Meta 正在向数据标注公司 Scale AI 投资近 150 亿美元，并获得这家初创公司 49% 的股份，同时还将聘请 CEO Alexandr Wang 来帮助领导公司内部新成立的"超级智能"实验室。

这笔交易让人想起 Meta 此前进行的大规模高风险投资，比如以 190 亿美元收购 WhatsApp 以及以 10 亿美元收购 Instagram。当这些并购完成时，许多人都认为 Meta 为这些平台支付了过高的价格——而今天的讨论也没有什么不同。这个周末，不少投资者和创始人对 Meta 的最新合作感到困惑不解。

最终，WhatsApp 和 Instagram 成为了 CEO Mark Zuckerberg 帝国的重要组成部分。问题是 Scale AI 这笔交易是否同样对 Meta 有利，再次证明 Zuckerberg 的前瞻性战略，还是说公司在错误引导的努力中正试图追赶 OpenAI、Google 和 Anthropic 等竞争对手时抓错了重点。

在这种情况下，Meta 并非押注于一个新兴的社交媒体应用，而是押注于用来训练顶级 AI 模型的数据。在过去几年中，OpenAI 等领先的 AI 实验室一直依赖 Scale AI 来生成和标注用于训练模型的数据。最近几个月，Scale AI 及其数据标注竞争对手开始雇佣高技能人才，如博士科学家和高级软件工程师，为前沿 AI 实验室生成高质量数据。

与 Scale 这样的数据提供商建立密切关系可能会让 Meta 受益。据一位知情人士透露，Meta 的领导层一直抱怨公司领先 AI 团队在数据方面缺乏创新。

今年早些时候，Meta 的生成式 AI 部门推出了 Llama 4，这是一系列 AI 模型，但未能匹敌中国 AI 实验室 DeepSeek 模型的能力，被普遍视为令人失望。雪上加霜的是，Meta 正试图解决人才流失问题。根据 SignalFire 编制的数据，Meta 在 2024 年向 AI 实验室流失了 4.3% 的顶尖人才。

Meta 并不仅仅押注 Scale AI 来重新点燃其 AI 努力，还押注 Wang 来领导上述新的超级智能团队。这位 28 岁的 CEO 已经证明自己是一个强有力的初创公司创始人——他在硅谷以雄心勃勃、善于销售和人脉广泛而闻名。在过去几个月中，Wang 一直在与世界各国领导人会面，讨论 AI 对社会的影响。

然而，Wang 此前从未领导过这种类型的 AI 实验室，他也没有像其他许多 AI 实验室领导者那样的 AI 研究背景，比如 Safe Superintelligence 的 Ilya Sutskever 或 Mistral 的 Arthur Mensch。这也许就是为什么据说 Meta 还在招募像 DeepMind 的 Jack Rae 这样的知名人才来充实其新的 AI 研究团队。

收购后 Scale AI 公司的命运有些不明朗。现实世界数据在 AI 模型训练中的作用正在发生变化——一些 AI 实验室已经将数据收集工作内部化，而其他实验室则增加了对合成 (即 AI 生成) 数据的依赖。今年 4 月，The Information 报道称 Scale AI 未能实现一些收入目标。

据 Anyscale 联合创始人 Robert Nishihara 称，几个前沿 AI 实验室正在探索利用和优化数据的新方法，其中许多方法都需要大量计算资源。

"数据是一个移动目标，"Nishihara 在接受 TechCrunch 采访时表示。"这不仅仅是追赶的有限努力——你必须创新。"

Meta 和 Wang 的关系可能会吓跑传统上与 Scale AI 合作的其他 AI 实验室。如果是这样，这笔交易可能会对 Scale AI 的竞争对手有利，比如 Turing、Surge AI，甚至是像最近推出的 LM Arena 这样的非传统数据提供商。

Turing CEO Jonathan Siddharth 通过电子邮件告诉 TechCrunch，鉴于围绕 Meta 与 Scale AI 交易的传言，他收到了客户更多的关注。

"我认为会有一些客户更愿意与更中立的合作伙伴合作，"他说。

只有时间才能证明 Meta 的投资将如何影响其 AI 努力，但该公司需要追赶的差距很大。与此同时，竞争并没有放缓。OpenAI 正在为其下一个旗舰模型 GPT-5 的发布做准备，以及多年来首个公开可用的模型——该模型将与 Meta 当前和未来的 Llama 版本竞争。