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，輕鬆斬獲Google、OpenAI等AI巨頭的大單，硬生生給公司幹成了估值240億美元的超級獨角獸。而這家公司的創始人——Edwin Chen，如今也憑藉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，到矽谷估值240億的超級獨角獸，他僅僅花了5年。Edwin畢業於MIT，先後在推特、Google和臉書工作，擔任過各種推薦演算法相關的職位，是一名資深的機器學習工程師和資料科學家。但無論身處那家大廠，Edwin始終無法繞開一座大山：稀缺的高品質人工標註資料。在工作進展屢屢受挫中，他意識到，沒有足夠的高品質資料，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，在我們的世界裡，人類，就是那批擁有超能力的外星人。而AI可以通過標註資料，學習我們的思維模式，最終獲得獨屬於人類的超能力——智能。2020年，Edwin Chen躬身入局AI創業賽道，成立了資料標註公司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。我一直很討厭矽谷的攀比之風。Edwin直言，絕大多數依賴VC生存的矽谷初創公司，本質上都是一場「騙局」，他們眼裡只有「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，不能把希望寄託於任何投資者。而這家白手起家的資料標註公司，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資料標註公司截然不同，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，可用於訓練的高品質資料很少。彼時的資料標註，是一項附加值相當低的工作。一般而言，只需要大量僱傭低成本勞動力，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。這些公司生產的資料，和垃圾沒什麼區別。在他看來，資料標註公司的任務不應該是做髒活，資料標註的本質，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——將他們大腦裡的專業知識，轉化為AI能讀懂的的二進制程式碼。因此，Edwin的第一步，就是大幅抬高資料標註員的准入門檻。相比傳統資料標註公司，Surge要求資料標註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，也比以往的資料標註員更加複雜。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覆中選出最佳答案，並詳細解釋好在那裡。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，資料標註員的隊伍中，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。具體到實際標註工作中，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：持續評估每一位標註員的能力邊界，收集其歷史表現資料，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還僱傭了來自全球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，並編寫標準幫助人工智慧生成完美的答案。不過，上述做法都不新鮮，這套方法論基本算是目前所有資料標註公司的常規操作。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後複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程式碼能力，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。這並非個例。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」究竟會如何影響資料標註的質量。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。儘管如此，Surge最早的一批客戶名單中，仍赫然出現了Airbnb、Twitch、Twitter等網際網路巨頭的身影。當Gemini系列處於黑暗時期時，Google一位研究員同樣向Edwin尋求了支援，雙方通話了兩個多小時。不久後，Google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，這家炙手可熱矽谷「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「矽谷同行」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於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。洶湧而至的AI熱潮下，大量資金正迅速湧入其競爭對手的錢包。這批資金充裕的公司，正通過「價格戰」搶走本屬於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」，卻偷偷將資料標註工作都轉移到了內部。歸根結底，資料標註這行幾乎沒有什麼護城河，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註資料了，怎麼辦？這是懸在所有資料標註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，也開始逐漸從幕後走向台前，頻繁出現在大眾視野中。資料標註版黃仁勳Edwin Chen在佛羅里達長大，今年37歲。他的父母來自台灣，後來移民美國，在當地開了一家名為「北京花園」的中泰美式餐廳。Edwin十幾歲時就在那裡打工。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，並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。高中畢業後，Edwin進入麻省理工學院，主修數學、電腦科學和語言學。而語言和數學這兩條線，也終於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、複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字轉語音。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。大學畢業後，Edwin先後進入Twitter、Google和Facebook工作，擔任機器學習工程師或資料科學家。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——父母來自台灣，青年時期在餐廳打工，如今離職創業給AI公司賣「鏟子」…….簡直是資料標註界的黃仁勳啊。不同的是，相比Edwin，老黃的童年沒那麼一帆風順。沒有那項工作是我做不來的，我以前洗過碗，也打掃過廁所。九歲時，黃仁勳迎來「天崩開局」的美國生活——舅舅誤將黃仁勳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。由於對英語一竅不通，剛進學校的黃仁勳飽受霸凌，總會有學生在走廊裡推搡他，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，黃仁勳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裡挺了過來，甚至還主動解鎖了其他技能點。臨近中學畢業，黃仁勳去到一家連鎖餐廳打工，幫別人洗碗端盤子，一點一點晉陞為服務員。然而，回憶起這些經歷，黃仁勳並不未將它們歸類於「創傷」。那是一段塑造性格的經歷。我學會了堅韌……我學會了無論做什麼工作，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勳。而不論黃仁勳還是Edwin，事業大小有別，環境也早已變化，做的事情也有所不同，但刻在基因裡的底層原始碼似乎沒有變化，踐行的都是同一個底色——勤勞勇敢。 (量子位)
