Meta 砸 143 亿美元投资 Scale AI 仅数月，双方合作关系出现裂痕

今年 6 月 Meta 向数据标注服务商 Scale AI 注资 143 亿美元（IT之家注：现汇率约合 1019.51 亿元人民币），并邀请其 CEO 亚历山大・王（Alexandr Wang）及多名该初创公司高管加盟，负责运营 Meta 超级智能实验室（MSL），然而仅过去数月时间，两家公司的合作关系已显现出裂痕。

两名知情人士向 TechCrunch 透露，亚历山大・王为协助运营 MSL 而带来的高管中，至少有一人已离职 ——Scale AI 前生成式 AI 产品与运营高级副总裁鲁本・迈耶（Ruben Mayer）在 Meta 任职仅两个月便离开。

迈耶曾两度效力 Scale AI，累计时长约五年。据上述知情人士称，迈耶在 Meta 任职期间负责 AI 数据运营团队，但并未加入公司的 TBD 实验室。该实验室是 Meta 内部负责研发 AI 超级智能的核心部门，OpenAI 的多名顶尖 AI 研究员已在此任职。

迈耶向 TechCrunch 表示，自己最初的职责是“协助实验室搭建，处理各类所需事务”，而非专注于数据工作；且他“从第一天起就是 TBD 实验室的一员”，并非被排除在核心 AI 部门之外。迈耶还澄清，自己“并非直接向亚历山大・王汇报”，并对在 Meta 的工作经历“非常满意”，此次离职是出于“个人事务”。

除人员变动外，Meta 与 Scale AI 的合作关系也在发生变化。五名知情人士透露，TBD 实验室正与 Scale AI 之外的第三方数据标注服务商合作，为其下一代 AI 模型提供训练支持。这些人士表示，第三方服务商包括 Mercor 和 Surge—— 二者均为 Scale AI 的主要竞争对手。

尽管 AI 实验室与多家数据标注服务商合作的情况并不罕见（Meta 在 TBD 实验室成立前就已与 Mercor 和 Surge 有合作），但一家 AI 实验室对单一数据服务商投入如此巨额资金的情况却十分少见。这使得当前局面格外值得关注：多名消息人士指出，即便 Meta 已向 Scale AI 投入数十亿美元，TBD 实验室的研究员仍认为 Scale AI 的数据质量偏低，并更倾向于与 Surge 和 Mercor 合作。

Scale AI 最初的商业模式以众包为核心，依靠庞大且低成本的劳动力完成简单的数据标注工作（即对原始信息进行标记和注释，为 AI 模型训练提供支持）。但随着 AI 模型日益复杂，如今它们需要高技能领域专家 —— 如医生、律师、科学家等，来生成和优化高质量数据，以提升模型性能。

尽管 Scale AI 已通过其 Outlier 平台努力吸引这类专业人才，但 Surge 和 Mercor 等竞争对手的发展速度却更快，因为这些公司的商业模式从一开始就建立在高薪人才的基础之上。

Meta 发言人否认 Scale AI 的产品存在质量问题。Surge 和 Mercor 则拒绝置评。当被问及 Meta 为何对竞争对手的数据服务商依赖度日益加深时，Scale AI 发言人仅向 TechCrunch 提及双方最初宣布投资时的声明 —— 该声明称此次合作将扩大两家公司的商业合作范围。

Meta 与第三方数据服务商的合作表明，即便已向 Scale AI 投入数十亿美元，Meta 也并未将所有赌注押在这家初创公司身上。然而，Scale AI 的情况却截然不同。在 Meta 宣布对 Scale AI 进行巨额投资后不久，OpenAI 和谷歌便先后表示将停止与该公司合作。

失去这两大客户后，Scale AI 于今年 7 月在数据标注业务部门裁员 200 人。公司新任 CEO 杰森・德罗格（Jason Droege）将此次变动部分归咎于“市场需求变化”。他表示，Scale AI 将在其他业务领域扩充人员，包括政府销售部门 —— 该公司近期刚刚与美国陆军签订了一份价值 9900 万美元（现汇率约合 7.06 亿元人民币）的合同。

起初有观点猜测，Meta 对 Scale AI 的投资实则是为了吸引亚历山大・王 —— 自 2016 年 Scale AI 成立以来，他便在 AI 领域深耕，是公司的创始人。目前看来，他确实在协助 Meta 吸引顶尖 AI 人才。

但除了亚历山大・王之外，Scale AI 对 Meta 的实际价值仍存在疑问。

一名 MSL 现任员工表示，从 Scale AI 加盟 Meta 的多名高管并未加入 TBD 实验室核心团队。

此外，两名前员工和一名 MSL 现任员工透露，自亚历山大・王及一批顶尖研究员加盟后，Meta 的 AI 部门变得愈发混乱。他们称，来自 OpenAI 和 Scale AI 的新人才对大公司的复杂官僚体系感到不满，而 Meta 原有的生成式 AI 团队则发现自身职责范围被不断压缩。

这些紧张局势表明，尽管 Meta 此次投资本应解决公司在 AI 研发方面的难题，但这笔迄今为止最大规模的 AI 投资，开局似乎并不顺利。一名现任员工和一名前员工向 TechCrunch 透露，今年 4 月 Llama 4 模型发布反响平平后，Meta CEO 马克・扎克伯格（Mark Zuckerberg）对公司 AI 团队的表现感到不满。

为扭转局面、追赶 OpenAI 和谷歌，扎克伯格迅速推进多项合作，并发起积极的招聘计划，以吸引顶尖 AI 人才。

除亚历山大・王外，扎克伯格还成功从 OpenAI、谷歌 DeepMind 和 Anthropic 挖来多名顶尖 AI 研究员。Meta 还收购了 Play AI、WaveForms AI 等 AI 语音初创公司，并宣布与 AI 图像生成初创公司 Midjourney 建立合作关系。

为支撑其 AI 雄心，Meta 近期宣布将在美国多地大规模建设数据中心。其中规模最大的项目是位于路易斯安那州、耗资 500 亿美元（现汇率约合 3564.71 亿元人民币）的数据中心“许珀里翁”（Hyperion）—— 该名称源自希腊神话中孕育了太阳神的泰坦巨人。

从背景来看，亚历山大・王并非 AI 研究员，外界认为他担任 AI 实验室负责人的选择有些非常规。有报道称，扎克伯格曾与更传统的候选人洽谈领导该实验室事宜，例如 OpenAI 首席研究官马克・陈（Mark Chen），还曾试图收购伊利亚・萨茨克弗（Ilya Sutskever）和米拉・穆拉蒂（Mira Murati）创办的初创公司，但这些尝试均以失败告终。

《连线》杂志此前报道，近期从 OpenAI 加盟 Meta 的部分新 AI 研究员已离职。与此同时，受一系列变动影响，Meta 生成式 AI 部门的许多老员工也相继离开。

MSL 的 AI 研究员里沙布・阿加瓦尔（Rishabh Agarwal）是最新离职的员工之一，他本周在 X 平台发文称将离开 Meta。阿加瓦尔表示：“马克和 @alexandr_wang（亚历山大・王）关于在超级智能团队开展工作的提议极具吸引力。但最终，我选择遵循马克自己的建议：‘在一个变化如此之快的世界里，最大的风险就是不冒任何风险’。”

当被问及在 Meta 的工作经历及离职原因时，阿加瓦尔拒绝置评。

近几周内，Meta 生成式 AI 产品管理总监查亚・纳亚克（Chaya Nayak）和研究工程师罗汉・瓦尔马（Rohan Varma）也先后宣布离职。如今的问题是，Meta 能否稳定其 AI 业务运营，并留住未来发展所需的核心人才。

目前，MSL 已开始研发下一代 AI 模型。据 Business Insider, 报道，该团队计划在今年年底前推出这款新模型。