今年6月，Meta向數據標注公司Scale AI注資143億美元，同時將其CEO Alexandr Wang及多位高管引入旗下的Meta超級智能實驗室（MSL）。

這場高調合作被外界解讀為Meta打造通用人工智能的重要一步。

但僅僅兩個月后，裂痕便已浮現。

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Scale AI前高級副總裁Ruben Mayer，剛加入Meta不久便火速離職。

據媒體 techcrunch 報道，兩位知情人士透露，Mayer負責AI數據操作團隊，卻被排除在MSL核心研發部門TBD Labs之外。但Mayer本人反駁稱，他從第一天起就是TBD Labs的一員，只是“協助搭建實驗室”，并非專注數據，也并不直接向Wang匯報。

他強調此次離職“純屬私人原因”，對Meta的經歷“非常滿意”。

無論分歧如何定義，這場人事震蕩已成為Meta與Scale AI合作不穩的首個信號。

另外，Meta并未將全部AI模型的訓練任務交由Scale AI承擔。因為TBD Labs正在與Mercor與Surge合作，兩者皆為Scale AI的直接競爭對手。

一位接近項目的知情人士指出，TBD實驗室內有研究人員認為Scale AI的數據質量低下，更傾向于使用Mercor和Surge提供的標注數據。

這意味著，即便Meta砸下千億巨資，內部對Scale AI的信任度仍未建立。

從眾包走向專業，Scale AI為何落后一步？

Scale AI最初依賴眾包模式，雇傭大量低成本工人處理基礎標注任務。但隨著AI模型不斷迭代，數據標注不再是簡單的“點擊按鈕”。

AI系統如今需要大量醫學、法律、金融、工程等高領域知識的數據支撐，這類工作無法再交給門檻較低的勞工平臺。

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雖然Scale AI已嘗試通過Outlier平臺吸引專業人才，但與之相比，Surge與Mercor自成立之初便構建在“高薪專家”基礎上，在精細化數據市場迅速搶占優勢。

與此同時，Meta的合作策略也在悄然轉變。

雖然公司發言人否認Scale AI存在質量問題，但多個信源透露，Meta對數據質量的標準遠超過去，Scale AI的模型逐漸難以滿足需求。

更為諷刺的是，Meta宣布投資Scale AI之后，OpenAI與谷歌先后停止與該公司的合作。緊隨其后，Scale AI在7月宣布裁員200人，將矛頭指向“市場需求變化”。

公司新任CEO Jason Droege稱，會在其他業務線擴招，尤其是政府銷售方向。這看起來更像是一次戰略轉向：從商業AI標注向國防與公共部門靠攏。

不久前，Scale AI剛贏得與美國政府的9900萬美元合同。

但面對Meta、OpenAI、谷歌三大AI巨頭的疏遠，Scale AI的未來無疑更加依賴政府合約維穩。

超級智能愿景陷入混亂，Meta下一步怎么走？

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外界曾一度認為，Meta巨資入股Scale AI的真正目的，是借此“挖角”Alexandr Wang。

這位年僅30歲的Scale AI創始人，自2016年起就活躍于AI行業，被視為“硅谷最年輕的AI大腦之一”。

Zuckerberg顯然對他寄予厚望。Wang的到來，引發了Meta一系列AI人才引進動作，包括從OpenAI、DeepMind和Anthropic挖來的頂級研究員。

Meta還接連收購了語音AI公司Play AI、WaveForms AI，并宣布與Midjourney建立圖像生成合作。

為支撐龐大的模型訓練需求，Meta正在全美布局超大規模數據中心。

其中最引人注目的，是位于路易斯安那州、投資高達500億美元的“超神中心”Hyperion。

但投資之外，問題并未迎刃而解。MSL的內部環境正變得日益混亂。

據媒體 techcrunch 報道，三位員工（兩名前員工、一名在職者）透露，自從Wang加入以來，許多從OpenAI與Scale AI挖來的新人，對Meta內部繁復的結構和流程感到深度挫敗。

與此同時，Meta原有的生成式AI團隊逐漸被邊緣化。有研究員坦言，“加入MSL的誘因很大程度是Wang和扎克伯格的愿景承諾”。

但真正進入后，他們發現愿景與現實之間的差距令人失望。

一些剛被挖來的OpenAI研究員已選擇離開，Meta的老員工也持續流失。

包括MSL研究員Rishabh Agarwal、生成式AI產品總監Chaya Nayak以及研究工程師Rohan Varma，都在過去數周內宣布離職。

Agarwal在社交平臺上寫道：“扎克伯格說，‘在這個快速變化的世界里，不冒險才是最大風險’。我決定聽從他的建議，選擇離開。”

同時，扎克伯格的超級智能團隊，正面臨一場人才保衛戰。

盡管Meta已開始著手下一代AI模型的開發，并計劃在年內發布，但當前的動蕩無疑增加了項目的不確定性。

一場原本想借助Scale AI穩定局勢的押注，如今反成不穩定的導火索。

更令人憂慮的是，這或許只是Meta AI帝國困局的冰山一角。

當一個科技巨頭押注一個初創公司時，賭的往往不僅是技術，更是人。Meta曾以為買下Scale AI，就能買來未來。

但從人員混亂、技術分歧到核心信任缺失，這場“超級智能”豪賭的裂縫，正越來越清晰地顯現出來。

真正的問題不在投資是否夠大，而在信念是否一致。

而Meta與Scale AI的這場不合時宜的“聯姻”，恐怕正在為行業敲響一個警鐘：不是所有燒錢的合作，都能燒出未來。