Meta与Scale AI合作出现分歧：巨额投资未能缓解信任困境
发布时间：2025-09-01 09:22:38 | 责任编辑：张毅 | 浏览量：18 次
自今年6月以来，尽管Meta向数据标注公司Scale AI投资了高达143亿美元，并聘请其首席执行官Alexandr Wang等高管加盟Meta Superintelligence Labs （MSL），但双方的关系似乎正面临挑战。
核心问题源于数据质量的争议。尽管进行了巨额投资，但消息人士透露，Meta核心AI部门TBD Labs的研究人员普遍认为Scale AI的数据质量不佳，更倾向于与Scale AI的主要竞争对手Mercor和Surge合作。Meta的TBD Labs在成立前就已与这两家公司有合作，但向一家数据供应商投入如此巨资后，仍然依赖其竞争对手的情况十分罕见。
这种现象背后反映出数据标注行业的变化。早期，Scale AI的众包模式依赖低成本劳动力处理简单任务，但随着AI模型复杂化，需要医生、律师等高技能领域专家来提供高质量数据。尽管Scale AI推出了Outlier平台，但像Mercor和Surge这样从一开始就建立在高薪人才模式上的竞争对手正迅速崛起。
除了商业合作上的紧张，双方的人事整合也遭遇挫折。Scale AI前高管Ruben Mayer在加入Meta仅两个月后便离职，进一步引发外界关注。尽管Mayer表示是因“个人原因”离开，且对在Meta的工作经历感到满意，但他对自己在Meta的职责定位与内部消息人士的说法存在分歧。
此外，Meta的AI部门也面临人才流失问题。有前员工和现任员工透露，自从引入Alexandr Wang和一批来自OpenAI等公司的人才后，Meta的AI部门变得混乱。新加入的人员对大公司的官僚作风感到沮丧，而Meta原有的GenAI团队则感到能力受限。MSL AI研究员Rishabh Agarwal等多名核心员工近期相继离职，这给Meta的AI发展前景蒙上阴影。
这次投资被普遍认为是Meta CEO扎克伯格在Llama4发布平淡后，为追赶OpenAI和谷歌而采取的紧急举措。他不仅吸纳了Alexandr Wang，还积极从OpenAI、谷歌DeepMind等公司招募顶尖人才。然而，鉴于部分新员工的迅速离职以及内部团队的混乱，Meta能否稳定其AI运营并留住人才，仍是一个悬而未决的问题。
Meta与Scale AI的合作裂痕源于文化冲突、人才融合失败以及数据质量问题，巨额投资未能换来预期效果，反而暴露了Meta在AI战略上的深层困境。
一、合作裂痕的核心表现
1. 核心高管离职潮
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关键人物离职：Scale AI前生成式AI产品与运营高级副总裁**鲁本·迈耶（Ruben Mayer）**加入Meta仅两个月便离职，尽管其声称是个人原因，但外界普遍认为是文化融合失败所致
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团队稳定性差：多位随Scale AI CEO亚历山大·王（Alexandr Wang）加盟的高管未能融入Meta核心团队TBD实验室，甚至有至少一名高管已离开Meta
。
2. 数据质量争议
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数据质量被质疑：Meta内部TBD实验室的研究人员认为Scale AI提供的数据质量偏低，更倾向于选择其竞争对手Mercor和Surge作为数据标注服务商
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合作模式动摇：尽管Meta发言人否认数据质量问题，但TBD实验室已开始与Scale AI的竞争对手合作，为其下一代AI模型提供训练支持
。
二、文化冲突与组织摩擦
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官僚体系冲突：来自Scale AI和OpenAI的新人才对Meta复杂的官僚体系感到不满，而原有生成式AI团队则因职责范围被压缩而产生抵触情绪
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角色冗余与优先级分歧：Scale AI与Meta原有团队在数据整理和AI研发思路上存在明显分歧，导致合作效率低下
。
三、Meta的AI战略困境
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投资初衷与现实的落差：Meta本希望通过投资Scale AI，借助其高质量数据标注能力加速通用人工智能（AGI）研发，但现实却是团队动荡、合作受阻
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Llama 4表现不佳的连锁反应：2025年4月发布的Llama 4模型反响平平，加剧了Meta CEO马克·扎克伯格对AI团队的不满，促使他加速推进外部合作与人才招聘计划，进一步加剧了内部矛盾
。
四、未来展望与潜在风险
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合作前景不明：尽管亚历山大·王仍在协助Meta吸引顶尖AI人才，但核心团队的离职潮和数据质量争议已严重损害了双方的信任基础
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竞争压力加剧：Meta在AGI竞赛中面临来自OpenAI、谷歌等巨头的激烈竞争，此次合作裂痕可能使其在技术和人才争夺战中进一步落后
。
综上所述，Meta与Scale AI的合作裂痕并非简单的商业纠纷，而是反映了大型科技公司在快速扩张AI战略时，如何平衡技术整合、文化融合与组织管理的复杂挑战。这场143亿美元的豪赌能否最终成功，仍需时间与市场的检验。
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