本報訊
Meta在6月以143億美元重金注資數據標註領域獨角獸ScaleAI，並力邀其創辦人Alexandr Wang攜多位核心高管加盟，全面接管Meta斥巨資建造的超級智能實驗室。這場被業界視為「強強聯合」的合作，僅僅在數月後悄悄出現多重裂痕。
據《TechCrunch》報道，兩位知情人士透露，ScaleAI前高階主管團隊在Meta的任職穩定性遭遇挑戰，其中曾兩度效力ScaleAI累計超五年的核心成員、生成式AI產品與營運資深副總裁RubenMayer，在加入Meta僅兩個月後便匆匆離職。
值得注意的是，Meyer在Meta期間負責AI數據營運團隊，但其工作範疇並未涵蓋Meta內部最核心的AI研發部門TBD實驗室。TBD匯集了包括OpenAI前研究員在內的頂尖人才，是Meta衝刺AGI的關鍵陣地。Meyer表示，入職初期的核心任務是「協助實驗室搭建基礎架構並處理綜合性事務」，且自始至終都是TBD實驗室的成員，「從未被排除在核心團隊之外」。他還強調，對於在Meta的工作經歷「高度滿意」，此次離職純粹出於個人事務安排。
不過，他的解釋未能平息外界對ScaleAI團隊融入情況的質疑。多位知情人士透露，至少一名隨AlexandrWang加盟的高管已離開Meta，折射出跨公司協作初期的磨合難題。更深層的矛盾體現在Meta對數據標註服務商的選擇策略。5位知情人士表示，TBD實驗室正逐步擴大與ScaleAI以外的第三方數據服務商合作，為下一代AI模型提供訓練數據支持。這些新增合作夥伴包括Mercor和Surge，均是ScaleAI在高階數據標註領域的直接競爭對手。
儘管AI實驗室與多家服務商保持合作屬於行業常態，像Meta在TBD成立前已與Mercor和Surge合作，但考慮到Meta此前向ScaleAI投入的巨額資金，當前局面顯得尤為特殊。多位消息人士指，TBD研究人員普遍認為ScaleAI提供的數據傾向於未能達到預期，更喜歡的服務。
這種偏好差異背後，折射出AI數據服務產業的競爭格局變遷。ScaleAI起家於眾包模式，靠低成本勞動力完成基礎數據標註工作，但隨著AI模型複雜度指數級提升，當前一代大模型更需要醫學、法律、科學等高技能領域專家參與數據產生與最佳化，以提升模型的專業與可靠性。
儘管ScaleAI已透過Outlier平台積極招募專業人才，但競爭對手如Surge和Mercor則以「高薪吸引頂尖專家」的原生商業模式，在高階數據服務領域上搶佔先機。值得注意的是，Meta與ScaleAI的合作關係正面臨雙向壓力。Meta發言人明確否認ScaleAI產品存在品質問題，而ScaleAI新任執行長JasonDroege將近期業務調整歸因於「市場需求變化」。
這場合作的複雜性也體現在Meta內部的組織震盪中。多位現任及前任員工反映，自AlexandrWang及OpenAI、ScaleAI背景的高階主管加盟後，MetaAI部門內部摩擦加劇，新引進人才對大公司官僚體系表現出明顯不適，而Meta原有生成式AI團隊則面臨職責範圍收縮的壓力。隨著核心主管的離職潮、數據服務商選擇的爭議及內部團隊的動盪，這場被寄予厚望的合作能否真正推動Meta在AGI競賽中突圍，仍需時間檢驗。
