Telegram Group & Telegram Channel
Миллиарды на "корме" для технологий

Когда компания хочет создать мощное ИИ-решение, ей нужно сделать две вещи:
1. Получить хренову тучу данных.
2. Удостовериться, что эти данные адекватного качества, и их можно использовать для обучения модели.
Понятно, что еще нужно разработать модель, обучать её, контролировать и улучшать, а ещё завернуть всё это дело в обёртку продукта. Но это уже так, мелочи, хех.

Так вот, в мире есть специальные компании, которые зарабатывают огромные деньги на решение этих двух задач, и особенно на п.2.

Самая крупная из таких компаний называется Scale AI. Её в 22 года основал отчислившийся из MIT Александр Вонг. В 2021 году, когда Вонгу было 24 года, Scale AI оценили в >7 млрд $, а сам Александр стал самым молодым миллиардером из числа self-made (наследники и прочие "дети отцов" не в счёт).

Однако, Scale AI появился благодаря не AI-буму, а беспилотным авто. В 2019-2020 годах Гуглы, Уберы и автомобильные концерны активно развивали свои беспилотные юниты. Чтобы научить машину ездить без водителя, куче сотрудников сначала нужно обработать сотни тысяч транспортных кадров - буквально очертить мышкой автомобили, пешеходов, здания, светофоры и т.д. Причем сделать это нужно тщательно и аккуратно, так что задача отнимала дофига времени и трудозатрат, выраженных в деньгах. Scale AI создала специальное ПО, распознающее объекты на таких фотках. Это ПО сносно справлялось с большой частью кадров, а остальные отправлялись кожаным аутсорсерам.

Бизнес рос, а аутсорсеры отъедали свой кусочек маржи. Поэтому Scale AI решила выстроить свою сеть дешевых разметчиков. Для этого создали дочернюю структуру Remotasks, которая запрягала индийцев, филиппинцев, нигерийцев и прочих инглиш-спикинг жителей "третьего мира" на разметку изображений.

В 2022-2023 годах по понятным причинам у Scale AI случился квантовый скачок бизнеса. Сейчас стартап является ключевым поставщиком размеченных данных для OpenAI, Google, Amazon и других разработчиков с собственными ИИ-моделями. Также в клиентах числятся автомобильные концерны, компании из кибербеза и вообще, львиная доля американского технологического сектора. Еще Вонг тесно сотрудничает с американской военкой и вхож во многие кабинеты. Из-за этого 27-летнего молодого человека с китайскими корнями иногда называют "самым влиятельным стартапером из Долины" и "вторым после Сэма Альтмана человеком в AI" (ну, их тех, кто публичен).

А в Remotasks сейчас трудятся около 250 тыс. фрилансеров из различных небогатых стран. Периодически компанию обвиняют в эксплуатации туземцев за еду. Тот громкий скандал с психотравмами кенийских разметчиков был связан с другим подрядчиком, но у Remotasks были похожие обвинения. Видимо, именно поэтому Scale AI выделил свой аутсорсный юнит в отдельный бренд, а сам чинно-благородно пилит софт из Сан-Франциско.

Дизраптор



group-telegram.com/disruptors_official/1923
Create:
Last Update:

Миллиарды на "корме" для технологий

Когда компания хочет создать мощное ИИ-решение, ей нужно сделать две вещи:
1. Получить хренову тучу данных.
2. Удостовериться, что эти данные адекватного качества, и их можно использовать для обучения модели.
Понятно, что еще нужно разработать модель, обучать её, контролировать и улучшать, а ещё завернуть всё это дело в обёртку продукта. Но это уже так, мелочи, хех.

Так вот, в мире есть специальные компании, которые зарабатывают огромные деньги на решение этих двух задач, и особенно на п.2.

Самая крупная из таких компаний называется Scale AI. Её в 22 года основал отчислившийся из MIT Александр Вонг. В 2021 году, когда Вонгу было 24 года, Scale AI оценили в >7 млрд $, а сам Александр стал самым молодым миллиардером из числа self-made (наследники и прочие "дети отцов" не в счёт).

Однако, Scale AI появился благодаря не AI-буму, а беспилотным авто. В 2019-2020 годах Гуглы, Уберы и автомобильные концерны активно развивали свои беспилотные юниты. Чтобы научить машину ездить без водителя, куче сотрудников сначала нужно обработать сотни тысяч транспортных кадров - буквально очертить мышкой автомобили, пешеходов, здания, светофоры и т.д. Причем сделать это нужно тщательно и аккуратно, так что задача отнимала дофига времени и трудозатрат, выраженных в деньгах. Scale AI создала специальное ПО, распознающее объекты на таких фотках. Это ПО сносно справлялось с большой частью кадров, а остальные отправлялись кожаным аутсорсерам.

Бизнес рос, а аутсорсеры отъедали свой кусочек маржи. Поэтому Scale AI решила выстроить свою сеть дешевых разметчиков. Для этого создали дочернюю структуру Remotasks, которая запрягала индийцев, филиппинцев, нигерийцев и прочих инглиш-спикинг жителей "третьего мира" на разметку изображений.

В 2022-2023 годах по понятным причинам у Scale AI случился квантовый скачок бизнеса. Сейчас стартап является ключевым поставщиком размеченных данных для OpenAI, Google, Amazon и других разработчиков с собственными ИИ-моделями. Также в клиентах числятся автомобильные концерны, компании из кибербеза и вообще, львиная доля американского технологического сектора. Еще Вонг тесно сотрудничает с американской военкой и вхож во многие кабинеты. Из-за этого 27-летнего молодого человека с китайскими корнями иногда называют "самым влиятельным стартапером из Долины" и "вторым после Сэма Альтмана человеком в AI" (ну, их тех, кто публичен).

А в Remotasks сейчас трудятся около 250 тыс. фрилансеров из различных небогатых стран. Периодически компанию обвиняют в эксплуатации туземцев за еду. Тот громкий скандал с психотравмами кенийских разметчиков был связан с другим подрядчиком, но у Remotasks были похожие обвинения. Видимо, именно поэтому Scale AI выделил свой аутсорсный юнит в отдельный бренд, а сам чинно-благородно пилит софт из Сан-Франциско.

Дизраптор

BY Дизраптор




Share with your friend now:
group-telegram.com/disruptors_official/1923

View MORE
Open in Telegram


Telegram | DID YOU KNOW?

Date: |

The picture was mixed overseas. Hong Kong’s Hang Seng Index fell 1.6%, under pressure from U.S. regulatory scrutiny on New York-listed Chinese companies. Stocks were more buoyant in Europe, where Frankfurt’s DAX surged 1.4%. Anastasia Vlasova/Getty Images This ability to mix the public and the private, as well as the ability to use bots to engage with users has proved to be problematic. In early 2021, a database selling phone numbers pulled from Facebook was selling numbers for $20 per lookup. Similarly, security researchers found a network of deepfake bots on the platform that were generating images of people submitted by users to create non-consensual imagery, some of which involved children. "For Telegram, accountability has always been a problem, which is why it was so popular even before the full-scale war with far-right extremists and terrorists from all over the world," she told AFP from her safe house outside the Ukrainian capital. Andrey, a Russian entrepreneur living in Brazil who, fearing retaliation, asked that NPR not use his last name, said Telegram has become one of the few places Russians can access independent news about the war.
from kr


Telegram Дизраптор
FROM American