Meta 与 Scale AI 合作现裂痕

自2025年6月起，Meta向数据标注企业Scale AI投入143亿美元，并邀请其CEO Alexandr Wang及多位高管加入，主导Meta超级智能实验室（MSL）的运作。然而，短短数月之内，双方的合作关系已出现明显裂痕。

争议的核心集中在数据质量上。尽管投资规模巨大，但据知情人士透露，Meta核心AI团队TBD Labs的研究人员普遍对Scale AI提供的数据质量表示不满，认为其难以满足新一代AI模型对精准性与专业性的要求。因此，该团队仍持续与Scale AI的竞争对手Mercor和Surge保持合作。值得注意的是，TBD Labs在成立初期便已与这两家公司建立联系，但在斥巨资入股Scale AI后仍依赖其竞品，这一反常现象引发了业内广泛关注。

这背后折射出数据标注行业的深刻变革。Scale AI早期凭借众包模式和低成本劳动力在行业中占据优势，主要处理较为基础的标注任务。然而，随着AI模型日益复杂，训练数据的需求也转向由医生、律师等高专业背景人才提供的高质量、高精度标注服务。尽管Scale AI推出了Outlier等新平台试图转型，但Mercor和Surge等从创立之初就专注于高技能专家网络的公司正在快速抢占市场。

除了业务层面的摩擦，人事整合也遭遇挑战。Scale AI前高管Ruben Mayer在加入Meta仅两个月后便宣布离职。尽管他公开表示是出于“个人原因”，并对在Meta的经历持正面评价，但其对自身角色的描述与内部员工的说法存在出入，加剧了外界对团队融合问题的猜测。

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与此同时，Meta AI部门正经历人才动荡。多位员工反映，在Alexandr Wang及一批来自OpenAI等顶尖机构的“空降”人才加入后，组织内部陷入混乱。新成员对Meta庞大的管理体系感到不适应，而原有GenAI团队则感觉被边缘化，工作权限被压缩。包括MSL研究员Rishabh Agarwal在内的多名关键人员已相继离开，给Meta的AI战略推进带来不确定性。

业界普遍认为，这笔巨额投资是扎克伯格在Llama4发布反响平平后，为加速追赶OpenAI与谷歌而采取的紧急布局。他不仅引入了Wang这样的行业明星，还大规模招揽顶尖研究人才。然而，面对高管快速出走、内部团队失和以及数据合作绕道等现实问题，Meta能否有效整合资源、稳定军心并兑现AI雄心，仍是未知数。

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