
Scale
Founded Year
2016Stage
Corporate Minority | AliveTotal Raised
$16.403BValuation
$0000Last Raised
$14.8B | 5 mos agoRevenue
$0000Mosaic Score The Mosaic Score is an algorithm that measures the overall financial health and market potential of private companies.
+15 points in the past 30 days
About Scale
Scale provides data labeling, model training, and curation services for artificial intelligence (AI) applications, along with a generative AI platform that uses enterprise data to improve AI models. Scale serves the technology sector, government agencies, and the automotive industry. It was formerly known as Scale Labs. The company was founded in 2016 and is based in San Francisco, California.
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Scale's Product Videos
ESPs containing Scale
The ESP matrix leverages data and analyst insight to identify and rank leading companies in a given technology landscape.
The AI development platforms market offers solutions that serve as one-stop shops for enterprises that want to develop and launch in-house AI projects. Vendors in this space enable organizations to manage aspects of the AI lifecycle — from data preparation, training, and validation to model deployment and continuous monitoring — through a single platform to facilitate end-to-end model development.…
Scale named as Leader among 15 other companies, including Dataiku, Domino, and Weights & Biases.
Scale's Products & Differentiators
Scale Rapid
Scale Rapid is self-serve, on-demand labeling to train AI with high quality ground truth data and enables machine learning engineers and researchers to receive high quality labels and instruction feedback in a matter of hours and scale to production volumes in days. With Rapid, customers can create their labeling projects, upload data labeling via UI or API, design and submit their labeling instructions and direct quality improvements with new or updated evaluation tasks. This allows customers to unlock early AI/ML prototyping as well as more insight and control over the labeling workflow, as customers can receive prompt feedback on labeling instructions and potential edge cases for rapid iteration.
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Research containing Scale
Get data-driven expert analysis from the CB Insights Intelligence Unit.
CB Insights Intelligence Analysts have mentioned Scale in 24 CB Insights research briefs, most recently on Oct 15, 2025.

Oct 15, 2025 report
State of Venture Q3’25 Report
Sep 10, 2025 report
Book of Scouting Reports: Industrial AI Agents & Copilots

Aug 25, 2025 report
State of Tech Exits H1’25
Aug 22, 2025
The top angel investors in AI
Aug 14, 2025
310+ AI companies transforming government
Jul 31, 2025 report
State of AI Q2’25 Report
Jul 10, 2025 report
State of Venture Q2’25 ReportExpert Collections containing Scale
Expert Collections are analyst-curated lists that highlight the companies you need to know in the most important technology spaces.
Scale is included in 6 Expert Collections, including Auto Tech.
Auto Tech
2,663 items
Companies working on automotive technology, which includes vehicle connectivity, autonomous driving technology, and electric vehicle technology. This includes EV manufacturers, autonomous driving developers, and companies supporting the rise of the software-defined vehicles.
Unicorns- Billion Dollar Startups
1,297 items
Artificial Intelligence (AI)
37,207 items
Companies developing artificial intelligence solutions, including cross-industry applications, industry-specific products, and AI infrastructure solutions.
Tech IPO Pipeline
539 items
Track and capture company information and workflow.
AI 100 (All Winners 2018-2025)
100 items
Winners of CB Insights' 5th annual AI 100, a list of the 100 most promising private AI companies in the world.
Generative AI
2,951 items
Companies working on generative AI applications and infrastructure.
Scale Patents
Scale has filed 18 patents.
The 3 most popular patent topics include:
- artificial neural networks
- computer vision
- molecular biology

Application Date | Grant Date | Title | Related Topics | Status |
|---|---|---|---|---|
1/14/2022 | 2/25/2025 | Global Positioning System, Live-preview digital cameras, Color space, GPS navigation devices, Avionics | Grant |
Application Date | 1/14/2022 |
|---|---|
Grant Date | 2/25/2025 |
Title | |
Related Topics | Global Positioning System, Live-preview digital cameras, Color space, GPS navigation devices, Avionics |
Status | Grant |
Latest Scale News
Oct 31, 2025
Eles desbancaram o recorde de Mark Zuckerberg, que também se tornou bilionário aos 23 anos ULY Inc. para a Mercor/Forbes USA Os novos bilionários: o CEO Brendan Foody, o diretor de tecnologia Adarsh Hiremath e o presidente do conselho Surya Midha Acessibilidade ◐ A Mercor, uma startup de recrutamento que ajuda os maiores laboratórios de inteligência artificial do Vale do Silício a treinar seus modelos, acaba de criar os bilionários self-made mais jovens do mundo: três fundadores de 22 anos, amigos de ensino médio da região da Baía de São Francisco que competiam juntos no time de debates da escola. No início desta semana, a startup de São Francisco anunciou uma rodada de investimento de US$ 350 milhões (R$ 1,89 bilhão) liderada pela Felicis Ventures, com participação de grandes nomes como Benchmark, General Catalyst e Robinhood. Com isso, a empresa passou a ser avaliada em US$ 10 bilhões (R$ 54 bilhões). Leia também Com essa nova injeção de capital, o CEO Brendan Foody, o diretor de tecnologia Adarsh Hiremath e o presidente do conselho Surya Midha tornaram-se os mais novos bilionários da onda da IA, cada um com cerca de 22% de participação na empresa, segundo estimativas da Forbes. “É definitivamente uma loucura”, disse Foody à Forbes. “Parece muito surreal. Está além de qualquer coisa que poderíamos ter imaginado há dois anos.” Mesmo no Vale do Silício — uma região que há décadas idolatra jovens fundadores —, a Mercor se destaca pela pouca idade de seus líderes. Os três são bolsistas Thiel, participantes do programa criado pelo bilionário conservador Peter Thiel, que oferece bolsas de US$ 100 mil (R$ 540 mil) a jovens dispostos a abrir mão da universidade para empreender. Eles se tornaram o símbolo da nova geração de empreendedores da era da IA. “O mais louco pra mim é pensar que, se eu não estivesse trabalhando na Mercor, teria acabado de me formar na faculdade há poucos meses”, disse Hiremath, que passou dois anos em Harvard antes de abandonar o curso no segundo ano. “Minha vida virou de cabeça pra baixo em um período muito curto.” O novo status dos fundadores da Mercor os coloca no topo da lista dos jovens empreendedores de tecnologia que atingiram a marca de US$ 1 bilhão (R$ 5,4 bilhões) em fortuna pessoal. Jovens notáveis Eles desbancam Shayne Coplan, CEO da Polymarket, que aos 27 anos detinha o título de bilionário self-made mais jovem do mundo — e manteve o posto por apenas 20 dias, após um investimento de US$ 2 bilhões (R$ 10,8 bilhões) da Intercontinental Exchange, controladora da Bolsa de Nova York (NYSE). Antes dele, Alexandr Wang, da Scale AI, hoje com 28 anos, havia mantido esse título por cerca de 18 meses. Sua cofundadora, Lucy Guo, tornou-se a mulher self-made mais jovem do mundo a atingir o status de bilionária, aos 30 anos — ultrapassando ninguém menos que Taylor Swift. Mais impressionante ainda é a idade dos fundadores da Mercor: aos 22, eles são todos mais jovens do que Mark Zuckerberg, que se tornou bilionário aos 23. Midha, cujo aniversário é em junho, é o mais novo dos três — cerca de dois meses mais jovem que os demais. A única empreendedora self-made a ter atingido a marca antes deles foi Kylie Jenner, aos 21 — embora a Forbes tenha revisado para baixo o valor de sua fortuna, após investigar indícios de que a empresária teria inflado as receitas da Kylie Cosmetics. Escolhas do editor Conheça a Mercor Foody, Hiremath e Midha fundaram a Mercor em 2023, originalmente com o objetivo de conectar engenheiros da Índia a empresas norte-americanas que buscavam programadores freelancers. Eles criaram uma plataforma de recrutamento que permitia aos candidatos realizar entrevistas com avatares de IA e que os conectava a companhias em busca de talentos. Durante o processo, acabaram entrando no lucrativo mercado de rotulagem de dados, conectando profissionais altamente qualificados — como doutores e advogados — a laboratórios de ponta, como a OpenAI. Os três apareceram na lista Forbes Under 30 de 2025. Em setembro, pouco depois de a Mercor estrear na lista Forbes Cloud 100 das maiores empresas privadas de computação em nuvem, Foody anunciou que a empresa havia alcançado uma receita anualizada de US$ 500 milhões (R$ 2,7 bilhões) — um salto em relação aos US$ 100 milhões (R$ 540 milhões) registrados em março. Rotulagem de dados A notícia do novo investimento surge em meio a fortes transformações na indústria de rotulagem de dados nos últimos meses. Em junho, a Meta anunciou a compra de 49% da Scale AI por US$ 14 bilhões (R$ 75,6 bilhões), levando junto seu CEO estrela, Alexandr Wang. O movimento agitou o setor e incentivou empresas menores a se tornarem mais agressivas, argumentando que os laboratórios de IA de ponta não gostariam de trabalhar com um fornecedor tão atrelado à Meta e às suas próprias ambições em IA. Enquanto isso, outros concorrentes continuam relevantes: a Surge, empresa mais antiga fundada em 2016, está em negociações para captar recursos a uma avaliação de US$ 30 bilhões (R$ 162 bilhões), o que tornaria seu fundador Edwin Chen o bilionário mais jovem da lista Forbes 400, dos mais ricos dos Estados Unidos. A Turing AI, avaliada em US$ 2,2 bilhões (R$ 11,9 bilhões), levantou US$ 110 milhões (R$ 594 milhões) em julho; e a Invisible, avaliada em US$ 500 milhões (R$ 2,7 bilhões) em 2023, tornou-se uma parceira importante da OpenAI e da Microsoft. Mas o aumento da concorrência também trouxe controvérsias. Em setembro, a Scale processou a Mercor, alegando que a startup havia roubado segredos comerciais. O processo também cita um ex-executivo da Scale que deixou a empresa para trabalhar na Mercor e que teria compartilhado mais de 100 documentos confidenciais com seu novo empregador. “Não é algo em que a gente gaste muito tempo pensando”, disse Foody, ao ser questionado sobre o caso. Quem é o trio de bilionários Como bons nativos da região da Baía, Foody e seus colegas cresceram cercados por tecnologia.Os três são filhos de engenheiros de software. A mãe de Foody trabalhava na equipe imobiliária da Meta, e seu pai fundou uma empresa de interfaces gráficas nos anos 1990 antes de se tornar consultor de startups. Uma de suas primeiras empreitadas, aos 16 anos, foi um serviço que ajudava amigos a obter promoções na plataforma Amazon Web Services, cobrando US$ 500 (R$ 2.700) de cada um. Hiremath e Midha, por sua vez, são amigos de infância: se conheceram aos 10 anos em torneios de debate escolar (eles conheceram Foody mais tarde, no time de debates do ensino médio). Hiremath desenvolveu interesse em mercados de trabalho enquanto estudava em Harvard, onde fez pesquisa para Larry Summers, ex-secretário do Tesouro dos EUA e atual membro do conselho da OpenAI — que mais tarde investiu na Mercor. Agora, como novos bilionários, os fundadores afirmam que ainda não fizeram nenhuma compra extravagante — simplesmente porque não têm tempo. “Saio do escritório por volta das 10h30 da noite, em um dia comum, seis dias por semana”, disse Foody. “Então não sobra muito tempo fora disso para se distrair com coisas fora dos negócios.”
Scale Frequently Asked Questions (FAQ)
When was Scale founded?
Scale was founded in 2016.
Where is Scale's headquarters?
Scale's headquarters is located at 303 2nd Street, San Francisco.
What is Scale's latest funding round?
Scale's latest funding round is Corporate Minority.
How much did Scale raise?
Scale raised a total of $16.403B.
Who are the investors of Scale?
Investors of Scale include Meta, Y Combinator, Index Ventures, Accel, Founders Fund and 62 more.
Who are Scale's competitors?
Competitors of Scale include SuperAnnotate, TaskUs, Superb AI, Encord, Voxel51 and 7 more.
What products does Scale offer?
Scale's products include Scale Rapid and 4 more.
Who are Scale's customers?
Customers of Scale include Brex, iRobot, Flexport, Toyota Research Institute (TRI) and U.S. Air Force.
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Compare Scale to Competitors

Labelbox provides services and software for artificial intelligence (AI) data management and model evaluation within the artificial intelligence and machine learning sectors. The company offers managed labeling services, a platform for building data factories, and a network for hiring experienced AI trainers. Labelbox serves AI teams and organizations seeking to improve their model training and evaluation. It was founded in 2018 and is based in San Francisco, California.

24x7Offshoring is involved in artificial intelligence (AI) and machine learning workflows within the technology sector. The company provides services for data collection, data labeling, localization, and outsourced services, with a focus on AI training models. It serves sectors such as science, technology, education, medical research, and public service. It was founded in 2020 and is based in New Delhi, India.
Toloka focuses on artificial intelligence development and large language model fine-tuning within the tech industry. The company provides data across various domains and languages for machine learning processes, including supervised fine-tuning (SFT) and reinforcement learning with human feedback (RLHF). Toloka offers services including data labeling and AI model evaluation. It was founded in 2014 and is based in Schiphol, Netherlands.

Sama specializes in providing high-accuracy data annotation solutions for the development of computer vision AI models across various industries. The company offers a suite of services, including image and video annotation, 3D point cloud labeling, and data validation, to support machine learning professionals and AI team leads. Sama primarily serves sectors such as ADAS and autonomous vehicles, retail and e-commerce, consumer tech and media, robotics and manufacturing, and agriculture and food. It was founded in 2008 and is based in San Francisco, California.

V7 operates in document processing and data labeling within the artificial intelligence and machine learning sectors. The company provides tools for automating workflows, extracting data from various file formats, and offering artificial intelligence (AI) assisted labeling services. Its platforms aim to improve efficiency by automating tasks and ensuring training data for AI models. The company was founded in 2018 and is based in London, United Kingdom.

iMerit provides artificial intelligence (AI) data solutions, focusing on data annotation and model fine-tuning for machine learning and artificial intelligence applications. The company offers services including computer vision, natural language processing, and content services for preparing data for artificial intelligence (AI) training and development. iMerit's clientele includes large enterprises in sectors such as healthcare, autonomous vehicles, and financial services. It was founded in 2012 and is based in San Jose, California.
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