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      又一華人富豪誕生!AI創業版黃仁勛0融資5年干到240億,谷歌OpenAI都是客戶

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      AI創業版黃仁勛:

      37歲華人0融資5年干到240億,

      谷歌OpenAI都是客戶

      內容來源:量子位 (公眾號 QbitAI) Jay 發自 凹非寺

      37歲華裔學霸AI創業,0融資,估值240億美元。

      是的,白手起家,沒拿投資人一分錢

      更強悍的是,純靠一己之力,輕松斬獲谷歌、OpenAI等AI巨頭的大單,硬生生給公司干成了估值240億美元的超級獨角獸。

      而這家公司的創始人——Edwin Chen,如今也憑借180億的身價,躋身福布斯400的最年輕富豪,也是這波新晉富豪中最富有的一位。


      AI創業成最年輕新晉富豪

      福布斯400新晉最年輕富豪——Edwin Chen,美裔華人,年僅37歲。

      從大廠打工人,到硅谷估值240億的超級獨角獸,他僅僅花了5年。

      Edwin畢業于MIT,先后在推特、谷歌和臉書工作,擔任過各種推薦算法相關的職位,是一名資深的機器學習工程師和數據科學家。

      但無論身處哪家大廠,Edwin始終無法繞開一座大山:稀缺的高質量人工標注數據。

      在工作進展屢屢受挫中,他意識到,沒有足夠的高質量數據,我們可能永遠都抵達不了AGI。

      這時候,Edwin忽然從科幻電影《降臨》的原著中得到了靈感。

      《降臨》講的是一位人類語言學家,試圖通過破譯外星文明的文字與其建立溝通。但隨著理解不斷加深,她卻逐漸掌握了一種語言之外的能力——對時間的非線性認知,乃至「預見未來」。

      在Edwin看來,在我們的世界里,人類,就是那批擁有超能力的外星人。而AI可以通過標注數據,學習我們的思維模式,最終獲得獨屬于人類的超能力——智能。

      2020年,Edwin Chen躬身入局AI創業賽道,成立了數據標注公司Surge AI。

      而讓這家初創公司顯得格外引人注目的,是其反常的入局姿態——

      拒絕所有風投,一份投資者的錢都不拿,創始人押上自己打工十年的全部積蓄,獨自踏上了AI創業之路。

      我一直很討厭硅谷的攀比之風。

      Edwin直言,絕大多數依賴VC生存的硅谷初創公司,本質上都是一場「騙局」,他們眼里只有「快速致富」。

      在他看來,想要真正掌握戰略制定話語權,保證公司始終行駛在創始人最初的設想中,不能把希望寄托于任何投資者。

      而這家白手起家的數據標注公司,不止打一開始「離經叛道」。就連技術路線上,也選擇了一條與傳統數據標注公司截然不同,甚至在當時會被認為「吃力不討好」的路子。

      回到2020年,GPT尚未問世,Scaling Law的重要性也未得到重視,可用于訓練的高質量數據很少。

      彼時的數據標注,是一項附加值相當低的工作。一般而言,只需要大量雇傭低成本勞動力,不要求任何專業背景,工作內容往往只是坐在電腦前區分貓和狗。

      這些公司生產的數據,和垃圾沒什么區別。

      在他看來,數據標注公司的任務不應該是做臟活,數據標注的本質,是編碼「人類的豐富性」。

      這意味著,要讓最聰明的人類——研究生、博士,甚至哈佛大學的教授——將他們大腦里的專業知識,轉化為AI能讀懂的的二進制代碼。

      因此,Edwin的第一步,就是大幅抬高數據標注員的準入門檻。

      相比傳統數據標注公司,Surge要求數據標注員具備高等教育背景,甚至得是博士與高校教授。

      而他們承擔的工作內容,也比以往的數據標注員更加復雜。

      有時,他們需要刻意引導聊天機器人給出錯誤或有害的回答,再親自寫出更合理、更安全的版本;有時,他們要在不同模型的回復中選出最佳答案,并詳細解釋好在哪里。

      隨著AI的高速發展,這一路線已然成為絕大多數同行的共識,數據標注員的隊伍中,博士比例越來越高。

      但學歷也不能說明一切。一個文學博士,未必擅長寫詩;一個物理學教授,也未必擅長講課。具體到實際標注工作中,對技能的需求會更加垂直化。

      為此,Surge設計了一套與YouTube推薦機制高度相似的內部匹配系統:持續評估每一位標注員的能力邊界,收集其歷史表現數據,將其動態分配到最合適的項目中。

      除了聘請常春藤盟校的精英,Edwin還雇傭了來自全球50多個國家的一百多萬名自由職業者。他們負責提出可能難倒AI的問題,評估模型回答,并編寫標準幫助人工智能生成完美的答案。

      不過,上述做法都不新鮮,這套方法論基本算是目前所有數據標注公司的常規操作。

      Surge的差異化競爭力,體現在更底層的基因上。

      據Surge員工表示,Edwin相當喜歡「站在科技和人文的十字路口」的人才。在他看來,只有這樣的人,才能幫助AI真正捕捉不同語言背后復雜而微妙的文化與社會語境。

      這與Edwin自己的履歷也高度相似——語言和數學雙修,在MIT主修的數學,還會說法語,西班牙語和普通話。

      因此,在面試環節,Edwin不僅會考察候選人的代碼能力,還常常把話題引向文學作品。

      Surge成立早期,Edwin曾面試過一位在音樂行業工作了十多年的鼓手,這位沒有任何科技行業經驗的求職者,最終成了公司的五號員工。

      這并非個例。截至目前,Surge約20%的員工都擁有類似的非傳統背景

      具體機制上,Edwin沒有解釋這種「人才基因」究竟會如何影響數據標注的質量。但這種做法的有效性,,或許能從Surge的業績表現得到些許印證。

      事實上,Surge的收費標準往往比市場溢價50%,極端情況甚至能比競爭對手高出10倍。

      盡管如此,Surge最早的一批客戶名單中,仍赫然出現了Airbnb、Twitch、Twitter等互聯網巨頭的身影。

      當Gemini系列處于黑暗時期時,谷歌一位研究員同樣向Edwin尋求了支持,雙方通話了兩個多小時。不久后,谷歌就和Surge簽署了一份年價值超過1億美元的合作協議。

      到2024年,Surge營收正式超過Scale AI,攀升至驚人的12億美元,公司估值也隨之來到240億美元。

      即便如此,這家炙手可熱硅谷「香餑餑」,依然對資本市場保持著高冷的姿態:

      我們對被收購不感興趣,也沒有上市的打算。

      在Edwin看來,不止是VC,投資者的每一筆錢都是一根繩子,最終五花大綁住公司的手腳。

      因此,在談到那些典型的「硅谷同行」時,Edwin的用詞相當犀利。

      他們都是些外包公司。

      甚至直接點名道姓:

      我覺得Scale已經徹底完蛋了,對吧?

      不過,在市場競爭異常激烈的今天,Edwin的理念究竟是否真的有利于Surge的發展,或許得畫一個問號。

      Surge不拿融資,有的是同行搶著拿。

      洶涌而至的AI熱潮下,大量資金正迅速涌入其競爭對手的錢包。這批資金充裕的公司,正通過「價格戰」搶走本屬于Surge的肥肉。

      事實上, Surge曾經的重要客戶OpenAI,已轉身投入其競爭對手Mercor和Invisible的懷抱。

      另一方面,Surge 最早的客戶之一,AI實驗室Cohere,雖沒尋「新歡」,卻偷偷將數據標注工作都轉移到了內部。

      歸根結底,數據標注這行幾乎沒有什么護城河,客戶隨時可以切換供應商,甚至選擇自研。就連收購了Scale的Meta,現在仍在繼續使用Surge的服務。

      從長期來看,有一個更值得關注的問題——如果AI繼續進步,最終不再需要人工標注數據了,怎么辦?

      這是懸在所有數據標注公司頭頂的達摩克利斯之劍。

      或許正是意識到了這些風險,Surge對資本市場的態度,近期也開始出現微妙變化。

      據悉,公司正在洽談一筆約10億美元的融資。如果交易完成,其估值有望進一步抬升至300億美元。

      與此同時,公司創始人Edwin,也開始逐漸從幕后走向臺前,頻繁出現在大眾視野中。

      數據標注版黃仁勛

      Edwin Chen在佛羅里達長大,今年37歲。

      他的父母來自中國臺灣,后來移民美國,在當地開了一家名為「北京花園」的中泰美式餐廳。Edwin十幾歲時就在那里打工。

      從小,Edwin便展現出了跨學科「雙修」的能力——「語言+數學」。

      語言方面,小學的Edwin非常喜歡參加拼寫比賽,并給自己設下一個頗為宏大的目標:解鎖「20」門語言。

      雖然這個夢想最終沒能實現,但直到今天,他仍能使用法語、西班牙語和普通話。年輕的時候,他還會說印地語和德語。

      數學方面,他同樣進展迅速。八年級便開始學習微積分,很早就完成了中學階段的數學課程。高三時,他的大部分時間,已經是在耶魯大學教授的指導下參與研究學術課題。

      高中畢業后,Edwin進入麻省理工學院,主修數學、計算機科學和語言學。

      而語言和數學這兩條線,也終于在這段時期開始交叉。

      在校期間,他聯合創辦了一個語言學社團,還曾在CSAIL從事自然語言處理相關研究,涉及代數拓撲、復雜性理論以及機器翻譯等方向。

      而Edwin在Microsoft Research的第一份實習,也是研究語音識別和文本轉語音。

      Edwin的生活習慣同樣特別——上大學時,他推崇多相睡眠法,將睡眠分成多次短時休息,比如每六小時小睡30分鐘,而不是一次性睡足八小時。

      除此之外,他還是一名素食主義者。吃素的情況下,還幾乎每天走兩萬步。為尋找靈感,他經常在午夜散步到紐約的時代廣場。

      大學畢業后,Edwin先后進入Twitter、Google和Facebook工作,擔任機器學習工程師或數據科學家。


      話說回來,細細品味這位華裔學霸的履歷,似乎能看到另一位華人的身影——

      父母來自臺灣,青年時期在餐廳打工,如今離職創業給AI公司賣「鏟子」…….簡直是數據標注界的黃仁勛啊。

      不同的是,相比Edwin,老黃的童年沒那么一帆風順。

      沒有哪項工作是我做不來的,我以前洗過碗,也打掃過廁所。

      九歲時,黃仁勛迎來「天崩開局」的美國生活——舅舅誤將黃仁勛和哥哥安排進了奧奈達浸信會學院。這是所管教問題少年的寄宿學校。

      由于對英語一竅不通,剛進學校的黃仁勛飽受霸凌,總會有學生在走廊里推搡他,在操場上追趕他。

      每到夏天,奧奈達浸信會學院的學生們都需要通過勞動來掙生活費,黃仁勛總會被留下來打掃全宿舍的衛生間。

      當時,當時的家務是打掃全宿舍的廁所。我只有9歲,但我打掃得非常認真。

      不過,老黃在水深火熱的日子里挺了過來,甚至還主動解鎖了其他技能點。

      臨近中學畢業,黃仁勛去到一家連鎖餐廳打工,幫別人洗碗端盤子,一點一點晉升為服務員。

      然而,回憶起這些經歷,黃仁勛并不未將它們歸類于「創傷」。

      那是一段塑造性格的經歷。我學會了堅韌……我學會了無論做什么工作,都要把它做好。

      被人霸凌、被要求掃廁所、給人洗碗端盤子,或許恰恰是這些惡劣的成長環境,才造就了今天的黃仁勛。

      而不論黃仁勛還是Edwin,事業大小有別,環境也早已變化,做的事情也有所不同,但刻在基因里的底層源代碼似乎沒有變化,踐行的都是同一個底色——

      勤勞勇敢。

      參考鏈接:
      [1]https://www.forbes.com/sites/phoebeliu/2025/09/17/the-ai-billionaire-youve-never-heard-of/

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