Scale AI, das vier Jahre alte Startup für Datenkennzeichnung, hat herausgefunden, dass der Verkauf der Picks und Schaufeln, die für die Entwicklung und Anwendung künstlicher Intelligenz erforderlich sind, ein großes Geschäft ist.

Das Unternehmen hat eine Plattform für die visuelle Datenbeschriftung entwickelt, die mithilfe von Software und Personen Bild-, Text-, Sprach- und Videodaten beschriftet Für Unternehmen, die Algorithmen für maschinelles Lernen entwickeln, wurden weitere 155 Millionen US-Dollar gesammelt. Durch die von Tiger Global angeführte Finanzierungsrunde wird die Post-Money-Bewertung von Scale auf über 3,5 Milliarden US-Dollar erhöht.

Wichtig ist, dass Scale jetzt ein Break-Even-Geschäft ist und weiterhin Mitarbeiter einstellen und auf nachhaltige Weise in neue Märkte expandieren soll, sagte der CEO und Mitbegründer von Scale, Alexandr Wang, gegenüber TechCrunch. Scale wird die Mittel verwenden, um seine Belegschaft bis Ende nächsten Jahres von 200 auf etwa 350 zu erhöhen. (In diesen Mitarbeiternummern sind nicht die Zehntausende von Auftragnehmern enthalten, mit denen Daten gekennzeichnet werden.) Es konzentriert sich auch auf neue Märkte und das Hinzufügen von Produkten und Plattformfunktionen.

Scale begann damit, autonomen Fahrzeugherstellern die erforderlichen Daten zur Verfügung zu stellen Trainieren Sie Modelle für maschinelles Lernen, um Roboterachsen, selbstfahrende Lastwagen und automatisierte Bots zu entwickeln und einzusetzen, die in Lagern und bei Bedarf eingesetzt werden. Ältere Autohersteller wie General Motors und Toyota, der Chiphersteller Nvidia und eine Reihe von AV-Startups, darunter Nuro und Zoox, haben ihre Plattform genutzt.

In jüngerer Zeit haben sich die Kunden von Scale auf Regierung, E-Commerce, Unternehmensautomatisierung und Robotik ausgeweitet. Airbnb, OpenAI, DoorDash und Pinterest sind einige seiner Kunden. Laut Wang hat sich dieses Expansionstempo im Jahr 2020 beschleunigt.

“Eine Sache, die wir vor allem im Laufe des vergangenen Jahres gesehen haben, war, dass KI für so viele verschiedene Dinge verwendet wird”, sagte Wang. “Es ist, als ob wir erst am Anfang stehen und wir wollen darauf vorbereitet sein, wenn es passiert.”

Ein Teil dieser Vorbereitung bedeutet, sich nicht nur als Datenetikettierer zu entwickeln. Anfang dieses Jahres startete das Unternehmen leise Nucleus, eine KI-Entwicklungsplattform, die Wang als „Google Fotos für Datensätze zum maschinellen Lernen“ bezeichnet. Nucleus bietet Kunden die Möglichkeit, umfangreiche Datenmengen zu organisieren, zu kuratieren und zu verwalten. So können Unternehmen unter anderem ihre Modelle testen und die Leistung messen.

“Nucleus ist das erste Produkt unserer Zukunft, würde ich sagen”, sagte Wang. “Wir sehen definitiv, dass der nächstgrößte Engpass für viele unserer Kunden darin besteht, wie sie die Tools und Infrastrukturen haben, die heute zum Erstellen von Software vorhanden sind.” Nichts davon existiert für maschinelles Lernen.

Der Plan ist, Nucleus weiterhin zu einer vollständig integrierten Plattform auszubauen, die mehr Unternehmen dabei hilft, KI zu betreiben, sagte Wang.

Scale erwarb Nucleus erstmals mit dem Kauf eines vierköpfigen Startups namens Helia. Das Team, das über Erfahrung im Training von Echtzeitvideos und neuronalen Netzen verfügt, wird Nucleus unterstützen.

„Das einzige, was wir in unserem gesamten Kundenstamm bemerkten, war, dass immer mehr Kunden, auch über die Selbstfahrer hinaus, KI für Echtzeitvideos machen wollten. Und so wurde es zu diesem Fachwissen, von dem wir wussten, dass es einfach nicht verschwinden würde. “