Meta 与 Scale AI 合作现裂痕

自今年6月以来，尽管Meta向数据标注公司Scale AI投资了高达143亿美元，并聘请其首席执行官Alexandr Wang等高管加盟Meta Superintelligence Labs （MSL），但双方的关系似乎正面临挑战。

核心问题源于数据质量的争议。尽管进行了巨额投资，但消息人士透露，Meta核心AI部门TBD Labs的研究人员普遍认为Scale AI的数据质量不佳，更倾向于与Scale AI的主要竞争对手Mercor和Surge合作。Meta的TBD Labs在成立前就已与这两家公司有合作，但向一家数据供应商投入如此巨资后，仍然依赖其竞争对手的情况十分罕见。

这种现象背后反映出数据标注行业的变化。早期，Scale AI的众包模式依赖低成本劳动力处理简单任务，但随着AI模型复杂化，需要医生、律师等高技能领域专家来提供高质量数据。尽管Scale AI推出了Outlier平台，但像Mercor和Surge这样从一开始就建立在高薪人才模式上的竞争对手正迅速崛起。

除了商业合作上的紧张，双方的人事整合也遭遇挫折。Scale AI前高管Ruben Mayer在加入Meta仅两个月后便离职，进一步引发外界关注。尽管Mayer表示是因“个人原因”离开，且对在Meta的工作经历感到满意，但他对自己在Meta的职责定位与内部消息人士的说法存在分歧。

此外，Meta的AI部门也面临人才流失问题。有前员工和现任员工透露，自从引入Alexandr Wang和一批来自OpenAI等公司的人才后，Meta的AI部门变得混乱。新加入的人员对大公司的官僚作风感到沮丧，而Meta原有的GenAI团队则感到能力受限。MSL AI研究员Rishabh Agarwal等多名核心员工近期相继离职，这给Meta的AI发展前景蒙上阴影。

这次投资被普遍认为是Meta CEO扎克伯格在Llama4发布平淡后，为追赶OpenAI和谷歌而采取的紧急举措。他不仅吸纳了Alexandr Wang，还积极从OpenAI、谷歌DeepMind等公司招募顶尖人才。然而，鉴于部分新员工的迅速离职以及内部团队的混乱，Meta能否稳定其AI运营并留住人才，仍是一个悬而未决的问题。