Alexandr Wang, 1997 doğumlu, NewMexico’daki LosAlamos’ta Çinli göçmen fizikçi ebeveynlerin oğlu olarak büyüdü. Henüz çocukken matematik ve bilgisayara yoğun ilgi duyan Wang, 2012–14 yıllarında ABD Fizik Takımı’na ve Uluslararası Bilgisayar Olimpiyatları’na davet edildi. Lise eğitimini LosAlamos High School’da erken tamamladıktan sonra yazılıma ilgisi sayesinde silikon vadisindeki Quora’da stajyerlik yaptı .
Quora’da Stajyerlik
Quora’daki staj, Alexandr Wang’ın kariyerinde sadece bir “ilk iş” değil, bir sıçrama tahtasıydı. Henüz 17 yaşındayken, lise yıllarının yaz tatilini kod yazarak geçirdiği bu deneyim, onun gerçek dünyadaki yazılım problemleriyle ilk ciddi temas noktası oldu. Quora’da yazılım mühendisliği stajyeri olarak çalışırken, yalnızca bug düzeltmekle kalmadı; platformun içerik sıralama algoritmalarında optimizasyon yapacak kadar ileri görevler üstlendi. Burada geçirdiği zaman, hem teknik becerilerini geliştirmesine hem de hızlı karar alma refleksini edinmesine yardımcı oldu.
Quora’da birlikte çalıştığı mühendisler, onun olağanüstü hızlı öğrenme kabiliyeti ve kararlı çalışma disipliniyle dikkat çektiğini söylüyor. Wang, bu ortamda sadece kod yazmayı değil, iyi ürün tasarımının, kullanıcı deneyiminin ve sistem mimarisinin nasıl bir araya geldiğini gözlemledi. “Erken yaşta büyük problemlerin içinde yer almak, onları çözebileceğime olan inancımı perçinledi” dediği bu dönem, onu girişimciliğe hazırlayan temel bloklardan biri oldu.
Quora’dan sonra Silikon Vadisi’nde birkaç startupta daha kısa dönemli görevler aldı. Ancak bu deneyimlerin ortak noktası hep aynıydı: öğrenmek, gözlemlemek ve sonunda kendi fikrini hayata geçirmek için zemin hazırlamak. Scale AI’ın temelini atan iş fikri bile, bu staj dönemlerinde gözlemlediği veri kaosu ve yapay zekanın o dönem yetersiz kalan veri altyapısından doğdu.
Wang’ın hikayesi burada bize şunu fısıldıyor: Büyük adımlar bazen küçük bir stajyer masasından başlar. Önemli olan hangi pozisyonda olduğun değil, oradan nereye gitmek istediğini ne kadar net bildiğindir.
ScaleAI’nin Doğuşu
Üniversiteli bile olmadan MIT’ye kabul edilen Wang, matematik-bilgisayar bölümünde başladı, ama 2016 yılında henüz 19 yaşındayken Y Combinator’da kurucu ortağı Lucy Guo ile birlikte ScaleAI’ı kurma hayalini gerçekleştirdi. O yıl üniversiteyi bırakarak girişimini tam zamanlı sürdürdü.
ScaleAI, insan destekli veri etiketleme platformları Remotasks ve Outlier’ı geliştirerek otonom araçlardan LLM’lere kadar birçok alanda büyük AI şirketlerine hizmet veren altyapı haline geldi. 2021’de 7,3milyar dolarla şirketi değerlendiren girişim, Wang’a 24 yaşında dünyanın en genç kendi servetini yaratmış milyarderi ünvanını kazandırdı. Forbes’e göre 2025 itibarıyla net serveti 3,6milyar dolar civarında.
ScaleAI, yapay zekanın gerçek dünyada işe yarayabilmesi için ihtiyaç duyduğu en temel ama en zorlu bileşeni çözmek üzere kuruldu: kaliteli, ölçeklenebilir, doğru şekilde etiketlenmiş veri. Alexandr Wang ve ekibi, 2016 yılında bu ihtiyacın farkındaydı—özellikle otonom araçlardan doğal dil işleme modellerine kadar her AI sisteminin arkasında anlamlı ve yapılandırılmış verinin olması gerektiğini görmüşlerdi. O dönemde teknoloji şirketleri kendi içlerinde bu verileri manuel olarak topluyor, temizliyor ve etiketliyordu—bu da yüksek maliyet, düşük hız ve düşük kalite anlamına geliyordu.
ScaleAI, bu sorunu çözmek için insan-makine iş birliğine dayalı bir platform inşa etti. Şirketin geliştirdiği araçlar sayesinde, görüntüler, videolar, LIDAR taramaları, metin ve diğer veri türleri, yüksek hassasiyetle etiketlenebilir hale geldi. Bu sistemler, hem insan annotator’ların doğruluğundan yararlanıyor hem de zaman içinde makine öğrenimi modelleriyle kendini geliştiriyordu. Böylece müşteriler, kendi AI modellerini eğitmek için güvenilir veriye çok daha hızlı ve ölçeklenebilir biçimde ulaşabiliyordu.
Özellikle otonom sürüş sistemlerinde kullanılan LIDAR (ışık algılama ve mesafe ölçme) verilerinin etiketlenmesi, Scale’ın ilk güçlü olduğu alanlardan biriydi. Waymo, General Motors, Toyota gibi otomotiv devleri Scale ile çalışarak sürücüsüz araçlarını geliştirdi. Ancak Scale AI yalnızca otomotivle sınırlı kalmadı—savunma, sağlık, finans ve büyük dil modelleri gibi pek çok farklı alanda AI veri altyapısı sağlayıcısı haline geldi. Pentagon ile çalışmaları, şirkete güvenlik düzeyinde yeni bir ölçek kazandırdı.
2020’lerin ortasında Scale, büyük dil modelleri (LLM) için eğitim verileri oluşturma ve iyileştirme hizmetlerini de portföyüne ekledi. OpenAI, Meta, Cohere gibi şirketlerle yaptığı iş birlikleri, onu LLM çağının da kilit oyuncularından biri haline getirdi. Bugün ChatGPT gibi bir sistemin eğitilebilmesi için gereken yüz milyarlarca kelimenin anlamlandırılmasında Scale AI’nın doğrudan ya da dolaylı katkısı var.
Kısacası, Scale AI’nın özü şu: Yapay zekayı akıllı hale getiren verileri, olabilecek en doğru, hızlı ve etik şekilde hazırlamak. Wang’ın deyimiyle, “Yapay zekanın beyni modelse, kalbi veridir. Biz kalbi çalıştırıyoruz.”
Kariyer boyunca Wang, yalnızca kazançla değil, ABD Yapay Zeka politikalarında da aktif rol aldı. 2018’de Çin’in AI atılımını yakından gözlemledikten sonra ulusal güvenlik bağlamında uyarılarda bulundu, Capitol Hill’de kongre komitelerinde tanıklık etti ve “Amerika AI savaşını kazanmalı” başlıklı ABD Başkanı’na yönelik tam sayfa mektuplar yayımladı. Bu cesur söylemler, onun siyaset ve iş dünyasında güçlü ilişkiler kurmasını sağladı; etkin networking’e “eski oda arkadaşı OpenAI CEO’su SamAltman bile ‘biraz ritmi düşür’ demiş”.
2025 Haziran’ında Meta, ScaleAI’ın %49 hissesine 14,3milyar dolar yatırarak şirketi 29milyar dolar değerleme ile satın aldı. Bu, büyük ölçüde Wang’a odaklanan bir “acquihire” hamlesi olarak yorumlanıyor. Artık Meta’nın ‘Süper-zeka’ (Superintelligence) laboratuvarına liderlik edecek olan Wang, Scale’ın yönetim kurulunda kalmaya devam edecek.
Wang’ın kariyer hikâyesi, bize “hayallerin peşini bırakma” ve “erken adımları değerlendir” mesajı veriyor. Yüksek beklentiler yerine neye odaklanması gerektiğini bilen, kısa sürede etki yaratan bir vizyona sahip olması onun en büyük avantajı oldu. İşte tam da bu yüzden diyorum ki: sen de kendi benzersiz yolunu çizmekten yılma; çünkü sıradan gibi görünen bir adım bile gelecekte sıradışı bir fırsata dönüşebilir.
Kariyer yolculuğunda Wang, şu ilkelere sadık kaldı:
Merit ve Excellence politikası
Bu politika işe alımlara sınav koydu ve “karakterinle yetenek bir arada ilerler” prensibini benimsedi.
Merit ve Excellence politikası, Alexandr Wang’ın ScaleAI’daki ekip kültürünü oluştururken merkezine koyduğu temel ilkelerden biri oldu. Bu yaklaşım, işe alım sürecinde sadece CV veya prestijli okul isimlerine değil, gerçek beceriye ve karaktere odaklanmayı hedefliyordu. Wang, “ünlü okullardan mezun olmuş ama ortalama performanslı” birini değil, “zor bir problemi çözebilen, hızlı öğrenebilen ve detaylara takılmadan sonuç alabilen” birini işe almayı tercih ediyordu.
Bu nedenle Scale AI, mülakat sürecine gerçek dünya problemlerini temel alan teknik testler koydu. Adaylara, işe alındıklarında gerçekten karşılaşacakları türde problemler veriliyor; bu testler teknik yetkinliğin yanında analitik düşünce, sabır, dikkat ve odaklanma gibi zihinsel dayanıklılığı da ölçüyordu. Wang’ın bu yaklaşımı, sadece iyi kod yazarları değil, karmaşık sistemleri düşünebilen, AI altyapısını anlayabilen ve kendi alanında “ağırlık merkezi” olabilecek insanları çekmesini sağladı.
Bu politika, aynı zamanda şirket içinde mükemmeliyetçilik kültürünü besledi. “Yetenek, potansiyeli gösterir; mükemmellik ise çabayı” mottosuyla çalışanlara beklenti çıtasının yüksek olduğu ama destek sistemlerinin de güçlü tutulduğu bir çalışma ortamı yaratıldı. Wang için başarı, sadece zeki olmakla değil, aynı zamanda o zekayı günlük olarak işe ve takıma dönüştürebilmekle ölçülüyordu.
Bu kültür, Scale AI’nın neden hızlı büyüdüğünü ve neden teknoloji devlerinin bile veri ihtiyaçlarında onlara güvendiğini net biçimde ortaya koyuyor: Doğru insanlarla, doğru problemi çözmek.
Müşteri İlişkileri
ScaleAI’nın müşteri ilişkilerini ilk günden itibaren sektörün devleriyle kurması, Alexandr Wang’ın vizyonunun ne kadar stratejik ve uzun vadeli olduğunu gösteriyor. Startuplar genellikle küçük çaplı müşterilerle başlayıp büyüdükçe büyük oyunculara ulaşmaya çalışırken, Wang tam tersini yaptı. Şirketin ilk büyük müşterileri arasında OpenAI, Microsoft, General Motors, Toyota ve hatta ABD Savunma Bakanlığı (Pentagon) vardı. Bu, Scale’ın daha baştan “güvenilir altyapı sağlayıcı” olarak konumlanmasını sağladı.
Bu stratejiyle Scale, pazarın yan alanlarında oyalanmak yerine doğrudan merkeze oynadı. Otonom araçlar için LIDAR etiketleme, dil modelleri için veri temizleme ve savunma sistemleri için sınıflandırma altyapıları gibi kritik projelere imza attı. Büyük kurumlarla kurulan bu erken ilişkiler, hem şirketin gelirini hızlıca artırdı hem de marka güvenilirliğini katladı. “Eğer en zorlu müşterilere çözüm sunabiliyorsan, gerisi zaten seni takip eder” diyordu Wang ve bu prensip doğrultusunda hareket etti.
Bu yaklaşım ayrıca şirkete çok özel bir ürün/servis evrimi kazandırdı. Büyük kurumların karmaşık ihtiyaçlarına çözüm üretmek zorunda kalan Scale, ürünlerini sadece kullanışlı değil, aynı zamanda esnek, güvenli ve ölçeklenebilir hale getirdi. Böylece her yeni müşteriyle daha dayanıklı ve kapsamlı bir platform ortaya çıktı. Bu da Scale AI’yı sadece bir “veri etiketleme aracı” değil, gerçek bir yapay zeka altyapı sağlayıcısı haline getirdi.
Bu vizyoner müşteri stratejisi, Wang’ın bir startup’ı nasıl global bir teknoloji liderine dönüştürebileceğinin canlı kanıtı. Ve şu gerçeği net biçimde gösteriyor: Bazen “zor müşteri” diye kaçılan hedefler, aslında senin gelecekteki en büyük sıçrama tahtan olabilir.
Krizden Fırsat
Krizi fırsata çevirdi: Pandemi döneminde itibariyle OpenAI CEO’su SamAltman’la birlikte yaşamış olması, stratejik çapta bir network oluşturdu ve bu network kariyerinin kilit taşlarından biri oldu.
Wang’ın yaşam tarzı hakkında bilgiler sınırlı; ancak kendisinin mütevazı bir bilim meraklısı olduğu, genç yaşta yazılım ve ekonomi ilgisiyle birlikte klasik müziğe —çello/violin gibi— de ilgi duyduğu biliniyor. Yoğun çalışma saatlerine rağmen doğada vakit geçirmeyi, felsefi eserler (Nietzsche, Kierkegaard, Sartre) okumayı sevdiği söyleniyor. Tam da bu denge, onun multidisipliner bakışını destekliyor.
Ödüller listesinde şunlar öne çıkıyor:
- Forbes 30 Under 30 – Enterprise Tech: 2018 ve yeniden 2021’de.
- Time100 AI – 2023: AI alanının geleceğini şekillendiren 100 kişi arasında yer aldı.
- ABD Ulusal Matematik Olimpiyatları Programı, US Physics Team gibi saygın takımlara seçildi—ortaokul-lise dönemlerinde.
AlexandrWang sadece yazılım geliştirmedi; yeni bir lider profili yarattı. “Sen de içindeki potansiyeli koşulsuz keşfet; çünkü bir hayalin peşinden gitmek, tahmin edilemeyen kapıları aralar.” Bu cümleyi rehber edin. Çünkü Wang gibi genç bir vizyoner, kendine gün be gün meydan okuyabildiği için zirveye çıktı.
Kaynakça:
Reuters
Yazar: Tuncay BAYRAKTAR