Meta与Scale AI百亿联姻告急：高管离职，数据业务现裂痕

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人事地震：从“梦之队”到分崩离析

合作的基石首先在人事层面出现了动摇。最引人注目的事件，莫过于跟随Scale AI前CEO Alexandr Wang一同加入Meta的核心高管Ruben Mayer的火速离职。

Mayer原是Scale AI的GenAI产品运营高级副总裁，被视为协助Alexandr Wang在Meta内部打造“超级智能实验室”的关键人物。然而，爆料称他在Meta的实际职责被边缘化，未能进入核心的TBD实验室，主要负责数据运营团队。这一安排无疑传递了一个危险的信号：原Scale AI团队可能并未被完全接纳进Meta的核心圈层。

尽管Mayer本人出面辟谣，称离职是个人原因且自己一直是TBD实验室的成员，但这并未能平息外界的猜测。更广泛的传闻指出，从Scale AI过来的其他高管也面临着类似的融入困境。Meta老员工与新团队之间的文化冲突和内部摩擦，正在侵蚀这个本应是“梦之队”的团队基础。当人才整合失败，再宏大的战略蓝图也只是一纸空文。

业务裂痕：自家数据遭嫌弃，“肥水”反流外人田

如果说人事动荡是内部矛盾的体现，那么业务层面的裂痕则直接动摇了这次合作的商业逻辑。Meta收购Scale AI的核心目的之一，就是获取其顶尖的数据标注能力，为自家的大模型（LLM）训练提供高质量“燃料”。

然而，现实却令人大跌眼镜。据多位内部人士透露，Meta的TBD实验室不仅没有完全依赖Scale AI，反而正在积极与Scale AI的两个最大竞争对手——Mercor和Surge合作。更具讽刺意味的是，Meta内部研究人员普遍抱怨Scale AI提供的数据质量太差。

这意味着，Meta花了143亿美元买来的“自家人”，其核心业务却遭到了自家人的嫌弃。这不仅让Scale AI的处境极为尴尬，也让Meta的这笔天价投资显得愈发匪夷所思。当初外界普遍认为Meta此举是“人才”与“业务”并重，但如今看来，似乎两个目标都未能实现，可谓是“人财两空”。

双输困局：Meta与Scale AI各自的挣扎

这场合作的裂痕正将双方拖入一个双输的泥潭。

对于Meta而言，内部的混乱日益加剧。在过去6个月里，其AI部门经历了四次重组，军心不稳。不仅天价从OpenAI等公司挖来的人才开始流失，连Meta自家的核心员工也纷纷出走。Llama 4模型的市场反响不佳，更是让公司声誉受损。为了挽回局面，Meta甚至开始考虑使用谷歌或OpenAI的模型来支持其社交应用，这无异于承认了自家大模型研发的阶段性失败。

对于Scale AI而言，代价同样沉重。在核心团队被Meta挖走后，公司经历了大规模裁员，并因与Meta的深度绑定，失去了OpenAI、谷歌等一系列重要客户。虽然最近获得了一笔政府合同，但其在商业市场的核心竞争力无疑受到了严重削弱。

警钟敲响：科技巨头AI战略的反思

Meta与Scale AI的困局，为整个AI行业敲响了警钟。它揭示了几个深刻的问题：

资本并非万能：在AI竞赛中，简单的资本堆砌和人才收购并不能保证成功。文化融合、战略协同和技术整合的难度，远超预期。

内部研发的困境：连Meta这样的巨头，其内部开发者都曝出更喜欢使用Claude Sonnet来编写代码，而非自家的Llama。这反映出内部工具链和模型能力的不足，也说明了开放生态的重要性。

外部工具的价值：对于许多开发者和企业来说，与其在内部的混乱中挣扎，不如选择市场上成熟、稳定且高效的AI工具。无论是个人开发者还是大型企业，都可以在专业的AI门户网站如 https://aigc.bar 上找到最新的AI新闻和最实用的工具指南，从而做出更明智的技术选型。

这场风波远未结束。Meta斥巨资买来的究竟是未来的AGI引擎，还是一个烫手的山芋，时间会给出答案。但可以肯定的是，这次合作的曲折经历，将成为科技并购史上一个值得深入研究的经典案例，提醒着每一个投身于人工智能浪潮的参与者：前路漫漫，挑战重重。