当前位置: 首页 » 资讯 » 新科技 » 正文

AI创业版黄仁勋:37岁华人0融资5年干到240亿,谷歌OpenAI都是客户

IP属地 中国·北京 编辑:王婷 量子位 时间:2025-12-27 16:09:13

Jay 发自 凹非寺

量子位 | 公众号 QbitAI

37岁华裔学霸AI创业,0融资,估值240亿美元。

是的,白手起家,没拿投资人一分钱

更强悍的是,纯靠一己之力,轻松斩获谷歌、OpenAI等AI巨头的大单,硬生生给公司干成了估值240亿美元的超级独角兽。

而这家公司的创始人——Edwin Chen,如今也凭借180亿的身价,跻身福布斯400的最年轻富豪,也是这波新晋富豪中最富有的一位。

AI创业成最年轻新晋富豪

福布斯400新晋最年轻富豪——Edwin Chen,美裔华人,年仅37岁。

从大厂打工人,到硅谷估值240亿的超级独角兽,他仅仅花了5年。

Edwin毕业于MIT,先后在推特、谷歌和脸书工作,担任过各种推荐算法相关的职位,是一名资深的机器学习工程师和数据科学家。

但无论身处哪家大厂,Edwin始终无法绕开一座大山:稀缺的高质量人工标注数据

在工作进展屡屡受挫中,他意识到,没有足够的高质量数据,我们可能永远都抵达不了AGI。

这时候,Edwin忽然从科幻电影《降临》的原著中得到了灵感。

《降临》讲的是一位人类语言学家,试图通过破译外星文明的文字与其建立沟通。但随着理解不断加深,她却逐渐掌握了一种语言之外的能力——对时间的非线性认知,乃至「预见未来」

在Edwin看来,在我们的世界里,人类,就是那批拥有超能力的外星人。而AI可以通过标注数据,学习我们的思维模式,最终获得独属于人类的超能力——智能。

2020年,Edwin Chen躬身入局AI创业赛道,成立了数据标注公司Surge AI

而让这家初创公司显得格外引人注目的,是其反常的入局姿态——

拒绝所有风投,一份投资者的钱都不拿,创始人押上自己打工十年的全部积蓄,独自踏上了AI创业之路。

我一直很讨厌硅谷的攀比之风。

Edwin直言,绝大多数依赖VC生存的硅谷初创公司,本质上都是一场「骗局」,他们眼里只有「快速致富」。

在他看来,想要真正掌握战略制定话语权,保证公司始终行驶在创始人最初的设想中,不能把希望寄托于任何投资者。

而这家白手起家的数据标注公司,不止打一开始「离经叛道」。就连技术路线上,也选择了一条与传统数据标注公司截然不同,甚至在当时会被认为「吃力不讨好」的路子。

回到2020年,GPT尚未问世,Scaling Law的重要性也未得到重视,可用于训练的高质量数据很少。

彼时的数据标注,是一项附加值相当低的工作。一般而言,只需要大量雇佣低成本劳动力,不要求任何专业背景,工作内容往往只是坐在电脑前区分猫和狗。

这些公司生产的数据,和垃圾没什么区别。

在他看来,数据标注公司的任务不应该是做脏活,数据标注的本质,是编码「人类的丰富性」。

这意味着,要让最聪明的人类——研究生、博士,甚至哈佛大学的教授——将他们大脑里的专业知识,转化为AI能读懂的的二进制代码。

因此,Edwin的第一步,就是大幅抬高数据标注员的准入门槛

相比传统数据标注公司,Surge要求数据标注员具备高等教育背景,甚至得是博士与高校教授。

而他们承担的工作内容,也比以往的数据标注员更加复杂。

有时,他们需要刻意引导聊天机器人给出错误或有害的回答,再亲自写出更合理、更安全的版本;有时,他们要在不同模型的回复中选出最佳答案,并详细解释好在哪里。

随着AI的高速发展,这一路线已然成为绝大多数同行的共识,数据标注员的队伍中,博士比例越来越高。

但学历也不能说明一切。一个文学博士,未必擅长写诗;一个物理学教授,也未必擅长讲课。具体到实际标注工作中,对技能的需求会更加垂直化。

为此,Surge设计了一套与YouTube推荐机制高度相似的内部匹配系统:持续评估每一位标注员的能力边界,收集其历史表现数据,将其动态分配到最合适的项目中。

除了聘请常春藤盟校的精英,Edwin还雇佣了来自全球50多个国家的一百多万名自由职业者。他们负责提出可能难倒AI的问题,评估模型回答,并编写标准帮助人工智能生成完美的答案。

不过,上述做法都不新鲜,这套方法论基本算是目前所有数据标注公司的常规操作。

Surge的差异化竞争力,体现在更底层的基因上。

据Surge员工表示,Edwin相当喜欢「站在科技和人文的十字路口」的人才。在他看来,只有这样的人,才能帮助AI真正捕捉不同语言背后复杂而微妙的文化与社会语境。

这与Edwin自己的履历也高度相似——语言和数学双修,在MIT主修的数学,还会说法语,西班牙语和普通话。

因此,在面试环节,Edwin不仅会考察候选人的代码能力,还常常把话题引向文学作品。

Surge成立早期,Edwin曾面试过一位在音乐行业工作了十多年的鼓手,这位没有任何科技行业经验的求职者,最终成了公司的五号员工。

这并非个例。截至目前,Surge约20%的员工都拥有类似的非传统背景

具体机制上,Edwin没有解释这种「人才基因」究竟会如何影响数据标注的质量。但这种做法的有效性,,或许能从Surge的业绩表现得到些许印证。

事实上,Surge的收费标准往往比市场溢价50%,极端情况甚至能比竞争对手高出10倍

尽管如此,Surge最早的一批客户名单中,仍赫然出现了Airbnb、Twitch、Twitter等互联网巨头的身影。

当Gemini系列处于黑暗时期时,谷歌一位研究员同样向Edwin寻求了支持,双方通话了两个多小时。不久后,谷歌就和Surge签署了一份年价值超过1亿美元的合作协议。

到2024年,Surge营收正式超过Scale AI,攀升至惊人的12亿美元,公司估值也随之来到240亿美元。

即便如此,这家炙手可热硅谷「香饽饽」,依然对资本市场保持着高冷的姿态:

我们对被收购不感兴趣,也没有上市的打算。

在Edwin看来,不止是VC,投资者的每一笔钱都是一根绳子,最终五花大绑住公司的手脚。

因此,在谈到那些典型的「硅谷同行」时,Edwin的用词相当犀利。

他们都是些外包公司。

甚至直接点名道姓:

我觉得Scale已经彻底完蛋了,对吧?

不过,在市场竞争异常激烈的今天,Edwin的理念究竟是否真的有利于Surge的发展,或许得画一个问号。

Surge不拿融资,有的是同行抢着拿。

汹涌而至的AI热潮下,大量资金正迅速涌入其竞争对手的钱包。这批资金充裕的公司,正通过「价格战」抢走本属于Surge的肥肉。

事实上, Surge曾经的重要客户OpenAI,已转身投入其竞争对手Mercor和Invisible的怀抱。

另一方面,Surge 最早的客户之一,AI实验室Cohere,虽没寻「新欢」,却偷偷将数据标注工作都转移到了内部。

归根结底,数据标注这行几乎没有什么护城河,客户随时可以切换供应商,甚至选择自研。就连收购了Scale的meta,现在仍在继续使用Surge的服务。

从长期来看,有一个更值得关注的问题——如果AI继续进步,最终不再需要人工标注数据了,怎么办?

这是悬在所有数据标注公司头顶的达摩克利斯之剑。

或许正是意识到了这些风险,Surge对资本市场的态度,近期也开始出现微妙变化。

据悉,公司正在洽谈一笔约10亿美元的融资。如果交易完成,其估值有望进一步抬升至300亿美元。

与此同时,公司创始人Edwin,也开始逐渐从幕后走向台前,频繁出现在大众视野中。

数据标注版黄仁勋

Edwin Chen在佛罗里达长大,今年37岁。

他的父母来自中国台湾,后来移民美国,在当地开了一家名为「北京花园」的中泰美式餐厅。Edwin十几岁时就在那里打工。

从小,Edwin便展现出了跨学科「双修」的能力——「语言+数学」。

语言方面,小学的Edwin非常喜欢参加拼写比赛,并给自己设下一个颇为宏大的目标:解锁「20」门语言。

虽然这个梦想最终没能实现,但直到今天,他仍能使用法语、西班牙语和普通话。年轻的时候,他还会说印地语和德语。

数学方面,他同样进展迅速。八年级便开始学习微积分,很早就完成了中学阶段的数学课程。高三时,他的大部分时间,已经是在耶鲁大学教授的指导下参与研究学术课题。

高中毕业后,Edwin进入麻省理工学院,主修数学、计算机科学和语言学。

而语言和数学这两条线,也终于在这段时期开始交叉。

在校期间,他联合创办了一个语言学社团,还曾在CSAIL从事自然语言处理相关研究,涉及代数拓扑、复杂性理论以及机器翻译等方向。

而Edwin在Microsoft Research的第一份实习,也是研究语音识别和文本转语音。

Edwin的生活习惯同样特别——上大学时,他推崇多相睡眠法,将睡眠分成多次短时休息,比如每六小时小睡30分钟,而不是一次性睡足八小时。

除此之外,他还是一名素食主义者。吃素的情况下,还几乎每天走两万步。为寻找灵感,他经常在午夜散步到纽约的时代广场。

大学毕业后,Edwin先后进入Twitter、Google和Facebook工作,担任机器学习工程师或数据科学家。

话说回来,细细品味这位华裔学霸的履历,似乎能看到另一位华人的身影——

父母来自台湾,青年时期在餐厅打工,如今离职创业给AI公司卖「铲子」…….简直是数据标注界的黄仁勋啊。

不同的是,相比Edwin,老黄的童年没那么一帆风顺。

没有哪项工作是我做不来的,我以前洗过碗,也打扫过厕所。

九岁时,黄仁勋迎来「天崩开局」的美国生活——舅舅误将黄仁勋和哥哥安排进了奥奈达浸信会学院。这是所管教问题少年的寄宿学校

由于对英语一窍不通,刚进学校的黄仁勋饱受霸凌,总会有学生在走廊里推搡他,在操场上追赶他。

每到夏天,奥奈达浸信会学院的学生们都需要通过劳动来挣生活费,黄仁勋总会被留下来打扫全宿舍的卫生间。

当时,当时的家务是打扫全宿舍的厕所。我只有9岁,但我打扫得非常认真。

不过,老黄在水深火热的日子里挺了过来,甚至还主动解锁了其他技能点。

临近中学毕业,黄仁勋去到一家连锁餐厅打工,帮别人洗碗端盘子,一点一点晋升为服务员。

然而,回忆起这些经历,黄仁勋并不未将它们归类于「创伤」。

那是一段塑造性格的经历。我学会了坚韧……我学会了无论做什么工作,都要把它做好。

被人霸凌、被要求扫厕所、给人洗碗端盘子,或许恰恰是这些恶劣的成长环境,才造就了今天的黄仁勋。

而不论黄仁勋还是Edwin,事业大小有别,环境也早已变化,做的事情也有所不同,但刻在基因里的底层源代码似乎没有变化,践行的都是同一个底色——

勤劳勇敢

标签: 数据 公司 黄仁勋 语言 数学 客户 博士 人类 创业 硅谷 教授 能力 市场 谷歌 洗碗 基因 工程师 学校 理论 行业 通话 语音 背景 国家 科技 宿舍 餐厅 超能力 普通话 标准 情况 资本

免责声明:本网信息来自于互联网,目的在于传递更多信息,并不代表本网赞同其观点。其内容真实性、完整性不作任何保证或承诺。如若本网有任何内容侵犯您的权益,请及时联系我们,本站将会在24小时内处理完毕。