Meta能否借Scale AI突破AI研发瓶颈？Scale AI如何平衡独立性与合作？__财经头条_

Meta近日宣布将向人工智能数据服务商Scale AI投资约140亿美元，这一金额创下Meta成立以来对外部公司的最大单笔投资纪录，也是其有史以来第二大交易（仅次于2014年以190亿美元收购WhatsApp）。这笔资金将用于启动Meta内部的全新超级智能实验室，旨在构建更先进的AI系统，以应对来自OpenAI、Google、Microsoft和Anthropic等科技巨头的激烈竞争。

根据Meta与Scale AI的官方公告及《纽约时报》报道，此次合作将使Meta获得Scale AI的关键基础设施和数据服务支持，用于训练和测试大型语言模型。Scale AI的加入将为Meta的AI研发注入更强大的数据处理能力，同时保持Scale AI作为独立公司的运营地位。

扎克伯格亲自主导，超级智能实验室剑指“人类级推理”

Meta的超级智能实验室由首席执行官马克·扎克伯格亲自领导，目标是开发能够执行需要人类水平推理任务的AI系统。这一计划反映了Meta在AI领域的野心升级——从当前的Llama系列模型向更复杂、更智能的系统迈进。

然而，Meta内部对早期AI项目的结果并不满意，尤其是对Llama 4的研发进展反响平平，这促使扎克伯格直接介入，推动更激进的研发策略。

Scale AI的角色：数据与基础设施的关键支撑

Scale AI作为Meta此次投资的核心合作伙伴，将为Meta提供大规模AI模型训练所需的数据标注、质量控制和基础设施支持。

Scale AI 成立于 2016 年，提供大量标记数据或精选训练数据，这对于开发 OpenAI 的 ChatGPT 等复杂工具至关重要。

Meta 的交易将为 Scale AI 的投资者（包括 Accel 和 Index Ventures）及其现任和前任员工带来福音。

Scale AI的首席执行官Alexandr Wang将加入Meta的AI团队，同时保留Scale AI董事会席位；而Scale AI前首席战略官Jason Droege被任命为临时首席执行官，以确保公司运营的连续性。

行业震动：竞争对手加速“去Scale化”？

Meta与Scale AI的合作在行业内引发了连锁反应。

据《福布斯》报道，OpenAI已开始缩减与Scale AI的合作关系，并审查其他供应商选项；AI初创公司Mercor、Invisible Technologies和Turing等则借机强调自身独立性，试图吸引原本属于Scale AI的客户；知情人士透露，Scale AI 的最大客户谷歌计划切断与 Scale 的关系，谷歌曾计划今年向 Scale AI 支付约 2 亿美元，用于对开发技术至关重要的人工标记训练数据，包括为其 ChatGPT 竞争对手 Gemini 提供动力的复杂 AI 模型。

尽管Scale AI否认OpenAI减少采购的传闻，但市场担忧已开始显现——若Meta将Scale AI深度整合至自身生态，其他科技公司可能减少对Scale AI的依赖，甚至寻求替代方案。

Scale AI 的大部分收入来自向生成式 AI 模型制作者收费，因为他们提供对具有专业知识的人类培训师网络的访问——从历史学家到科学家，其中一些人拥有博士学位。人类对用于“后训练”AI 模型的复杂数据集进行注释，随着 AI 模型变得越来越智能，对人类提供的复杂示例的需求激增，一个注释的成本可能高达 100 美元。

消息人士称，Scale 还为自动驾驶汽车公司和美国政府等企业进行数据标记，这些企业很可能会留下来。但消息人士称，其最大的赚钱来源是与生成式 AI 模型制造商合作。

争议与挑战：Meta的“豪赌”能否成功？

这笔交易对Meta而言具有明确的战略意义：通过投资Scale AI，Meta不仅获得了稀缺的数据和基础设施资源，还进一步巩固了其在AI领域的竞争力。

然而，对Scale AI来说，此次合作可能是一把双刃剑——尽管短期内提升了公司估值和行业影响力，但长期来看，过度依赖Meta可能导致其失去其他大客户的信任，甚至影响其作为独立数据服务商的定位。

未来展望：超级智能竞赛的下一站

Meta的超级智能实验室计划标志着AI研发进入新阶段——从模型参数的竞争转向“人类级推理能力”的突破。然而，这一目标的实现需要庞大的算力、数据和人才支持。

Meta能否通过此次投资打破当前AI领域的竞争格局？Scale AI又能否在巨头博弈中保持独立性？这些问题将成为未来科技行业的关注焦点。