今年6月，Meta宣布向数据标注服务商Scale AI注资143亿美元（约合1019.51亿元人民币），并邀请其创始人兼CEO亚历山大・王（Alexandr Wang）及多名高管加入Meta超级智能实验室（MSL），协助推动人工智能研发。然而，仅仅数月过去，这一备受瞩目的合作已显露出多重裂痕，引发外界对Meta人工智能战略执行效果的关注。
合作初期，Meta对Scale AI的巨额投资被视为其强化AI数据能力、加速大模型研发的关键举措。然而，人员流动成为合作遇阻的首个信号。Scale AI前生成式AI产品与运营高级副总裁鲁本・迈耶（Ruben Mayer）在加入Meta仅两个月后便宣布离职。尽管迈耶对外表示离职出于“个人原因”，并否认自己被排除在核心团队TBD实验室之外，但这一变动仍引发外界猜测。
更值得关注的是，Meta与Scale AI的业务合作模式也在悄然生变。据多名知情人士透露，Meta的TBD实验室正在与Scale AI的竞争对手——包括Mercor和Surge等第三方数据服务商展开合作，为其下一代AI模型提供训练支持。尽管AI公司同时采用多家数据供应商并不罕见，但Meta在已向Scale AI投入巨额资金的情况下仍扩大外部合作，显示出其对Scale AI数据质量或服务能力存在保留。
这一现象背后，折射出AI数据行业正在发生的结构性转变。随着大模型对训练数据质量的要求不断提高，传统依赖众包模式的标注服务已难以满足需求。Scale AI虽通过其Outlier平台试图吸引高技能领域专家（如医生、律师等），但其竞争对手如Surge和Mercor因从一开始就定位高端专业服务，反而在高质量数据供给方面展现出更强竞争力。
尽管Meta发言人公开否认Scale AI存在数据质量问题，但合作重心的偏移已是不争的事实。另一方面，Scale AI自身也面临严峻挑战。在Meta投资后不久，OpenAI和谷歌相继终止与其合作，导致Scale AI在今年7月裁员200人。其新任CEO杰森・德罗格将这一调整归因于“市场需求变化”，并称公司将把资源转向政府业务等领域。
而从组织整合的角度看，Meta此次合作亦未达到预期效果。除了迈耶的离职，还有多名来自Scale AI的高管未能进入TBD实验室的核心团队。内部员工透露，自亚历山大・王及一批外部顶尖研究员加入后，Meta的AI部门反而出现了一定程度的混乱。原有团队与新进人才之间的文化融合与职责划分仍存在摩擦。
更广泛地看，Meta近半年在AI领域动作频频，反映出其迫切希望迎头赶上OpenAI和谷歌等竞争对手的决心。除投资Scale AI外，Meta还从OpenAI、DeepMind和Anthropic等公司挖来多名研究员，并收购了多家AI语音和图像生成初创企业。然而，频繁的组织变动和人才更替也带来稳定性问题。近期，包括AI产品管理总监查亚・纳亚克和研究工程师罗汉・瓦尔马在内的多名核心成员相继离职，为Meta的AI战略落实蒙上一层阴影。
亚历山大・王作为Scale AI的创始人，虽在商业拓展方面表现卓越，但其缺乏AI科研背景的身份也令外界对其领导MSL的能力存疑。有报道称，扎克伯格曾试图聘请更资深的AI科学家领导该实验室，但未能成功。
目前，Meta超级智能实验室已在研发下一代AI模型，并计划于年底前发布。该模型能否成功，不仅取决于技术积累，更取决于Meta能否有效整合内外部资源、稳定团队架构，并建立可持续的高质量数据供应链。而对于Scale AI来说，如何在失去多家大客户后重新定位其业务模式，也将决定其能否在激烈的AI数据服务市场中持续生存。
Meta此次投资尚未满半年，其真正的长期价值仍待观察，但目前的种种迹象表明，这场豪赌的开局远非一帆风顺。
（注：本文在资料搜集、框架搭建及部分段落初稿撰写阶段使用了 AI 工具，最终内容经人类编辑核实事实、调整逻辑、优化表达后完成。）
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