显然，我再也没有回学校。”
虽然Alexandr Wang没有学位，但他拥有一套对初创公司来说独特且有价值的技能。
“我认为，尽可能多地去展示‘自己知道如何建造东西’是至关重要的。”他解释称，“公司是建立在那些进入公司后发现了某种低效率现象或找到了更好方法的人才的基础上的，我们要做的便是推动新方案的实现。”
通过在快速发展的初创公司积累工作经验，Alexandr Wang能够把多年来学到的东西拼凑起来，用于解决实际中的计算问题，而在初创公司的经历也让其能够从内部人士的角度了解这些公司是如何运营的。
尽管Y Combinator提供了一个很好的机会，但在没有明确自己想要做什么之前就退学，似乎是一个很大的赌博。可Alexandr Wang的看法不同：“如果你现在不愿意迈出这一步，那你什么时候愿意呢？”
如果要总结Alexandr Wang对于Scale AI的愿景，那便是“数据是新的代码”。该公司认为，在硅谷许多最具影响力的公司背后，是对高质量数据训练的需求，尤其是在核心业务越来越依赖机器学习的情况下。
Scale AI很快发现了这个机会，并致力于帮助企业智能化地标记其数据集，无论是文本、视频还是图像。
当然，这个市场非常广阔。一开始，Alexandr Wang和团队并不一定知道应该关注哪种数据。因此，他们尝试了各种选择，其中一些成功了，另一些则不太成功。
Alexandr Wang承认了Scale AI在早期的一些失败经历。“当时有很多机会，包括关于图像和可以提供给计算机视觉的不同类型感官数据的机会，以及围绕着结构化数据改革的机会，像PDF文档等。”
所以，Scale AI的团队在最初采取了多头并进的策略，即同时尝试上述机会，但都没有出现太多进展。于是团队决定，“好吧，我们要完全放弃其中一个方向，以专注于图像、计算机视觉和其他类型的传感器数据。”
而这最终成为了Scale AI最大的突破之一。
如果当时的这个决定明确了一件事，那就是一次性地尝试多个计划来确定哪些可行、哪些不可行并不一定是坏事。
毕竟，大家都在说要专注，但你怎么知道你所专注的事情真的会起作用？只有经过测试，经过失败或成功，你才会知道。
而且，失败并不一定是负面的。从Alexandr Wang和Scale AI身上可以看出，在实现结果的方法上和团队应对失败的方式上保持灵活性，便能让公司继续保持前进。
另外，Alexandr Wang也展示了，尤其是在软件领域，要带着敢于冒险的心态和实现使命的决心，去构建出有意义的东西。在这个过程中，最好的方式就是尽快开始。毕竟，当他从MIT退学去创立Scale AI时，他甚至没有一个成熟的想法去设想出公司未来三年会是什么样子。
Alexandr Wang所拥有的，是技术专长和创立公司的意愿，尽管这是他的第一次。他仍然会犯错，就像所有创始人一样，然后迅速做出反应，并一次又一次地纠正错误。任何事情都有机会成本，除非你尝试一下，否则便不会知道。■
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如今，Alexandr Wang也走上了类似的道路。成立六年、总部位于旧金山的Scale AI已经根据政府的需求与其签订了三份总价值达1.1亿美元的合同，以帮助美国空军和陆军加强对人工智能的使用。对于一个25岁的人来说，这很了不起。
在分析卫星图像的速度方面，Scale AI的技术比人工要快得多，并且可以确定俄罗斯的炸弹在乌克兰造成了多大的破坏。除了军队，包括通用汽车和Flexport在内的300多家公司都在使用Scale AI的服务，这让他们能够从海量的原始信息中“掘金”——比如数百万份航运文件，或者自动驾驶汽车的原始视频。
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去年的一轮3.25亿美元融资令Scale AI的估值达到了73亿美元，其营收则估计为1亿美元。Alexandr Wang拥有公司约15%的股份，价值10亿美元，这使他成为了世界上最年轻的白手起家亿万富豪。
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小时候，Alexandr Wang是一名数学天才，曾参加过全国数学和编程比赛。六年级时，他第一次报名参加了全国数学竞赛，目的是获得一张去迪士尼乐园的免费门票。
“我在成长的过程中非常喜欢数学。有一个数学竞赛叫做MATHCOUNTS，会举办一年一度的全国性比赛，如果你表现得足够好，就可以获得坐飞机去免费旅游的机会。在我六年级的时候，这个机会是去迪士尼乐园，而我从来没去过，所以这是我参加数学竞赛的动力。”
在那之后，Alexandr Wang又参加了包括编码和美国计算机奥林匹克竞赛（USACO）等在内的更多比赛，并且被硅谷最热门的公司之一Addepar聘用。招聘方并不需要知道他只是一名高中生，其看到的是他的技术足以配得上一份软件工程师的工作。
17岁时，Alexandr Wang开始在问答网站Quora做全职编程，并在那遇到了Scale AI的联合创始人Lucy Guo。在结束了Addepar和Quora的工作后，Alexandr Wang进入MIT专攻机器学习领域，然后完成了头一年的学业。一切都似乎显得很正常，他继续参加了暑期实习的面试，并收到了一些录用通知。
但经过一番思考后，Alexandr Wang决定拒绝所有这些邀请，并从MIT辍学。他接受了Y Combinator的初始投资，和Lucy Guo一起创办了Scale AI。
“我告诉父母，这就是我暑假要做的一件事。显然，我再也没有回学校。”
虽然Alexandr Wang没有学位，但他拥有一套对初创公司来说独特且有价值的技能。
“我认为，尽可能多地去展示‘自己知道如何建造东西’是至关重要的。”他解释称，“公司是建立在那些进入公司后发现了某种低效率现象或找到了更好方法的人才的基础上的，我们要做的便是推动新方案的实现。”
通过在快速发展的初创公司积累工作经验，Alexandr Wang能够把多年来学到的东西拼凑起来，用于解决实际中的计算问题，而在初创公司的经历也让其能够从内部人士的角度了解这些公司是如何运营的。
尽管Y Combinator提供了一个很好的机会，但在没有明确自己想要做什么之前就退学，似乎是一个很大的赌博。可Alexandr Wang的看法不同：“如果你现在不愿意迈出这一步，那你什么时候愿意呢？”
如果要总结Alexandr Wang对于Scale AI的愿景，那便是“数据是新的代码”。该公司认为，在硅谷许多最具影响力的公司背后，是对高质量数据训练的需求，尤其是在核心业务越来越依赖机器学习的情况下。
Scale AI很快发现了这个机会，并致力于帮助企业智能化地标记其数据集，无论是文本、视频还是图像。
当然，这个市场非常广阔。一开始，Alexandr Wang和团队并不一定知道应该关注哪种数据。因此，他们尝试了各种选择，其中一些成功了，另一些则不太成功。
Alexandr Wang承认了Scale AI在早期的一些失败经历。“当时有很多机会，包括关于图像和可以提供给计算机视觉的不同类型感官数据的机会，以及围绕着结构化数据改革的机会，像PDF文档等。”
所以，Scale AI的团队在最初采取了多头并进的策略，即同时尝试上述机会，但都没有出现太多进展。于是团队决定，“好吧，我们要完全放弃其中一个方向，以专注于图像、计算机视觉和其他类型的传感器数据。”
而这最终成为了Scale AI最大的突破之一。
如果当时的这个决定明确了一件事，那就是一次性地尝试多个计划来确定哪些可行、哪些不可行并不一定是坏事。
毕竟，大家都在说要专注，但你怎么知道你所专注的事情真的会起作用？只有经过测试，经过失败或成功，你才会知道。
而且，失败并不一定是负面的。从Alexandr Wang和Scale AI身上可以看出，在实现结果的方法上和团队应对失败的方式上保持灵活性，便能让公司继续保持前进。
另外，Alexandr Wang也展示了，尤其是在软件领域，要带着敢于冒险的心态和实现使命的决心，去构建出有意义的东西。在这个过程中，最好的方式就是尽快开始。毕竟，当他从MIT退学去创立Scale AI时，他甚至没有一个成熟的想法去设想出公司未来三年会是什么样子。
Alexandr Wang所拥有的，是技术专长和创立公司的意愿，尽管这是他的第一次。他仍然会犯错，就像所有创始人一样，然后迅速做出反应，并一次又一次地纠正错误。任何事情都有机会成本，除非你尝试一下，否则便不会知道。■
Alexandr Wang的成长环境离不开位于美国新墨西哥州的洛斯阿拉莫斯国家实验室（Los Alamos National Lab）。这个绝密实验室是美国在二战期间研制出第一颗原子弹的地方，而他的父母是美国军方武器研究项目的物理学家。
如今，Alexandr Wang也走上了类似的道路。成立六年、总部位于旧金山的Scale AI已经根据政府的需求与其签订了三份总价值达1.1亿美元的合同，以帮助美国空军和陆军加强对人工智能的使用。对于一个25岁的人来说，这很了不起。
在分析卫星图像的速度方面，Scale AI的技术比人工要快得多，并且可以确定俄罗斯的炸弹在乌克兰造成了多大的破坏。除了军队，包括通用汽车和Flexport在内的300多家公司都在使用Scale AI的服务，这让他们能够从海量的原始信息中“掘金”——比如数百万份航运文件，或者自动驾驶汽车的原始视频。
“每个行业都有大量的数据，”曾在2018年登上《福布斯》美国30 Under 30的Alexandr Wang表示。“我们的目标是帮助他们释放出数据的潜力，用人工智能推动他们的业务。”
去年的一轮3.25亿美元融资令Scale AI的估值达到了73亿美元，其营收则估计为1亿美元。Alexandr Wang拥有公司约15%的股份，价值10亿美元，这使他成为了世界上最年轻的白手起家亿万富豪。
2019年的时候，Alexandr Wang曾在采访中与《福布斯》分享过自己对风险容忍度的看法，以及对“数据就是新代码”的信念，而这两点对于理解他如何创建和发展一家独角兽公司非常重要。
但要真正明白这些信念是如何形成的，我们还得先回顾一下他的中学经历。
小时候，Alexandr Wang是一名数学天才，曾参加过全国数学和编程比赛。六年级时，他第一次报名参加了全国数学竞赛，目的是获得一张去迪士尼乐园的免费门票。
“我在成长的过程中非常喜欢数学。有一个数学竞赛叫做MATHCOUNTS，会举办一年一度的全国性比赛，如果你表现得足够好，就可以获得坐飞机去免费旅游的机会。在我六年级的时候，这个机会是去迪士尼乐园，而我从来没去过，所以这是我参加数学竞赛的动力。”
在那之后，Alexandr Wang又参加了包括编码和美国计算机奥林匹克竞赛（USACO）等在内的更多比赛，并且被硅谷最热门的公司之一Addepar聘用。招聘方并不需要知道他只是一名高中生，其看到的是他的技术足以配得上一份软件工程师的工作。
17岁时，Alexandr Wang开始在问答网站Quora做全职编程，并在那遇到了Scale AI的联合创始人Lucy Guo。在结束了Addepar和Quora的工作后，Alexandr Wang进入MIT专攻机器学习领域，然后完成了头一年的学业。一切都似乎显得很正常，他继续参加了暑期实习的面试，并收到了一些录用通知。
但经过一番思考后，Alexandr Wang决定拒绝所有这些邀请，并从MIT辍学。他接受了Y Combinator的初始投资，和Lucy Guo一起创办了Scale AI。
“我告诉父母，这就是我暑假要做的一件事。显然，我再也没有回学校。”
虽然Alexandr Wang没有学位，但他拥有一套对初创公司来说独特且有价值的技能。
“我认为，尽可能多地去展示‘自己知道如何建造东西’是至关重要的。”他解释称，“公司是建立在那些进入公司后发现了某种低效率现象或找到了更好方法的人才的基础上的，我们要做的便是推动新方案的实现。”
通过在快速发展的初创公司积累工作经验，Alexandr Wang能够把多年来学到的东西拼凑起来，用于解决实际中的计算问题，而在初创公司的经历也让其能够从内部人士的角度了解这些公司是如何运营的。
尽管Y Combinator提供了一个很好的机会，但在没有明确自己想要做什么之前就退学，似乎是一个很大的赌博。可Alexandr Wang的看法不同：“如果你现在不愿意迈出这一步，那你什么时候愿意呢？”
如果要总结Alexandr Wang对于Scale AI的愿景，那便是“数据是新的代码”。该公司认为，在硅谷许多最具影响力的公司背后，是对高质量数据训练的需求，尤其是在核心业务越来越依赖机器学习的情况下。
Scale AI很快发现了这个机会，并致力于帮助企业智能化地标记其数据集，无论是文本、视频还是图像。
当然，这个市场非常广阔。一开始，Alexandr Wang和团队并不一定知道应该关注哪种数据。因此，他们尝试了各种选择，其中一些成功了，另一些则不太成功。
Alexandr Wang承认了Scale AI在早期的一些失败经历。“当时有很多机会，包括关于图像和可以提供给计算机视觉的不同类型感官数据的机会，以及围绕着结构化数据改革的机会，像PDF文档等。”
所以，Scale AI的团队在最初采取了多头并进的策略，即同时尝试上述机会，但都没有出现太多进展。于是团队决定，“好吧，我们要完全放弃其中一个方向，以专注于图像、计算机视觉和其他类型的传感器数据。”
而这最终成为了Scale AI最大的突破之一。
如果当时的这个决定明确了一件事，那就是一次性地尝试多个计划来确定哪些可行、哪些不可行并不一定是坏事。
毕竟，大家都在说要专注，但你怎么知道你所专注的事情真的会起作用？只有经过测试，经过失败或成功，你才会知道。
而且，失败并不一定是负面的。从Alexandr Wang和Scale AI身上可以看出，在实现结果的方法上和团队应对失败的方式上保持灵活性，便能让公司继续保持前进。
另外，Alexandr Wang也展示了，尤其是在软件领域，要带着敢于冒险的心态和实现使命的决心，去构建出有意义的东西。在这个过程中，最好的方式就是尽快开始。毕竟，当他从MIT退学去创立Scale AI时，他甚至没有一个成熟的想法去设想出公司未来三年会是什么样子。
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■ 或者，热烈空雨伴芬芳泥土；绿绿生命缠锐意骄阳。
回望，回望，一马平川红酒飘散断归途。
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