今年 6 月，Meta(META.US) 以 143 億美元重金注資數據標註領域獨角獸 Scale AI，並力邀其創辦人 Alexandr Wang 攜多位核心高管加盟，全面接管 Meta 斥巨資打造的超級智慧實驗室。這場被業界視為「強強聯合」的合作，旨在透過整合 Scale AI 的專業資料服務能力與 Meta 的 AI 研發資源，加速推動通用人工智慧 (AGI) 的研發進程，但僅僅數月後，這場看似前景廣闊的合作已悄悄出現多重裂痕。
《TechCrunch》報導，兩位知情人士透露，Scale AI 前高階主管團隊在 Meta 的任職穩定性遭遇挑戰，其中曾兩度效力 Scale AI 累計超五年的核心成員、生成式 AI 產品與營運資深副總裁 Ruben Mayer，在加入 Meta 僅兩個月後便匆匆離職。
值得注意的是，Meyer 在 Meta 期間負責 AI 資料營運團隊，但其工作範疇並未涵蓋 Meta 內部最核心的 AI 研發部門 TBD 實驗室。TBD 匯集了包括 OpenAI 前研究員在內的頂尖人才，是 Meta 衝刺 AGI 的關鍵陣地。
Meyer 表示，入職初期的核心任務是「協助實驗室搭建基礎架構並處理綜合性事務」，且自始至終都是 TBD 實驗室的成員，「從未被排除在核心團隊之外」。他還強調，對於在 Meta 的工作經歷「高度滿意」，此次離職純粹出於個人事務安排。
不過，他的解釋未能平息外界對 Scale AI 團隊融入情況的質疑。多位知情人士透露，至少一名隨 Alexandr Wang 加盟的高管已離開 Meta，折射出跨公司協作初期的磨合難題。
更深層的矛盾體現在 Meta 對資料標註服務商的選擇策略。五位知情人士表示，TBD 實驗室正逐步擴大與 Scale AI 以外的第三方資料服務商合作，為下一代 AI 模型提供訓練資料支援。這些新增合作夥伴包括 Mercor 和 Surge，均是 Scale AI 在高階資料標註領域的直接競爭對手。
儘管 AI 實驗室與多家服務商保持合作屬於行業常態，像是 Meta 在 TBD 成立前已與 Mercor 和 Surge 有合作，但考慮到 Meta 此前向 Scale AI 投入的巨額資金，當前局面顯得尤為特殊。
多位消息人士指出，TBD 研究人員普遍認為 Scale AI 提供的數據傾向於未能達到預期，更喜歡的服務。
這種偏好差異背後，折射出 AI 數據服務產業的競爭格局變遷。Scale AI 起家於眾包模式，靠著低成本勞動力完成基礎資料標註工作，但隨著 AI 模型複雜度指數級提升，當前一代大模型更需要醫學、法律、科學等高技能領域專家參與資料產生與最佳化，以提升模型的專業與可靠性。
儘管 Scale AI 已透過 Outlier 平台積極招募專業人才，但競爭對手如 Surge 和 Mercor 則以「高薪吸引頂尖專家」的原生商業模式，在高階數據服務領域上搶佔先機。
值得注意的是，Meta 與 Scale AI 的合作關係正面臨雙向壓力。Meta 發言人明確否認 Scale AI 產品存在品質問題，而 Scale AI 新任執行長 Jason Droege 將近期業務調整歸因於「市場需求變化」。
這場合作的複雜性也體現在 Meta 內部的組織震盪中。多位現任及前任員工反映，自 Alexandr Wang 及 OpenAI、Scale AI 背景的高階主管加盟後，Meta AI 部門內部摩擦加劇，新引進人才對大公司官僚體系表現出明顯不適，而 Meta 原有生成式 AI 團隊則面臨職責範圍收縮的壓力。在 Llama 4 模型發布後反應欠佳後，這種緊張氛圍進一步激化。
從更宏觀的視角來看，Meta 這筆 143 億美元的投資不僅關乎技術突破，更是其 AI 策略的關鍵押注。儘管 Alexandr Wang 並非傳統 AI 研究員，但其作為 Scale AI 創辦人在 AI 商業化領域的經驗，被視為連接技術與市場的橋樑。
然而，隨著核心主管的離職潮、數據服務商選擇的爭議及內部團隊的動盪，這場被寄予厚望的合作能否真正推動 Meta 在 AGI 競賽中突圍，仍需時間檢驗。據悉，Meta 超級智慧實驗室打算在年底前推出下一代 AI 模型，這場關乎未來 AI 格局的較量，有望很快迎來階段性答案。
(美股為即時串流報價； OTC市場股票除外，資料延遲最少15分鐘。)新聞來源 (不包括新聞圖片): 鉅亨網