父母饭桌上聊物理，养出29岁亿万富豪

选对了人，赚钱从来不是问题。同样的，如果家庭在孩子的培养上，从小就给了一个良好的环境、宽松的环境以及训练科学思维的氛围，孩子的成才也不是问题。

文/今纶

父母都是物理学者，孩子成了亿万富豪，靠的不是刷题，不是鸡娃，不是走歪门邪道搞关系，而是靠家庭氛围熏陶以及思维训练。

孩子有了自驱力，就一飞冲天，这就是今天我要讲的故事，和每个家庭有关。

01 父母创造了良好的信息环境

9月8日，Muse上线，6天下载量突破90万，上线10天左右成为美国App Store和Google Play双榜第一名。Muse上线后的五个交易日内，Meta市值累计增加约2340亿美元。

Muse的操盘手是一名华裔青年，Alexandr Wang，中文名汪滔，不是大疆那个汪滔。

他有什么本事创造这个奇迹？一切秘密都在他的家庭和成长路径中，我们展开来看。

汪滔的父母都是从中国来到美国的华人移民，都是物理学家。他们一家住在洛斯阿拉莫斯，洛斯阿拉莫斯是一座美国小城，位于新墨西哥州中北部，本质是“一座实验室带出一座城”，约28.8平方公里，人口只有13179人，其实就是一座小镇，还没广州郊区大盘祈福新邨的人多。

▲洛斯阿拉莫斯 发现之地!

洛斯阿拉莫斯的经济结构极度单一，核心就是洛斯阿拉莫斯国家实验室，正式员工16487人，加上合同工共约17925人，是全州最大雇主之一。

可以想象，汪家的邻居很多是物理学家、数学家、工程师。

汪滔稍微大一点的时候，一家人饭桌上聊的是原子理论、数值模拟、国防项目，而不是各自刷手机短剧，学校里一堆博士家长，万圣节都可能变成科学展示。

你想要什么样的孩子，你就要创造什么样的环境与信息量。

汪滔这样的孩子天生对数据、科学的东西很敏感，这是信息浸染的结果，是父母有意或者无意努力的结果。

多说一句，年轻人找对象，对方的学识、认知很重要。优秀的学识和认知会惠及几代人，甚至提升一个家族的地位。

落后的学识和认知会毁掉几代人，把一个家族带入万劫不复的境地。

汪滔长期在这样的信息环境里得到熏陶，他自带锋芒，自带光芒，对用数据、科学方法解决问题有自信，而不是用情绪解决问题。

02 高三跟硅谷工程师一起干活

小学时，汪滔就显出数感。他积极参加美国中小学数学竞赛，因为赢了比赛能去免费旅行，比如去迪士尼，乐趣就在学习中。

父母没有像虎妈那样压迫他刷题，看他对电脑有兴趣，就请人教他编程，让他早早就懂一点算法、数据结构。

宽容的父母不担心孩子玩游戏，而是创造环境让他可以玩，可以学，因为饭桌上的谈资，家长的言传身教都足以阻止他疯玩游戏，更多专注于科研。

到了高中，汪滔在数学竞赛、物理竞赛里拿了不少好名次，自己学编程，打编程竞赛；还会拉小提琴，能说中、英、法几种语言。他是科研家庭养出来的“竞赛型全才”，但并不是书呆子。

所以，他很抗压，有韧性，愿意以开放心态和人打交道、合作，而不是防着这个，防着那个。

小伙子的打工生涯开始了。

17岁，汪滔先去硅谷的Addepar（一个财富管理、金融大数据平台）做软件工程师，不是实习生哦。

紧接着进Quora（一个问答社区），做后端、性能、基础设施类工程，在这里认识了自己的创业伙伴Lucy Guo（泰尔学者、后来的ScaleAI联合创始人）。

▲汪滔和Lucy Guo（左）

别的孩子高三还在备考大学，他已经在跟硅谷工程师一起干活。

这个新墨西哥来的小城少年，进了加州硅谷那种“20多岁就管亿级请求”的初创环境，对他冲击很大，视野更广阔了。

当然，大学还是要读的，他申请进了麻省理工，读了一年就退学了，是不是成绩太差？还真不是。

他学数学、计算机科学、机器学习，在大一就选研究生级CS课，GPA满分，退学原因是创业窗口太明显，不想等四年。

按国内标准，他就是失败的人生，考公考编是没戏了。

因为你没有本科文凭，怎么考公考编？

此时的汪滔早早融入了社会，融入了硅谷，融入了科技公司。

父母都是学者，没有教他“以后要当亿万富翁”，而是直接、间接给了他三样东西：

第一，把科学当成世界运行的方式——技术不是工具，是文明底盘；

第二，把“改变世界”当成正经人生目标，他后来也确实这样说过；

第三，对基础科研、算力、数据这些事有本能敏感——这后来直接影响他创业做AI训练数据、再后来进Meta搞超级智能。

03 一件小事触发创业灵感

他读大学的时候，有一件小事触发了他的创业灵感。

他的牛奶、三明治经常被室友偷吃，他又没有证据，他想要证据。

于是他在宿舍冰箱装摄像头，用AI抓“偷我牛奶、三明治的室友”。模型写出来了，但用不了——视频帧太多，没有标好的数据，模型根本学不会“什么是半瓶可乐”。

这不就是痛点吗？

汪滔后来反复讲这句话：算法不是瓶颈，干净、可训练的数据才是。

也就是说，AI的真实瓶颈不是算法不够，而是高质量标注数据、训练数据基础设施稀缺。

于是，他决定做一家数据标注、数据基建公司Scale AI，拿到12万美元种子资金就开干。

他还跟父母说：“就先做一个夏天。”结果再没回去，父母都被忽悠了，也无可奈何。

2016–2017年，ChatGPT还没影，硅谷最热的是自动驾驶。

Scale的早期客户不是大模型公司，是一堆和自动驾驶有关的公司。

汪滔去CVPR这种计算机视觉大会就是背个笔记本，一家一家拜访，打开demo说：“你给我一段行车视频，我返给你标好的行人、车辆、车道线的数据。”

他按任务收费，交付比大公司内部外包快得多。

最早的时候，公司就几个人，员工背着双肩包去客户会议室，对方还以为是大学校外教学或者快递误闯进会议室。

公司就这么干起来了，发展节点很清晰：

●2016–2018年：自动驾驶数据标注

图像、激光雷达、地图、传感器融合。

●2019年前后：NLP、大模型预热

给OpenAI等前沿实验室做文本排序、指令数据、偏好标注。

●2020年：政府、国防

Scale Donovan、SEAL评测、美军AI readiness、地理空间、情报数据。

●2022–2025年：生成式AI基建

大模型后训练、红队、评测榜、企业AI数据引擎。

2019年，Scale AI估值破10亿，成了独角兽。

2025年，Scale AI估值约290亿。

客户从车企变成OpenAI、谷歌、微软、Meta、亚马逊、英伟达、美国国防部，2025年营收预估近20亿美元。

04 143亿换来2340亿市值增长

这时候，Meta遇到了困难，想解决问题。Meta不缺算力，缺高质量数据和数据流水线，扎克伯格想要一个“既懂AI基础设施、又懂国防、企业销售，还能跟华盛顿和硅谷两边说话”的年轻帅才，所以，他很想要汪滔这个人。

Scale AI是一个好标的，Meta买它不是图那点标注毛利，而是扎克伯格希望用143亿美元换数据基建，并且换汪滔去带超级智能团队。

Meta不是买下ScaleAI整个公司，而是在2025年以143亿美元拿下Scale AI 49%无投票权股份，同时把汪滔挖去Meta管理超级智能实验室，所以本质是买数据基建和买人。

事实证明，这143亿花得值。汪滔带团队做出了Muse，Muse不陪用户聊天，它替用户全自动干活。

用户只需要给出一个最终目标，Muse就能自主完成全流程操作：自动打开浏览器、检索资料、填写表格、发送邮件、规划日程、整理文件。哪怕关闭App，它依旧可以在后台持续执行任务。你可以理解为你每个月花20美元请了一位助理。

29岁的汪滔第一次在Meta亮剑，直接超越了行业霸主ChatGPT。

▲扎克伯格晒出与汪滔的合影

Muse上线后的五个交易日内，Meta市值累计增加约2340亿美元。143亿美元换来2340亿的市值增长，这买卖划算。选对了人，赚钱从来不是问题。

同样的，如果家庭在孩子的培养上，从小就给了一个良好的环境、宽松的环境以及训练科学思维的氛围，孩子的成才也不是问题。汪滔的父母做得很好，值得学习。