Александр Ванг: принципы роста и амбиции, формирующие реальность

Этот эпизод подробно рассказывает о Scale AI Александра Ванга, компании, которая стала фундаментом для развития ИИ, фокусируясь на принципах роста и адаптации в быстро меняющейся индустрии.

Ключевые принципы роста Scale AI:

Фокус на фундаментальной проблеме данных: Александр Ванг осознал, что независимо от сложности алгоритмов или вычислительной мощности, высококачественные данные являются самым большим узким местом для успешного развертывания ИИ. Scale AI позиционировала себя как "инфраструктура данных для ИИ", стремясь стать "AWS тренировочных данных для ИИ".

Гибкость и постоянные итерации и новые изобретения: компания продемонстрировала способность адаптироваться к "волнам ИИ".

Ранний фокус на узкой нише: изначально Scale AI сосредоточилась на беспилотных автомобилях (самоуправляемых транспортных средствах), что позволило быстро набрать обороты и получить крупных клиентов, таких как General Motors, Cruise и Waymo. Это было стратегическим решением, несмотря на сомнения инвесторов относительно размера рынка.

Переход к большим языковым моделям (LLM): по мере развития ИИ, особенно после GPT-2 и GPT-3 (2019-2020 годы), Scale AI предугадала потребность в данных для генеративного ИИ и LLM. Они начали работать с OpenAI над такими проектами, как InstructGPT (предшественник ChatGPT), задолго до того, как эти технологии стали мейнстримом.

Расширение в сферу агентов и приложений для предприятий: в конце 2021 – начале 2022 года Scale AI начала развивать направления, связанные с ИИ-приложениями и "агентными рабочими процессами" (agentic workflows) для корпоративных и государственных клиентов. Цель — помочь предприятиям использовать их собственные данные для создания специализированных агентов ИИ.

Использование человеческой экспертизы для качества данных: Scale AI создала платформу Outlier, которая платит людям ("контрибьюторам") за создание и улучшение данных для алгоритмов ИИ. Это обеспечивает чистоту и точность "тела воды" данных, поскольку алгоритмы обучаются на том, что в них заложено. Компания привлекла экспертов из различных областей (например, медсестер), чтобы они могли исправлять ошибки ИИ и делать его "умнее".

Стратегическое предвидение и опережение трендов: Александр Ванг считает, что Scale AI должна работать "на опережение волн ИИ", подобно Nvidia. Их бизнес-модель обязывает их предвидеть, какая потребность в данных возникнет следующей, чтобы быть готовыми, когда индустрия достигнет этой точки.

Фокус на "бесконечных рынках": компания осознала, что, чтобы стать огромным бизнесом, нужно переключиться с узких рынков на "бесконечные рынки", где потенциал роста неограничен. Для Scale AI это означает помощь каждой организации в реформатировании их бизнеса с помощью ИИ.

Важность человеческого капитала и высоких стандартов: Ванг подчеркивает, что успех компании во многом зависит от найма людей, которые "болеют" за свою работу ("hire people who give a shit"). Он верит, что высокие стандарты качества распространяются по всей организации, а его личное участие в контроле качества данных даже на поздних стадиях развития компании было критически важным.

В конечном итоге, благодаря этим принципам, Scale AI превратилась из стартапа, основанного Александром Вангом в 19 лет, в компанию с многомиллиардной оценкой, являющуюся ключевым игроком в экосистеме ИИ.