大数据文摘出品
今年6月，Meta向数据标注公司Scale AI注资143亿美元，同时将其CEO Alexandr Wang及多位高管引入旗下的Meta超级智能实验室（MSL）。
这场高调合作被外界解读为Meta打造通用人工智能的重要一步。
但仅仅两个月后，裂痕便已浮现。
Scale AI前高级副总裁Ruben Mayer，刚加入Meta不久便火速离职。
据媒体 techcrunch 报道，两位知情人士透露，Mayer负责AI数据操作团队，却被排除在MSL核心研发部门TBD Labs之外。但Mayer本人反驳称，他从第一天起就是TBD Labs的一员，只是“协助搭建实验室”，并非专注数据，也并不直接向Wang汇报。
他强调此次离职“纯属私人原因”，对Meta的经历“非常满意”。
无论分歧如何定义，这场人事震荡已成为Meta与Scale AI合作不稳的首个信号。
另外，Meta并未将全部AI模型的训练任务交由Scale AI承担。因为TBD Labs正在与Mercor与Surge合作，两者皆为Scale AI的直接竞争对手。
一位接近项目的知情人士指出，TBD实验室内有研究人员认为Scale AI的数据质量低下，更倾向于使用Mercor和Surge提供的标注数据。
这意味着，即便Meta砸下千亿巨资，内部对Scale AI的信任度仍未建立。
从众包走向专业，Scale AI为何落后一步？
Scale AI最初依赖众包模式，雇佣大量低成本工人处理基础标注任务。但随着AI模型不断迭代，数据标注不再是简单的“点击按钮”。
AI系统如今需要大量医学、法律、金融、工程等高领域知识的数据支撑，这类工作无法再交给门槛较低的劳工平台。
虽然Scale AI已尝试通过Outlier平台吸引专业人才，但与之相比，Surge与Mercor自成立之初便构建在“高薪专家”基础上，在精细化数据市场迅速抢占优势。
与此同时，Meta的合作策略也在悄然转变。
虽然公司发言人否认Scale AI存在质量问题，但多个信源透露，Meta对数据质量的标准远超过去，Scale AI的模型逐渐难以满足需求。
更为讽刺的是，Meta宣布投资Scale AI之后，OpenAI与谷歌先后停止与该公司的合作。紧随其后，Scale AI在7月宣布裁员200人，将矛头指向“市场需求变化”。
公司新任CEO Jason Droege称，会在其他业务线扩招，尤其是政府销售方向。这看起来更像是一次战略转向：从商业AI标注向国防与公共部门靠拢。
不久前，Scale AI刚赢得与美国政府的9900万美元合同。
但面对Meta、OpenAI、谷歌三大AI巨头的疏远，Scale AI的未来无疑更加依赖政府合约维稳。
超级智能愿景陷入混乱，Meta下一步怎么走？
外界曾一度认为，Meta巨资入股Scale AI的真正目的，是借此“挖角”Alexandr Wang。
这位年仅30岁的Scale AI创始人，自2016年起就活跃于AI行业，被视为“硅谷最年轻的AI大脑之一”。
Zuckerberg显然对他寄予厚望。Wang的到来，引发了Meta一系列AI人才引进动作，包括从OpenAI、DeepMind和Anthropic挖来的顶级研究员。
Meta还接连收购了语音AI公司Play AI、WaveForms AI，并宣布与Midjourney建立图像生成合作。
为支撑庞大的模型训练需求，Meta正在全美布局超大规模数据中心。
其中最引人注目的，是位于路易斯安那州、投资高达500亿美元的“超神中心”Hyperion。
但投资之外，问题并未迎刃而解。MSL的内部环境正变得日益混乱。
据媒体 techcrunch 报道，三位员工（两名前员工、一名在职者）透露，自从Wang加入以来，许多从OpenAI与Scale AI挖来的新人，对Meta内部繁复的结构和流程感到深度挫败。
与此同时，Meta原有的生成式AI团队逐渐被边缘化。有研究员坦言，“加入MSL的诱因很大程度是Wang和扎克伯格的愿景承诺”。
但真正进入后，他们发现愿景与现实之间的差距令人失望。
一些刚被挖来的OpenAI研究员已选择离开，Meta的老员工也持续流失。
包括MSL研究员Rishabh Agarwal、生成式AI产品总监Chaya Nayak以及研究工程师Rohan Varma，都在过去数周内宣布离职。
Agarwal在社交平台上写道：“扎克伯格说，‘在这个快速变化的世界里，不冒险才是最大风险’。我决定听从他的建议，选择离开。”
同时，扎克伯格的超级智能团队，正面临一场人才保卫战。
尽管Meta已开始着手下一代AI模型的开发，并计划在年内发布，但当前的动荡无疑增加了项目的不确定性。
一场原本想借助Scale AI稳定局势的押注，如今反成不稳定的导火索。
更令人忧虑的是，这或许只是Meta AI帝国困局的冰山一角。
当一个科技巨头押注一个初创公司时，赌的往往不仅是技术，更是人。Meta曾以为买下Scale AI，就能买来未来。
但从人员混乱、技术分歧到核心信任缺失，这场“超级智能”豪赌的裂缝，正越来越清晰地显现出来。
真正的问题不在投资是否够大，而在信念是否一致。
而Meta与Scale AI的这场不合时宜的“联姻”，恐怕正在为行业敲响一个警钟：不是所有烧钱的合作，都能烧出未来。
注：头图AI生成
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