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1000 亿天价，扎克伯格买下「半个天才」和 Meta AI 的未来

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1000 亿天价，扎克伯格买下「半个天才」和 Meta AI 的未来

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「21 世纪最贵的是什么？人才！」
多年前葛优在《天下无贼》里台词的含金量 ， 还在不断提升 。
当地时间 6 月 10 日 ， 媒体曝光 Meta 将以 149 亿美元（折合人民币约 1066 亿元）的价格收购 Scale AI 49% 的股权 ， 而后者的联合创始人 Alexandr Wang ， 将成为 Meta 新成立的「超级智能小组」的掌门 。
按照股权比推算 ， 此次交易 Wang 和团队有可能获得 74 亿美元 ， 堪称是硅谷成本最高的「挖角」——要知道 ， 谷歌在 2014 年收购 DeepMind 团队不过 6 亿美元 。
扎克伯格在内部信中写道：「我们将共同构建 AI 的未来 。 」在 Llama 4 模型折戟、AI 团队人员不断流失的现实下 ，Meta 此次大举押注 Scale AI ， 图的是什么？有了 Scale AI 和 Alexandr Wang ， Meta 能在接下来的 AI 大战中 ， 重新找到自己的位置吗 ？

01最贵的「摇摆人」
作为 AI 时代硅谷蹿升最快的公司 ， Scale AI 的估值一直以火箭速度蹿升 ， 短短 5 年时间就膨胀至 138 亿美元 。 然而 ， 此次 Meta 收购前者 49% 的股权 ， 就需要付出 149 亿美元的成本 。
49% 显然是为了反垄断审查考虑 ， 但 Meta 和扎克伯格想要的 ， 是联合创始人之一 Alexandr Wang 这个人——这位 19 岁创业的天才将成为 Meta 新成立的超级智能实验室的负责人 ， 带领 Meta AI 进入新时代 。
有意思的是 ， 说 Meta 彻底买下 Wang 并不确切 ， 因为 Wang 将继续担任 Scale AI 的 CEO 一职 ， 代表 Wang 和 Scale AI 还将继续保持「独立」， 这可能也是历史上成本最高的「脚踏两只船」 ， 而 Scale AI 如果保持增长势头 ， Wang 则可能成为硅谷身家增长最快的创业者 ， 没有之一 。
扎克伯格如此急不可耐地、以 Meta 以罕见的金额出手押注 Scale AI 和 Wang ， 体现出的是他因 Meta 在 AI 竞赛中逐渐掉队的焦虑 。
尽管 Meta 在 2024 年推出了参数规模达 1.8 万亿的 Llama 4 Behemoth ， 但其在多模态理解、长文本推理等关键指标上仍落后 GPT-4.5 约 12% 。 更尴尬的是 ， Llama 训练数据的质量问题被曝光：业内估算约 30% 的语料来自低质量社交媒体内容 ， 导致模型频繁输出错误信息 。
刚刚成立 2 年后的 Scale AI 团队 ， 最左侧为 Wang 本人｜图片来源：Scale AI
「 我们缺的不是算力 ， 是干净的数据和顶尖工程人才。 」一位 Meta AI 研究员匿名吐槽 。 这解释了为何扎克伯格要砸重金请来 Wang——一个以数据标注技术闻名的「基建狂魔」 。
作为估值最高的数据标注公司 ， Scale AI 的蹿红不是没有道理 。 根据报道 ， Scale AI 的护城河在于其将原始数据转化为 AI 可用燃料的能力：
军事级标注精度：通过混合人类标注员+AI 质检的「双保险」 ， 其数据错误率仅 0.3% ， 而行业平均为 5%（公司自述） 。
多模态数据垄断：拥有全球最大的视频动作标注库（含 1.2 亿条人体动作数据）和跨语言文本数据集（覆盖 217 种语言） 。
而事实上 ， 花 149 亿美元巨资买下「半个」Scale AI 和 Wang 本人 ， Meta 的野心不仅仅在于 AI 大模型本身 。

02转型 AI 基建 ， 弥补 B 端短板
数据、算力和模型 ， 是大模型领域的三要素 ， Meta 作为社交巨头 ， 在数据和算力上有着天然优势 ， 不过在「数据」上需要打个引号 ， 因为 Meta 的数据量虽然大 ， 但如果质量不行 ， 对于 AI 模型训练作用不大 。
「 你们看到的每个 GPT 回复 ， 背后都有我们标注的 500 个数据点。 」Wang 的这句话 ， 解释了 Meta 的焦虑 。 当 OpenAI 用 Scale AI 的数据训练出更聪明的模型时 ， Meta 却困在自家社交数据的孤岛里 。 收购 Scale AI ， 等于直接接管了竞争对手的「弹药库」 。
Scale AI 手握全球 35% 的 AI 训练数据流量 ， 服务着从五角大楼到 OpenAI 的顶级客户 。 Meta 研究院的工程师私下吐槽：「我们用 Llama 3 训练时 ， 30% 算力浪费在清洗垃圾数据上 ， 而 Scale AI 的标注精度能达到 99.7% 。 」
有了 Scale AI 精准的数据清洗和标注 ， 业内估计 Meta 将训练数据污染率从 15% 降至 2% ， 下一代 Llama 5 的训练周期缩短 40% 。 知情人士透露 ， 正在测试的「Llama 5 Behemoth」参数规模达 3 万亿 ， 专门用于攻克 AGI 。
同时 ， Scale AI 的标注系统已深度适配 Meta 定制 AI 芯片架构 ， 形成「数据标注-模型训练-硬件优化」闭环 ， 有可能使 Llama 模型推理成本降低至 GPT-4o 的 1/3 。
可以说 ， 引入 Scale AI 后 ， Meta 的 Llama 模型从训练质量、效率和成本上都将获得大幅优化 。
事实上 ， Scale 的接入 ， 甚至可能重塑 Meta 在 AI 竞争中的整个战略 。 相比于 Google 和微软 ， 缺少云计算平台的 Meta 一直只能在 C 端撒野 。 而有了 Scale 的能力 ，Meta 计划通过 AWS/Azure 等云平台对外提供 Scale AI 数据服务 ， 构建类似微软「Copilot+OpenAI」的生态闭环 ， 将竞争对手转化为客户。
如果说数据是新时代的石油 ， 那么 Meta 通过购买 Scale AI 这家份额最大的「数据精炼厂」 ， 已经掌握了大半个 AI 基建体系 。
Meta 在 AI 竞争中逐渐掉队｜图片来源：Meta
当然 ， OpenAI、Anthropic 等竞争对手到底会不会买账目前仍未可知 ， 虽然 Meta 仅仅买下半个 Scale AI（和半个 Wang） ， 但显然已经足够让前者警惕 Scale AI 的中立地位 ， 所以 openAI 也在加紧和 Scale AI 的竞争对手 Handshake 合作 。
不过 ， 鉴于 Scale AI 在数据标注方面的压倒性优势 ， OpenAI 等公司要想马上和 Scale AI 断联 ， 也不太现实 。 至少在短期内 ， AI 巨头们依然需要 Scale AI 的服务 。
即便 Scale AI 之前的客户们逐渐减少下单 ， Meta 和 Scale AI 已经谋划新的收入来源——政府和国防客户 。 根据报道 ， Scale AI 合作 ， 已经获得来自美军方超过 2 亿美元的政府订单 。 同时 ， Scale AI 本身也在向国防定制等垂直领域的 AI 应用层扩展 ， 而 Meta 的企业级销售能力和背书 ， 无疑会对 Scale AI 未来的发展提供足够动力 。
业内人士传言 ， Meta 和 Scale AI 的巨额交易还有一个隐藏对赌：若 Scale AI 未来三年收入增速低于 80% ， Meta 有权以折扣价收购剩余股份 ——这代表 Wang 不仅要「让 Meta AI 再次伟大」 ， 同时自己的 Scale AI 在收入上也要继续高速增长 。 而 B 端业务显然会成为双方的新增速来源 。
对于 Meta 团队 ， Wang 即便作为「脚踏两只船」的超级智能实验室负责人加入 ， 也能产生极强的「鲶鱼效应」 。 在硅谷 AI 界 ， Meta 向来以学术氛围浓厚著称 ， Llama 的开源和普惠正是其学术思考的结果 。 但 Wang 极力推崇的「数据思维」无疑将对 Meta 现有的 AI 团队产生冲击和改变 。
根据媒体报道 ， Wang 刚刚加入 Meta ， 反手就砍掉三个学术项目 ， 推动团队向更「现实」的方向转型 。
如果不考虑反垄断的阻挠 ， 此次 Meta 对于 Scale AI 和 Wang 本人的巨额押注 ， 可能重塑 Meta 在激烈的 AI 竞争中的角色和发展方向 ， 不仅让 Meta 快速缩短和竞争对手在模型领域的差距 ， 更能使这个社交巨头 ， 完成从应用到 AI 基建角色的转变 。
【1000 亿天价，扎克伯格买下「半个天才」和 Meta AI 的未来】这场豪赌的本质 ， 是 Meta 试图用资本力量重写 AI 竞争规则 。 正如硅谷分析师 Sarah Guo 所言：「当所有人都在造车时 ， Meta 买下了整条高速公路——不管车上坐的是谁 ， 都得交过路费 。 」

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