Scale AI هي شركة أمريكية ناشئة مقرها سان فرانسيسكو، تستخدم الذكاء الاصطناعي لتحليل البيانات بشكل أسرع بكثير من المحللين البشر، وبسببها أصبح مؤسسها ألكسندر وانج، أصغر ملياردير عصامي، حيث ترك الدراسة في معهد ماساتشوستس للتكنولوجيا وهو في سن 19 عامًا، ليشارك في هذه الشركة الناشئة، ويعمل حاليا على مساعدة القوات الجوية والجيش في تحليل صور الأقمار الصناعية، بجانب أن من بين عملاء الشركة شركتي جنرال موتورز وفليكسبورت.
التأسيس
عندما كان وانج في سن السابعة عشرة، كان يعمل في البرمجة بدوام كامل في موقع الأسئلة والأجوبة Quora، حيث التقى بالشريكة المؤسسة لشركة Scale، لوسي جو، وانتقل إلى معهد ماساتشوستس للتكنولوجيا، لدراسة التعلم الآلي، وأطلق Scale مع جو بعد سنته الأولى، باستثمار من شركة Y Combinator.
وتتمثل مهمة Scale في تسريع تطوير الذكاء الاصطناعي، حيث تقوم بذلك من خلال توفير حل شامل، يركز على البيانات لإدارة دورة حياة تعلم الآلة بالكامل.
وتستخدم تقنيات الشركة أكثر من 300 شركة، بما في ذلك جنرال موتورز وفليكسبورت، حيث تساعد التقنيات هذه المؤسسات على استخلاص المعلومات القيّمة، من كميات البيانات الخام الضخمة، كملايين مستندات الشحن، على سبيل المثال، أو الصور الأولية من السيارات ذاتية القيادة.
تمويل
وقامت Scale بجولة تمويل جمعت فيها الشركة 325 مليون دولار في العام الماضي، والتي تدر ما يقدّر بنحو 100 مليون دولار من الإيرادات، وقيّمت الشركة عند 7.3 مليار دولار، وتقدّر قيمة حصة وانج البالغة 15% بمليار دولار، ما يجعله أصغر ملياردير عصامي في العالم.
وصرح وانج قائلا: نحن فخورون بكوننا موثوقين من قبل الشركات الرائدة، لتقديم حل شامل قائم على البيانات لإدارة دورة حياة تعلم الآلة بالكامل، من خلال الجمع بين أحدث التقنيات والتميز التشغيلي، ونساعد الفرق على تطوير مجموعات البيانات عالية الجودة لأن البيانات الأفضل تكون من خلال ذكاء اصطناعي أفضل.
النمو السريع
وقال وانج إن النمو السريع في السوق يدفع جهود التوسع في Scale AI، والتي تشمل مجموعة من الخدمات القائمة على البرامج المصممة، لمساعدة الشركات على جمع البيانات، والتعليق عليها وتنظيفها وإدارتها، مع بناء نماذج الذكاء الاصطناعي الخاصة بهم ومراقبتها أيضًا.
على سبيل المثال، فإن حزمة برمجيات الذكاء الاصطناعي، Nucleus، تمكن الشركات من التعرف بسرعة على البيانات ذات العلامات الخاطئة وإصلاحها، أو تحسين تسميات البيانات الحالية، لتحسين التدريب الخوارزمي، وتعزيز أداء نظام الذكاء الاصطناعي.