▲洛斯阿拉莫斯 發現之地!

洛斯阿拉莫斯的經濟結構極度單一，核心就是洛斯阿拉莫斯國家實驗室，正式員工16487人，加上合同工共約17925人，是全州最大僱主之一。

可以想象，汪家的鄰居很多是物理學家、數學家、工程師。

汪滔稍微大一點的時候，一家人飯桌上聊的是原子理論、數值模擬、國防項目，而不是各自刷手機短劇，學校裏一堆博士家長，萬聖節都可能變成科學展示。

你想要什麼樣的孩子，你就要創造什麼樣的環境與信息量。

汪滔這樣的孩子天生對數據、科學的東西很敏感，這是信息浸染的結果，是父母有意或者無意努力的結果。

多說一句，年輕人找對象，對方的學識、認知很重要。優秀的學識和認知會惠及幾代人，甚至提升一個家族的地位。

落後的學識和認知會毀掉幾代人，把一個家族帶入萬劫不復的境地。

汪滔長期在這樣的信息環境裏得到燻陶，他自帶鋒芒，自帶光芒，對用數據、科學方法解決問題有自信，而不是用情緒解決問題。

02 高三跟硅谷工程師一起幹活

小學時，汪滔就顯出數感。他積極參加美國中小學數學競賽，因爲贏了比賽能去免費旅行，比如去迪士尼，樂趣就在學習中。

父母沒有像虎媽那樣壓迫他刷題，看他對電腦有興趣，就請人教他編程，讓他早早就懂一點算法、數據結構。

寬容的父母不擔心孩子玩遊戲，而是創造環境讓他可以玩，可以學，因爲飯桌上的談資，家長的言傳身教都足以阻止他瘋玩遊戲，更多專注於科研。

到了高中，汪滔在數學競賽、物理競賽裏拿了不少好名次，自己學編程，打編程競賽；還會拉小提琴，能說中、英、法幾種語言。他是科研家庭養出來的“競賽型全才”，但並不是書呆子。

所以，他很抗壓，有韌性，願意以開放心態和人打交道、合作，而不是防着這個，防着那個。

小夥子的打工生涯開始了。

17歲，汪滔先去硅谷的Addepar（一個財富管理、金融大數據平臺）做軟件工程師，不是實習生喔。

緊接着進Quora（一個問答社區），做後端、性能、基礎設施類工程，在這裏認識了自己的創業夥伴Lucy Guo（泰爾學者、後來的ScaleAI聯合創始人）。

▲汪滔和Lucy Guo（左）

別的孩子高三還在備考大學，他已經在跟硅谷工程師一起幹活。

這個新墨西哥來的小城少年，進了加州硅谷那種“20多歲就管億級請求”的初創環境，對他衝擊很大，視野更廣闊了。

當然，大學還是要讀的，他申請進了麻省理工，讀了一年就退學了，是不是成績太差？還真不是。

他學數學、計算機科學、機器學習，在大一就選研究生級CS課，GPA滿分，退學原因是創業窗口太明顯，不想等四年。

按國內標準，他就是失敗的人生，考公考編是沒戲了。

因爲你沒有本科文憑，怎麼考公考編？

此時的汪滔早早融入了社會，融入了硅谷，融入了科技公司。

父母都是學者，沒有教他“以後要當億萬富翁”，而是直接、間接給了他三樣東西：

第一，把科學當成世界運行的方式——技術不是工具，是文明底盤；

第二，把“改變世界”當成正經人生目標，他後來也確實這樣說過；

第三，對基礎科研、算力、數據這些事有本能敏感——這後來直接影響他創業做AI訓練數據、再後來進Meta搞超級智能。

03 一件小事觸發創業靈感

他讀大學的時候，有一件小事觸發了他的創業靈感。

他的牛奶、三明治經常被室友偷喫，他又沒有證據，他想要證據。

於是他在宿舍冰箱裝攝像頭，用AI抓“偷我牛奶、三明治的室友”。模型寫出來了，但用不了——視頻幀太多，沒有標好的數據，模型根本學不會“什麼是半瓶可樂”。

這不就是痛點嗎？

汪滔後來反復講這句話：算法不是瓶頸，幹淨、可訓練的數據才是。

也就是說，AI的真實瓶頸不是算法不夠，而是高質量標注數據、訓練數據基礎設施稀缺。

於是，他決定做一家數據標注、數據基建公司Scale AI，拿到12萬美元種子資金就開幹。

他還跟父母說：“就先做一個夏天。”結果再沒回去，父母都被忽悠了，也無可奈何。

2016–2017年，ChatGPT還沒影，硅谷最熱的是自動駕駛。

Scale的早期客戶不是大模型公司，是一堆和自動駕駛有關的公司。

汪滔去CVPR這種計算機視覺大會就是背個筆記本，一家一家拜訪，打開demo說：“你給我一段行車視頻，我返給你標好的行人、車輛、車道線的數據。”

他按任務收費，交付比大公司內部外包快得多。

最早的時候，公司就幾個人，員工背着雙肩包去客戶會議室，對方還以爲是大學校外教學或者快遞誤闖進會議室。

公司就這麼幹起來了，發展節點很清晰：

● 2016–2018年：自動駕駛數據標注

圖像、激光雷達、地圖、傳感器融合。

● 2019年前後：NLP、大模型預熱

給OpenAI等前沿實驗室做文本排序、指令數據、偏好標注。

● 2020年：政府、國防

Scale Donovan、SEAL評測、美軍AI readiness、地理空間、情報數據。

● 2022–2025年：生成式AI基建

大模型後訓練、紅隊、評測榜、企業AI數據引擎。

2019年，Scale AI估值破10億，成了獨角獸。

2025年，Scale AI估值約290億。

客戶從車企變成OpenAI、谷歌、微軟、Meta、亞馬遜、英偉達、美國國防部，2025年營收預估近20億美元。

04 143億換來2340億市值增長

這時候，Meta遇到了困難，想解決問題。Meta不缺算力，缺高質量數據和數據流水線，扎克伯格想要一個“既懂AI基礎設施、又懂國防、企業銷售，還能跟華盛頓和硅谷兩邊說話”的年輕帥才，所以，他很想要汪滔這個人。

Scale AI是一個好標的，Meta買它不是圖那點標注毛利，而是扎克伯格希望用143億美元換數據基建，並且換汪滔去帶超級智能團隊。

Meta不是買下ScaleAI整個公司，而是在2025年以143億美元拿下Scale AI 49%無投票權股份，同時把汪滔挖去Meta管理超級智能實驗室，所以本質是買數據基建和買人。

事實證明，這143億花得值。汪滔帶團隊做出了Muse，Muse不陪用戶聊天，它替用戶全自動幹活。

用戶只需要給出一個最終目標，Muse就能自主完成全流程操作：自動打開瀏覽器、檢索資料、填寫表格、發送郵件、規劃日程、整理文件。哪怕關閉App，它依舊可以在後臺持續執行任務。你可以理解爲你每個月花20美元請了一位助理。

29歲的汪滔第一次在Meta亮劍，直接超越了行業霸主ChatGPT。

▲扎克伯格曬出與汪滔的合影

Muse上線後的五個交易日內，Meta市值累計增加約2340億美元。143億美元換來2340億的市值增長，這買賣劃算。選對了人，賺錢從來不是問題。

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