Meta与Scale AI合作动荡，AI战略陷左右摇摆

当Meta豪掷143亿美元投资Scale AI，并请来Alexandr Wang领导Meta Superintelligence Labs（MSL）时，业界一度认为扎克伯格找到了新的“王牌”。

这笔投资原本被视为Meta在AI领域的一次关键转型，然而仅仅两个月后，合作便出现了裂痕。据外媒TechCrunch报道，Scale AI前高管Ruben Mayer加入Meta不到两个月便火速离职，而Meta内部也开始对Scale AI的数据质量产生质疑。

高管快速离职、数据质量争议、内部人才流失……这场豪赌似乎从一开始就陷入了动荡。

高管闪离：两个月就走人

据悉，Ruben Mayer曾担任Scale AI的生成式AI产品与运营高级副总裁，是Alexandr Wang亲自招募进MSL的核心成员之一。然而，他在Meta的任期极为短暂，入职不足两个月便宣布离职。

有消息人士透露，Mayer在Meta负责的是AI数据运营团队，并未进入MSL的核心部门TBD Labs——这是Meta内部专注于打造AI超级智能的实验室，也是从OpenAI、谷歌等挖来的研究员们的落脚点。

不过，Ruben Mayer本人对此进行了否认。他在回应TechCrunch时强调，自己“从第一天起就是TBD Labs的一员”，并未被排除在MSL核心部门之外；他的工作角色是“帮助搭建实验室所需的一切”，不仅限于数据层面。同时，他还表示并未直接向Wang汇报，对在Meta的经历“非常满意”，离职纯属“个人原因”。

无论真相如何，如此短时间内的高管离职，无疑向外界传递了一个信号：Meta与Scale AI的整合并不顺利。

巨额投资反成“失血”信号？

更耐人寻味的是，尽管Meta对Scale AI进行了巨额投资，但双方之间的信任似乎并未因此加深。

据五位知情人士透露，MSL在训练新模型时，依然选择与Surge和Mercor这两家数据标注公司合作——而它们正是Scale AI的直接竞争对手。还有多名Meta研究人员直言不讳地表示：Scale的数据“质量不佳”。

从行业惯例来看，AI实验室通常会与多个数据标注厂商同时合作。但考虑到Meta刚刚斥资143亿美元入股Scale AI，如今却在核心研发环节绕过它，这样的操作格外引人关注。

对此，Meta发言人坚称Scale AI的数据不存在质量问题；而Surge和Mercor则选择不予置评。

至于Scale AI，它在6月获得Meta巨额投资后不久，OpenAI和谷歌便宣布停止使用其服务。随后，Scale AI在7月裁减了200名数据标注员工，新任CEO Jason Droege将此归因于“市场需求变化”——但业内普遍认为，这是客户流失的必然结果。

顶尖人才快速流失，AI战略也左右摇摆

外部合作关系的不稳定只是Meta面临的一个方面；据多位现任与前任员工透露，MSL内部的运行同样动荡不安。

首先是MSL新老团队之间存在摩擦，顶尖人才招得来却留不住：

• 来自OpenAI、Scale AI的新研究员对Meta的繁琐流程表示不满，部分新人已闪电离职；
• Meta原有的GenAI团队被边缘化，不少老员工也已选择离职；
• 一些被Alexandr Wang带来的高管也并未真正进入TBD Labs的核心研发团队。

这让外界质疑：扎克伯格砸下巨资从OpenAI、谷歌、Anthropic等地挖来的顶尖人才，Meta是否能真正留住？

其次，除了人事动荡外，Meta在AI战略上也显得犹豫不决。据外媒The Information报道，Meta内部高层正讨论是否要与竞争对手合作将谷歌或OpenAI的模型接入到Meta自家的应用中。

据知情人士称，MSL团队已经探讨过整合谷歌Gemini模型为Meta AI提供更自然的对话式回答；同时Meta也考虑过利用OpenAI的模型来增强旗下社交应用的AI功能。而事实上，Meta内部有些工具已经悄然整合了外部AI模型——例如员工在使用公司的内部代码助手时就可以调用Anthropic的模型进行编程。

换句话说尽管Meta一直强调要自主研发世界领先的大模型但眼下可能要借助竞争对手的力量来提升产品体验？对于外界的质疑Meta的回应则是“全盘皆收”：“我们采取的是一种全面策略——既要自己构建世界领先的模型也会和其他公司合作同时坚持开源。”

然而这番表态并未打消外界的疑虑反而引来了不少网友的嘲讽：

• “整天调用API就能拿到1亿美元的薪水听起来真不错啊！”
• “表面上：顶级AI实验室、年薪数百万美元的研究员；实际上：ChatGPT套壳。”
• “等一下……Meta花了数十亿美元聘请顶尖人才就是为了在其模型中调用其他家的API？”

不过也有部分专业人士指出这些合作若成真应该也只是Meta的“权宜之计”——其最终目标仍然是推动下一代Llama 5模型与谷歌、OpenAI等对手抗衡。

而这一切最终能否实现恐怕要等到新模型正式亮相时答案才会揭晓。

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