TechCrunch：Meta 与 Scale AI 的合作关系，正悄然出现裂痕

今年 6 月，Meta 刚向数据标注服务商 Scale AI 投资了 143 亿美元，还邀请了其首席执行官 Alexandr Wang 和几位高管来掌管新成立的 Meta 超级智能实验室 (Meta Superintelligence Labs, MSL)。然而，这才过去没多久，两家公司的关系就已经出现了裂痕的迹象。

据两位知情人士向 TechCrunch 透露，Wang 带来的高管中，至少有一位——Scale AI 的前生成式 AI 产品与运营高级副总裁 Ruben Mayer——在入职 Meta 仅仅两个月后就离职了。

Mayer 曾在 Scale AI 工作过两段时间，总计约五年。这些消息人士称，Mayer 在 Meta 短暂的任期内，负责管理 AI 数据运营团队，但并未加入公司的核心部门 TBD Labs——这个部门是 Meta 内部负责构建超级智能的核心单位，吸引了许多来自 OpenAI 的顶尖 AI 研究员。

然而，Mayer 本人对关于他角色的某些细节提出了异议。他告诉 TechCrunch，他最初的职位是“帮助建立实验室，做任何需要做的事情”，而不仅仅是数据相关工作。他还表示，自己“从第一天起就是 TBD Labs 的一员”，并非被排除在核心 AI 部门之外。Mayer 还澄清说，他“并不直接向 [Wang] 汇报”，并且对他在 Meta 的经历“非常满意”。

除了人事变动，Meta 与 Scale AI 的合作关系本身似乎也在发生变化。据五位知情人士透露，TBD Labs 正在与 Scale AI 之外的第三方数据标注服务商合作，来训练其即将推出的 AI 模型。这些第三方服务商中，就包括 Scale AI 的两大竞争对手——Mercor 和 Surge。

虽然 AI 实验室与多家数据标注 (data labeling) 服务商合作是常态——实际上，在 TBD Labs 成立前，Meta 就已经与 Mercor 和 Surge 有合作了——但像 Meta 这样对一家数据供应商投入如此巨资的情况却很罕见。这让眼下的情况格外引人注目：几位消息人士称，即便有 Meta 数十亿美元的投资，TBD Labs 的研究人员依然认为 Scale AI 的数据质量不高，并表示更愿意与 Surge 和 Mercor 合作。

Scale AI 最初的商业模式建立在众包 (crowdsourcing model) 之上，依靠大量低成本的劳动力来处理简单的数据标注工作。所谓数据标注，就是给原始信息打上标签和注释，用以训练 AI 模型。但随着 AI 模型变得越来越复杂，它们现在需要技能高超的领域专家——比如医生、律师和科学家——来生成和优化高质量数据，以提升模型性能。

尽管 Scale AI 已经通过其 Outlier 平台努力吸引这些主题专家，但像 Surge 和 Mercor 这样的竞争对手却在迅速增长，因为他们的商业模式从一开始就建立在高薪人才的基础之上。

一位 Meta 的发言人否认了 Scale AI 产品存在质量问题的说法。Surge 和 Mercor 则拒绝置评。当被问及 Meta 为何加深与竞争对手的合作时，Scale AI 的一位发言人让 TechCrunch 去参考他们最初宣布获得 Meta 投资的新闻稿，其中提到两家公司将扩大商业合作关系。

Meta 与第三方数据供应商的交易可能意味着，即使投资了数十亿美元，公司也不想把所有鸡蛋都放在 Scale AI 这一个篮子里。然而，对于 Scale AI 来说，情况就不同了。就在 Meta 宣布巨额投资后不久，OpenAI 和谷歌就相继表示将停止与这家数据供应商合作。

失去这些客户后不久，Scale AI 就在今年 7 月裁掉了其数据标注业务的 200 名员工。公司新任 CEO Jason Droege 将部分原因归咎于“市场需求的变化”。Droege 表示，Scale AI 将在其他业务领域增加人手，包括政府销售——该公司最近刚与美国陆军签订了一份价值 9900 万美元的合同。

起初有人猜测，Meta 投资 Scale AI 的真正目的，是为了招揽其创始人 Wang。自 2016 年 Scale AI 成立以来，他一直在 AI 领域摸爬滚打，似乎正在帮助 Meta 吸引顶尖的 AI 人才。

但除了 Wang 本人，Scale AI 对 Meta 的价值究竟有多大，还是个未知数。

一位 MSL 的在职员工表示，从 Scale AI 过来的几位高管，并没有在核心的 TBD Labs 团队工作。

与此同时，据两名前员工和一名在职员工透露，自从 Wang 和一大批顶尖研究员加入后，Meta 的 AI 部门变得越来越混乱。来自 OpenAI 和 Scale AI 的新人才对大公司的官僚作风感到沮丧，而 Meta 原有的生成式 AI 团队的职权范围则受到了限制。

种种紧张迹象表明，Meta 迄今为止最大的一笔 AI 投资，可能开局不顺。而这笔投资本应是解决公司 AI 发展困境的良方。一位在职员工和一名前员工告诉 TechCrunch，在今年 4 月 Llama 4 发布后反响平平，Meta 的首席执行官马克·扎克伯格 (Mark Zuckerberg) 对公司的 AI 团队感到失望。

为了扭转局面、追赶 OpenAI 和谷歌，扎克伯格火速敲定了一系列交易，并展开了一场激进的人才招募行动。

除了 Wang，扎克伯格还成功从 OpenAI、谷歌 DeepMind 和 Anthropic 挖来了顶尖的 AI 研究员。Meta 还收购了包括 Play AI 和 WaveForms AI 在内的 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。

为了支撑其 AI 雄心，Meta 最近宣布在美国各地建设多个大型数据中心。其中最大的一个位于路易斯安那州，耗资 500 亿美元，名为 Hyperion——取自希腊神话中太阳神之父泰坦神的名字。

Wang 本人并非 AI 研究员出身，让他来领导一个 AI 实验室，在一些人看来是个颇为“非主流”的选择。据报道，扎克伯格曾与更传统的人选进行过谈判，比如 OpenAI 的首席研究官 Mark Chen，还试图收购 Ilya Sutskever 和 Mira Murati 的初创公司，但都遭到了拒绝。

据《连线》杂志早前报道，一些最近从 OpenAI 挖来的新 AI 研究员已经离开了 Meta。与此同时，Meta 生成式 AI 部门的许多老员工也因这些变动而离职。

MSL AI 研究员 Rishabh Agarwal 是最新离职的一员，他本周在 X 平台发帖宣布将离开公司。

“Mark 和 @alexandr_wang 邀请我加入超级智能团队打造未来的愿景，非常吸引人，” Agarwal 说。“但我最终选择遵循 Mark 自己的建议：‘在一个瞬息万变的世界里，你能承担的最大风险，就是不冒任何风险’。”

事后被问及他在 Meta 的经历以及离职原因时，Agarwal 拒绝置评。

最近几周，生成式 AI 产品管理总监 Chaya Nayak 和研究工程师 Rohan Varma 也相继宣布离开 Meta。现在的问题是，Meta 能否稳住其 AI 业务，并留住其未来成功所必需的人才。

MSL 已经开始研发下一代 AI 模型。据《商业内幕》报道，其目标是在今年年底前发布。

来源：http://t.cn/AXvgs4UB