撰文：Techub News 整理
导语
在2025 年 6 月 Meta 宣布向 Scale AI 投资超 140 亿美元、公司估值达 290 亿美元，以及 Alexandr Wang（王曦）将领导 Meta 新 AI 超级智能实验室的背景下，他做客 Y Combinator 的《Light Cone》播客，进行了一场深度对话。作为全球领先的 AI 数据与基础设施公司 Scale AI 的创始人兼 CEO，Alexandr Wang 回顾了公司从 YC 孵化到成为 AI 基础设施关键参与者的历程，并分享了其对 AI 代理、未来工作形态、中美技术竞争以及无限市场机遇的前沿思考。本次对话揭示了 Scale AI 多次成功转型背后的战略逻辑，以及这位年轻 CEO 对 AI 产业未来的深刻洞察。
摘要
- AI 代理将重塑工作：未来经济将呈现“人类管理者指挥 AI 代理群”的模式，人类负责愿景、调试和解决复杂问题，而非被完全取代。
- Scale AI 的演进逻辑：从专注自动驾驶数据标注，到预判并布局大模型数据需求，再到构建企业级 AI 应用与代理工作流，其成功在于始终领先 AI 浪潮半步。
- 中美 AI 竞赛分析：美国在芯片和算法创新上占优，但中国在数据获取、政府支持、硬件制造（如机器人）和能源产能方面具有显著优势，竞争格局复杂。
- 无限市场与核心竞争力：企业未来的核心竞争力将源于其专有数据与定制化模型；AI 应用市场（尤其是企业级）是“无限市场”，规模潜力巨大。
- 成功的关键是“极致投入”：无论是公司战略还是个人成长，最核心的特质是对工作质量抱有近乎偏执的重视和投入感。
从 MIT 辍学到定义“人类 API”：Scale 的起源
Alexandr Wang（王曦）的创业故事常被简化为“MIT 辍学生创立 Scale AI”，但真实的起点更早且充满偶然。在进入 MIT 之前，他曾在 Quora 担任软件工程师，那时机器学习工程师的薪资已超过普通软件工程师，这让他早早感知到市场的风向。更关键的是，他在青少年时期参加旧金山理性主义社区组织的夏令营时，就接触到了“AI 可能是我们一生中最重要的领域，尤其是 AI 安全”的理念，演讲者包括后来成为 AI 安全领域关键人物的 Paul Christiano，以及 OpenAI 联合创始人 Greg Brockman 等。这在他心中埋下了种子。
进入 MIT 后，Alexandr Wang（王曦）深入学习 AI，但很快感到“坐不住”并申请了 Y Combinator。最初的创业想法颇具时代特色——2016 年正值“聊天机器人小泡沫”时期，受 Magic 等应用和 Facebook 的愿景推动。他们最初的想法是“为医生打造聊天机器人”，但 Alexandr Wang（王曦）坦言这很可笑，因为他们对医疗行业一无所知。他反思道，年轻创始人的前十个想法往往缺乏独特性，且对自身真正的优势（alpha）缺乏认知。
转机出现在 YC 期间。他们与另一家 YC 公司合租，观察到聊天机器人热潮背后一个更根本的需求：大量的数据和人力投入。于是，一个“离奇”的想法诞生了：为什么不直接为这些公司提供数据和人力服务呢？ 当时他们正处于迷茫期，但这个想法迅速成型。某晚，他随意搜索并买下了“scaleapi.com”的域名，一周后就在 Product Hunt 上线了。产品的标语是“人类劳动力的 API”，核心洞察是：如果能像调用 API 一样调用人类来完成工作，会怎样？ 这是一种“未来主义”的倒置——让人类为机器工作。
产品上线后，他们吸引了大量工程师用户，并借此获得了早期融资。不久，他们发现自动驾驶是第一个需要重点攻克的主要应用领域。尽管当时亚马逊的 Mechanical Turk 是市场主流，但体验极差。Scale AI 凭借更好的 API 和体验，吸引了一批新用户。一个关键转折点是自动驾驶公司 Cruise（同样是 YC 系公司）通过网站找到了他们，并迅速成为其最大客户。这促使他们做出了一个重大决策：全力聚焦自动驾驶数据标注市场。
当时，这个决定遭到了早期领投方的质疑，认为市场太小，无法支撑一家大公司。但 Alexandr Wang（王曦）团队坚信，自动驾驶是未来，相关公司融资额巨大，汽车厂商也在大力投入，市场潜力被低估。专注于这个看似狭窄的领域，能让他们更快地建立业务和规模。回顾过去，他说：“这两点都对了。专注确实让我们迅速达到了规模，但同时，那个市场也确实不足以支撑一家巨型企业。” 这预示了 Scale AI 未来必须不断演进和寻找新增长曲线。
预见大模型浪潮与 AI 代理重塑工作未来
在自动驾驶领域，缩放定律（Scaling Laws）并非核心议题，因为车载算力受限，工程师们更关注如何优化能在车上运行的小型算法。真正的转变始于 2019 年与 OpenAI 在 GPT-2 时代的合作。Alexandr Wang（王曦）回忆，GPT-2 在当时只是一个有趣的“玩具”，但到了 GPT-3（2020年），缩放定律的真实性已清晰可见。他分享了一个趣事：他让一位朋友试用 GPT-3，结果朋友在与 AI 对话中表现出了近乎“个人化”的沮丧和愤怒，这让他意识到，GPT-3 在性质上已与此前任何技术都不同，仿佛通过了某种图灵测试的雏形。不过，真正让生成式 AI 进入大众视野的，他认为是 DALL-E。
随着 2022 年 InstructGPT（ChatGPT 的前身）、ChatGPT 和 GPT-4 的相继出现，Scale AI 迎来了“农场时刻”——数据需求将呈天文数字增长。Alexandr Wang（王曦）指出，当前模型改进的收益更多来自推理和强化学习，而非预训练，我们正在进入一条新的能力曲线。
对于企业而言，未来的核心知识产权（IP）将不再是代码库，而是其专有的、经过精细调优的模型。企业可以基于自身独特的业务数据和工作环境，在基础模型之上构建差异化的 AI 能力。这引发了关于未来经济形态的思考：AGI 会像“博格”一样吞噬整个经济，还是会出现专业化的经济？Alexandr Wang（王曦）倾向于后者，他认为未来的“阿尔法”（超额收益）将取决于企业能否将业务问题封装成独特的数据集或环境，从而构建差异化的模型。
这种趋势将深刻改变工作形态。Alexandr Wang（王曦）持技术乐观态度，认为人类将掌握未来。他以编程为例，描绘了工作演进的三个阶段：1) 助手模式：AI 辅助人类工作；2) 单一代理协作模式：人类与一个 AI 代理同步工作（如 Cursor）；3) 代理群管理：人类管理者部署并协调一群 AI 代理完成各种任务。
“最后一个角色在当前的劳动力市场中有明确的语义——就是管理者。” 他解释道。悲观者（或 AGI 末日论者）认为，连管理代理的工作最终也会被代理取代。但 Alexandr Wang（王曦）认为，管理极其复杂，涉及愿景设定、问题调试和火灾扑救，这些根本上仍将由人类驱动，因为经济是由人类需求和欲望驱动的。因此，经济的终极状态将是“大规模人类管理者指挥 AI 代理”。
他引用自动驾驶的例子：即使现在，每辆自动驾驶汽车背后仍有远程协助人员，比例可能低至每 3-5 辆车配备一名操作员，人类参与度远超公众想象。但这恰恰是乐观之处：过去一个 Uber 司机只能开一辆车，未来一个人可以管理五辆车，生产力得到提升。要实现失业率保持低位的乐观未来，必须相信人类的需求几乎是无限的，效率提升会降低价格，从而激发更多需求，这一趋势在人类历史上一直可靠。
他进一步类比：20 世纪初的“计算机”指的是从事计算工作的人，而如今程序员获得了巨大的杠杆效应，一个 10 倍工程师能创造巨大价值。AI 时代，所有行业的人类都将获得类似程序员的杠杆提升，这将极大激发生产力和创造力。
Scale AI 的演进弧线：从数据工厂到无限市场
回顾 Scale AI 的发展轨迹，Alexandr Wang（王曦）将其描述为一场持续的自我革新。最初三年，公司完全专注于为自动驾驶公司提供数据。这项业务的一个内在属性是：为了在任何垂直领域取得成功，AI 首先需要数据，因此 Scale 对产品的需求往往先于 AI 渗透到该行业。这迫使他们必须走在 AI 浪潮的前面。
例如，他们在 2019 年就开始与 OpenAI 合作语言模型，2020 年与国防部（DoD）合作政府 AI 应用，远早于后来无人机和国防 AI 的热潮；他们也早早涉足企业 AI 应用。这种“超前布局”与 NVIDIA 的 Jensen Huang（黄仁勋）的策略相似，后者在年度演讲中总是领先趋势，因为他必须在趋势发生前就为之做好准备。
2021 年底至 2022 年初，Scale AI 开始向应用层拓展，构建基于 AI 的应用，如今更侧重于面向企业和政府客户的代理工作流和应用。这是一个关键的商业演进。从高度依赖人力的数据工厂业务，扩展到软件产品业务，需要不同的能力。Alexandr Wang（王曦）研究了历史上成功拓展新业务的公司，最典型的例子是亚马逊构建 AWS。2006 年 AWS 推出时，亚马逊股价下跌，分析师认为这个与核心零售无关的想法很糟糕。但其智慧在于两点：一是他们坚信云计算市场将无限增长；二是他们拥有规模经济带来的成本优势。
Alexandr Wang（王曦）意识到，初创公司早期需要聚焦狭窄市场以获得动力，但当有野心成为百亿甚至更大公司时，必须转向寻找“无限市场”。他的结论是：每个企业和组织都将用 AI 驱动的技术（尤其是代理技术）重构其整个业务，这将吞噬整个经济。因此，为企业构建 AI 应用和部署是一个无限市场。
目前，Scale AI 的应用业务增长远快于数据业务。他们采取的策略是聚焦于少数顶级客户，如全球排名第一的药企、电信公司、银行、医疗提供商，并与美国政府（尤其是国防部）深度合作，专注于构建真正差异化的 AI 能力。Alexandr Wang（王曦）透露，他们的 AI 应用业务已是行业规模最大的之一。这项业务的差异化优势，正源于其在数据业务中积累的能力：知道如何为大型模型构建者生产高度差异化的数据，并能将这种能力和运营经验应用于企业独特的业务问题，为其打造专业化应用。
从最高层面看，Scale AI 像是一家为世界最大组织提供技术（尤其是数据技术）的供应商。这与 Palantir 有相似之处，但侧重点不同：Palantir 专注于数据本体和集成，而 Scale 更关注对企业 AI 战略最具战略意义的数据，以及如何从企业内部生成或利用这些数据。目前两家公司更多是合作而非竞争，因为企业面临的问题规模巨大、棘手，市场空间无限，远未到赢家通吃的地步。
内部实践、硬评估与中美 AI 全方位竞争
作为走在 AI 前沿的公司，Scale AI 内部已广泛采用代理工具提升效率。Alexandr Wang（王曦）分享，当他们看到模型开发者开始使用强化学习训练能够执行端到端工作流的“推理模型”时，就意识到可以将现有的人力工作流转化为强化学习的环境和数据，从而实现自动化。现在，代理工作流已渗透到公司的招聘、质量控制、数据分析、销售报告等各个主要部门。关键在于识别那些重复性高的人力工作流，并将其转化为能够训练自动化工具的数据集。例如，将候选人的完整资料包提炼成供委员会决策的摘要，这种“深度研究+”类任务是最容易实现代理自动化的。
关于提示工程与微调/强化学习的关系，他认为随着模型变强，提示工程效果会更好，能解决大部分问题，但强化学习能将能力推向更高水平。对于初创公司，他建议需要制定策略，让产品或业务能够受益于模型能力快速提升的“复杂性曲线”。
为了衡量模型在复杂推理上的前沿能力，Scale AI 与“人类安全中心”合作创建了名为“人类最后考试”的评估基准。其独特之处在于，题目来自全球顶尖科学家和研究员贡献的、从未出现在任何教科书或考试中的全新难题，需要深厚的专业知识和长时间思考才能解决。最初发布时，最好的模型得分仅 7%-8%，如今已超过 20%，进步神速。Alexandr Wang（王曦）认为，AI 行业仍然缺乏真正艰难、能体现模型前沿能力的评估。这类评估一旦流行，就会成为整个行业研究和优化的“北极星”，推动进步。他预测，未来评估将转向更模糊、更复杂的真实世界任务。
关于 AI 的科学突破，他认为未来 12-24 个月内，很可能出现由模型推理操作带来的全新科学突破，尤其是在生物学等领域，模型可能拥有人类不具备的直觉。这将是科学发现的激动人心时刻。
话题转向中美 AI 竞争。Alexandr Wang（王曦）指出，当前世界上最好的开源模型来自中国（如 DeepSeek），这是一个“尴尬的现实”。他认为中国模型进步神速的一个简单解释是“间谍活动”——前沿模型训练中的大量“秘密”（技巧、超参数设置直觉等）流向了中国实验室。展望未来，中国很可能拥有先进的模型，目前可能落后半步，但很难预测真正并驾齐驱时会怎样。
他详细对比了双方优劣势：
- 美国优势：芯片、算法创新（净优势）。
- 中国优势：
- 数据：可无视版权或隐私规则获取数据；政府大规模推动数据标注中心建设、提供补贴和大学培养项目。
- 硬件制造：在机器人等硬件制造上成本极低（美国机器人成本2-3万美元，中国可能仅2-4千美元），拥有无与伦比的供应链能力。
- 能源生产：中国电网产能过去十年翻倍（主要靠煤炭），而美国电网产量基本持平，这是一个巨大的政策差距。
在国防和安全领域，未来冲突将转向“微型战争”，依赖无人机、具身机器人和网络战，而非传统的战斗机航母。另一个大趋势是“代理驱动战争”——将现有高度人工、信息有限的军事决策流程，转化为由 AI 代理协作执行的系统，从而将关键决策周期从数天缩短至数分钟，形成一种“无情”的快速对抗模式。Scale AI 正与美国印太司令部合作开发名为“雷霆锻造”的系统，正是将军事规划流程代理化，这可能会彻底改变冲突形态。
极致投入：构建伟大公司与个人的唯一心法
在访谈最后，当被问及对听众有何建议以取得类似成就时，Alexandr Wang（王曦）的回答回归到一个看似简单却无比深刻的核心：“你必须真的、真的、真的非常在乎。”
他认为，年轻人的一个可贵特质是，几乎把所有事情都看得极其重要，因而会付出巨大努力，关注每一个细节。他多年前写过一篇题为《雇佣那些在乎的人》的文章，其核心理念很简单：在面试或与人互动时，你能分辨出哪些人是敷衍了事，哪些人把工作视为极其重要、关乎自身成就感的大事。后者会因为工作没做好而感到不安，因做得出色而深感满足。这种“在乎的程度”是衡量一个人能否成功、以及合作是否愉快的重要指标。
在 Scale AI，这种“极致投入”的文化自上而下贯彻。Alexandr Wang（王曦）本人至今仍亲自审核公司的每一名新员工招聘。他甚至分享，即使在公司规模已经很大时，他仍会亲自审查发送给合作伙伴的关键数据样本，充当最终的质量控制，对不合格的数据点说“不”。因为他深信，客户的情绪会直接影响到创始人，高标准和对于质量的执着追求必须深深嵌入组织的每一个层级。他引用了公司的价值观：“质量是分形的。” 如果高层管理者不在乎，这种态度会向下蔓延，瓦解整个组织追求卓越的欲望。
正是这种对质量和细节的偏执，使得 Scale AI 能够更敏锐地感知业务变化、更快地调整方向、更严肃地对待工作，从而在 AI 这个史上变化最快的行业中持续学习、适应并保持领先。在 Alexandr Wang（王曦）看来，这或许是所有成功背后最统一的特质。
