Zuckerberg gastou 100 bilhões para recrutá-lo. Este gênio chinês pós-95 que varreu as telas usou centenas de milhares de “trabalhadores migrantes de IA” para se tornar um bilionário.

Gênios nunca seguem um roteiro, especialmente no Vale do Silício.

A lendária história de Bill Gates abandonando a faculdade para abrir um negócio já é bem conhecida por todos. Com a Meta investindo US$ 14,3 bilhões (RMB 102,697 bilhões) para adquirir a Scale AI, fundada por Alexandr Wang, o gênio chinês de 28 anos comprovou mais uma vez essa regra de ferro com sua própria experiência.

De acordo com o anúncio oficial, Alexandr continuará atuando como membro do conselho de diretores da Scale AI e também reunirá sua equipe para se juntar à equipe de superinteligência formada pessoalmente pelo CEO da Meta, Zuckerberg.

Após o revés do Llama 4, a Meta e Zuckerberg precisavam urgentemente de uma recuperação. A urgência era real, mas a questão era: valeria mesmo a pena apostar tão alto em Alexandr, que não tinha formação técnica?

Um desertor do MIT se tornou o rei da terceirização de treinamento em IA

Alexandr nasceu em 1997 em Los Alamos, Novo México, EUA.

Este lugar, que soa um pouco estranho, foi o principal local do "Projeto Manhattan" durante a Segunda Guerra Mundial, e a bomba atômica foi detonada aqui. Em memória de Alexandr, esta pequena cidade é cercada por laboratórios nacionais, e a programação diária inclui concertos de música clássica, aulas de ciências de Halloween sobre física de baixas temperaturas e patrimônio científico por toda parte.

Seus pais, também imigrantes chineses, trabalharam como físicos nucleares no Laboratório Nacional de Los Alamos.

Alexandr demonstrou um grande interesse por matemática desde criança. Ainda criança, venceu a competição de matemática MATHCOUNTS e teve a oportunidade de ir à Disneylândia. Foi a primeira vez que viajou para longe na vida, e foi naquele momento que se apaixonou pela diversão de resolver problemas.

O interesse traz motivação, e ele continuou a participar de mais competições. Foi selecionado para a Olimpíada de Matemática dos EUA em 2013 e para a equipe nacional da Olimpíada de Física dos EUA em 2014. Essas experiências podem ter estabelecido a base para seu sucesso posterior.

Aos 17 anos, ele foi admitido no Instituto de Tecnologia de Massachusetts (MIT) e fez um curso de pós-graduação em aprendizado de máquina em seu primeiro semestre.

Ao mesmo tempo, ele não ficou parado. Trabalhou inicialmente como engenheiro de software na Addepar e ingressou no Quora alguns meses depois. No Quora, foi rapidamente promovido a diretor técnico e liderou a equipe na implementação de diversos indicadores da equipe de infraestrutura.

Em 2016, ele deixou o Quora e se mudou para a Hudson River Trading como desenvolvedor de algoritmos.

Mas o que ele realmente queria em seu coração era abrir um negócio, então Alexandr tomou uma decisão de longo alcance: abandonou o MIT e ingressou na renomada incubadora de startups Y Combinator. Fato pouco conhecido: o CEO da Y Combinator na época era Sam Altman, atual CEO da OpenAI.

Há rumores de que Alexandr foi colega de quarto de Altman por vários meses.

Mais tarde, ele mencionou em uma entrevista o que disse aos pais na época: "Eu disse aos meus pais que esse era apenas um projeto de verão para mim e nunca mais voltei para a escola".

Sua experiência no Quora lhe proporcionou um profundo conhecimento dos desafios de infraestrutura e gerenciamento de dados em sistemas de aprendizado de máquina, e foram esses desafios que se tornaram o grande avanço para a Scale AI. Em 2016, ele se uniu a Lucy Guo, também ex-funcionária do Quora, para cofundar a Scale AI, com foco no trabalho mais básico, porém pouco conhecido, por trás do desenvolvimento da IA: fornecer dados rotulados por humanos em larga escala e de alta qualidade.

Há uma longa história sobre a fundação da Scale AI.

Dizem que Alexandr percebeu desde cedo que a IA e o aprendizado de máquina mudariam o mundo. Em suas palavras: "Inicialmente, construímos máquinas que podiam fazer cálculos, mas foi um avanço tecnológico empolgante permitir que elas realizassem tarefas mais complexas que exigem compreensão semelhante à humana."

Um dia, ele tentou instalar uma câmera na geladeira de sua casa para verificar se o leite estava prestes a acabar. Algumas semanas depois, descobriu que não conseguia obter dados suficientes para treinar o sistema a identificar com precisão o conteúdo da geladeira. Isso o fez perceber que os dados seriam um dos principais obstáculos para avanços em IA nos próximos 20 anos.

A partir disso, ele fundou a Scale com o objetivo de se tornar "a infraestrutura de dados que impulsiona a transformação da IA".

Em 2016, ainda faltava muito para que o ChatGPT se tornasse popular. Em comparação, a direção autônoma era o assunto mais comentado no Vale do Silício na época. A Scale AI se concentrou em atender à demanda por direção autônoma em seus primórdios, fornecendo dados de reconhecimento de imagem para sistemas de bordo e solucionando a "escassez de dados" no treinamento de visão por IA.

Com seus serviços de etiquetagem refinados, a Scale AI gradualmente estabeleceu uma boa reputação e conquistou a confiança dos primeiros clientes.

Como empreendedor de 19 anos, não é fácil se firmar neste campo. No entanto, Alexandr adotou uma estratégia muito pragmática. Ele levou seu notebook e a demonstração do produto para a principal conferência de visão computacional, a CVPR, e promoveu seus produtos em cada estande.

Em 2019, a Scale AI recebeu um investimento de US$ 100 milhões do Founders Fund, cofundador do PayPal, Peter Thiel, e se tornou oficialmente um "unicórnio". Alguns anos depois, a Scale recebeu mais US$ 580 milhões em financiamento, com uma avaliação de mercado de US$ 7,3 bilhões.

Durante esse período, Alexandr e Guo foram listados na categoria de tecnologia empresarial da Forbes "30 Under 30". Pouco tempo depois, Guo deixou a empresa devido a diferenças na visão do produto e no caminho do desenvolvimento, mas também houve rumores de que ele foi expulso.

Fato interessante: depois que a Meta anunciou a aquisição da Scale AI, Lucy Guo também ultrapassou a cantora pop Taylor Swift, de 35 anos, e se tornou a mais jovem mulher bilionária a se tornar independente por causa de suas ações na Scale AI.

Depois que Guo saiu, Alexandr continuou na liderança.

Os três elementos do desenvolvimento de IA são inseparáveis ​​de algoritmos, dados e poder computacional. Modelos de grande linguagem (LLMs) exigem enormes conjuntos de dados para treinamento. Quanto maior o LLM, mais valiosos os dados. A fábrica de terceirização de dados da Scale AI está se tornando cada vez mais importante.

Ao contratar milhares de trabalhadores temporários para selecionar, rotular e limpar dados e, em seguida, fornecer esses conjuntos de dados organizados a gigantes da tecnologia para treinamento de modelos, a lista de clientes da Scale AI abrange empresas de tecnologia e empresas tradicionais, incluindo Waymo, Toyota, Honda, Alphabet, Accenture, OpenAI, etc.

É claro que a Scale AI não teve toda a sua glória ao longo do caminho. Após a popularidade do ChatGPT, a Scale AI apareceu com frequência nas manchetes internacionais. Além do mito do menino gênio enriquecendo, informações mais negativas foram expostas, como seus comentários ultrajantes e a exploração de trabalhadores.

De acordo com o The Washington Post, nas Filipinas, um dos maiores centros de terceirização digital do mundo, pelo menos 10.000 trabalhadores fornecem serviços de rotulagem de dados para a Scale AI por meio da plataforma Remotasks.

No entanto, por meio de depoimentos de dezenas de funcionários atuais e antigos, bem como capturas de tela da plataforma, registros de pagamento, avisos internos e outros materiais, constatou-se que esses trabalhadores recebiam salários muito baixos, atrasavam pagamentos ou até mesmo cancelavam pagamentos sem justificativa, o que se tornou a norma. E os canais de reclamação são quase inexistentes.

Em nítido contraste, a receita da Scale AI em 2024 foi de aproximadamente US$ 870 milhões e, antes da aquisição, esperava-se que sua receita dobrasse para US$ 2 bilhões em 2025, com uma avaliação esperada para atingir US$ 25 bilhões.

US$ 14,3 bilhões, uma aquisição de talentos altíssima

Antes de 2025, a Meta sempre foi líder indiscutível na área de modelos de código aberto, até o surgimento do DeepSeek no início do ano, que interrompeu o ritmo da empresa. Houve até relatos de que funcionários da Meta divulgaram que os salários dos executivos da empresa eram maiores do que os custos de treinamento da DeepSeek.

O modelo Llama 4, preparado às pressas, foi criticado na opinião pública por suspeita de fraude, e a classe de inferência e o modelo de versão com parâmetro máximo não são vistos há muito tempo. Com o atraso da tecnologia, a perda de talentos e a dificuldade na produção de produtos, embora Yann LeCun, vencedor do Prêmio Turing, ainda esteja à frente da pesquisa em IA, é difícil reverter o declínio.

É difícil não dizer que a Meta atingiu seu momento mais sombrio em abril.

Zuckerberg, que escolheu a AI In AI, naturalmente não restringirá sua ambição. Seu objetivo é integrar a IA a todos os produtos da empresa, incluindo os óculos inteligentes Ray-Ban e redes sociais como Facebook, Instagram e WhatsApp.

A IA é o elo mais importante entre eles e aquele que não pode ser deixado para trás.

Com base nisso, podemos ver que a Meta tem procurado pessoas ativamente ultimamente. Zuckerberg ligou pessoalmente, enviou mensagens de texto e e-mails para pesquisadores de empresas como OpenAI e Google, e até ofereceu preços exorbitantes para tentar provocá-los.

Segundo o The Information, à medida que Zuckerberg ficava muito atrás de seus concorrentes, ele recorria cada vez mais a uma figura técnica atípica em busca de conselhos. Sim, era o protagonista deste artigo: Alexandr Wang.

O jovem de 28 anos deu muitos conselhos práticos a Zuckerberg.

Até Zuckerberg começou a citar o feedback de Alexandr sobre questões de IA em reuniões internas. Ele acreditava que Alexandr tinha experiência em primeira mão trabalhando com diversos laboratórios de pesquisa de IA e conseguia entender com precisão que tipo de dados esses laboratórios estavam buscando e como otimizar os modelos.

Mais importante, foi o próprio Zuckerberg quem propôs contratar Alexandr para liderar a equipe de superinteligência da Meta.

No ano passado, Zuckerberg também abordou outros candidatos, como o cientista-chefe de IA do Google, Koray Kavukcuoglu, e a ex-CTO da OpenAI, Mira Murati, mas no final, ele voltou para Alexandr.

Um dos motivos é que Alexandr tem um bom relacionamento com Chris Cox, diretor de produtos da Meta, e outros executivos seniores. Embora a Scale AI não esteja diretamente envolvida no desenvolvimento de modelos de IA de ponta, a compreensão de Alexandr sobre o caminho de desenvolvimento do setor e seu domínio de recursos básicos conquistaram a confiança de Zuckerberg.

Além disso, a receita de US$ 870 milhões da Scale AI no ano passado demonstrou plenamente suas excelentes capacidades comerciais.

Não há nada de novo sob o sol. Esta aquisição é essencialmente uma aquisição de talentos padrão no estilo do Vale do Silício. Grandes empresas usam o nome de aquisição para contratar os fundadores e os principais funcionários de uma startup, e a empresa adquirida frequentemente encerra seus negócios originais após a transação.

O Vale do Silício não é estranho a esse modelo de aquisição, mas a onda da IA ​​impulsionou o rápido desenvolvimento desse modelo.

A Microsoft adquiriu a startup de IA Inflection por US$ 650 milhões em "taxas de licenciamento", essencialmente para contratar o fundador Mustafa Suleyman e sua equipe; o Google adquiriu a "licença de cooperação" da Character.AI por US$ 2,7 bilhões, também com foco em seu fundador Noam Shazeer e na equipe técnica principal.

A aquisição da Scale pela Meta segue essencialmente o mesmo roteiro.

Esta é a segunda maior aquisição da Meta na história, perdendo apenas para a aquisição do WhatsApp por US$ 22 bilhões naquele ano. Para a Meta, que possui reservas de caixa superiores a US$ 70 bilhões, usar dinheiro para trocar por talentos e obter o efeito de comprar ossos de cavalo com muito ouro não parece ser um negócio perdedor.

Não há dúvidas de que a notícia da aquisição da Scale AI pela Meta abalou todo o setor.

Por um lado, essa mudança trará grandes retornos aos acionistas da Scale AI: os primeiros investidores, incluindo Accel, Index Ventures, Founders Fund, etc., manterão suas ações restantes enquanto sacarão parte do dinheiro.

Por outro lado, o envolvimento de uma empresa tão grande também causou preocupações entre outros clientes da Scale AI, especialmente se a Scale AI perderá a neutralidade da plataforma após ser adquirida pela Meta, e há risco de vazamento de dados de clientes para a Meta.

De acordo com as últimas notícias, o Google está considerando encerrar completamente sua cooperação com a Scale AI. Os serviços de dados originalmente planejados para serem usados ​​no treinamento de seu modelo Gemini de próxima geração, avaliados em cerca de US$ 150 a 200 milhões, serão transferidos para outros fornecedores. Executivos da OpenAI também declararam publicamente que não querem que tais aquisições por gigantes destruam o ecossistema de IA. Se as partes se excluírem, isso desacelerará o ritmo de inovação no setor.

Ao mesmo tempo, os concorrentes aproveitaram a situação.

O CEO da empresa de anotação de dados Labelbox declarou publicamente que espera fechar um grande número de contratos de clientes com a Scale este ano; o CEO da Handshake chegou a dizer que, depois que a notícia da aquisição da Meta se tornou pública, a demanda dos clientes dobrou da noite para o dia.

Embora a avaliação da Scale tenha atingido um novo recorde com o apoio da Meta, como apaziguar os clientes e manter a neutralidade da plataforma de serviços de dados serão os principais desafios que a empresa enfrentará em seguida.

Como adquirente, ainda não se sabe se a Meta realmente conseguirá reverter a situação com essa aquisição.

A série Llama ainda não se recuperou totalmente, e rivais como OpenAI, Google e Anthropic ainda são fortes. A Meta precisa implementar IA na matriz social e recursos de raciocínio em novos hardwares, como óculos inteligentes, levando em consideração a experiência do produto, o recrutamento de talentos e o poder do discurso ecológico.

A chegada de Alexandr pode ser um ponto de virada, ou pode ser apenas mais uma aposta custosa, mas decepcionante.

No momento, é tudo apenas uma aposta.

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