在人工智能这个动辄数十亿美元押注技术突破的高风险领域八戒策略，Meta 与 Scale AI 的雄心联盟已显露疲态。据行业内部人士及近期报道，距 Meta 向这家数据标注初创公司注资 143 亿美元、并将其管理层纳入自家 AI 业务仅两个月，内部矛盾与运营问题便开始浮现。这场 2025 年 6 月宣布的合作，本欲为 Meta 的先进 AI 模型训练 “加速”，如今却可能沦为 AI 霸权争夺战中 “期望错位” 的警示案例。
这笔交易不仅涉及资本，更包含大规模人才注入：Scale AI 的 CEO 亚历山大・王及多位高管加盟，掌舵 Meta 新成立的 “超级智能实验室（MSL）”。正如 2025 年 6 月路透社分析所言，这种 “人才收购式并购” 旨在绕过传统并购审查，同时强化 Meta 的数据能力。但据《TechCrunch》近期调查，裂痕正快速扩大 —— 核心人员离职，Meta 研究团队的不满情绪渐增。
冲突的核心是文化与优先级的碰撞。2016 年成立的 Scale AI，以提供高质量标注数据供机器学习模型训练著称，客户遍及科技与国防领域。Meta 的投资本被视为增强其 Llama AI 模型的战略之举，亚历山大・王的任务是加速通用人工智能（AGI）的研发。但知情人士透露，整合过程磕磕绊绊，角色冗余与数据整理思路分歧频发。
展开剩余68%高管离职让问题雪上加霜。《WebProNews》报道称，多名 Scale AI 旧部已离开 MSL，原因是不满 Meta 庞大组织中的官僚壁垒。一位匿名内部人士形容当前环境是 “初创精神与企业惯性的碰撞”——Scale AI 创新的数据策略八戒策略，正被 Meta “重规模轻精度” 的倾向稀释。
更危及合作存续的，是对数据质量的质疑。据悉，Meta 的研究员（尤其是负责高级模型训练的团队）已开始转向 Surge AI、Mercor 等竞争对手获取数据。《TechCrunch》指出，内部反馈显示，Scale AI 的输出难以满足下一代 AI 对数据精度与多样性的苛刻要求。这种转向并非个例：AI 行业观察者在 X（原 Twitter）上发帖称，研究员更青睐 “高技能供应商”，这凸显出一种共识 ——Scale AI 的贡献或难配其天价投资。
《福布斯》2025 年 6 月曾预警，合作的真正考验在于 Meta 能否无缝整合 Scale 的工具。如今，Meta 竟依赖竞争对手获取关键训练数据，143 亿美元的回报成谜。分析师估算，这种依赖可能使 Meta 本已激增的 AI 支出再增数百万美元 —— 据公司披露及金融评论员在 X 上的讨论，2025 年 Meta 的 AI 资本支出预计达 640-720 亿美元。
这场裂痕折射出 AI 合作的普遍困境： hype 往往跑在执行力前面。Meta 的举动源于与 OpenAI、谷歌的激烈竞争，而 Scale AI 在国防科技领域的资源（路透社曾报道）更添战略吸引力，尤其在监管审查趋严的背景下。但据《NewsBytes》，文化错位与质量担忧正促使 Meta 拓宽数据来源，这可能削弱与 Scale 合作的排他性。
业内专家认为，这或许标志着 Meta 的转向 —— 可能发展内部数据解决方案或展开新收购。亚历山大・王虽公开为合作辩护，但《AIC》披露的内部备忘录显示，他正面临越来越大的业绩压力。正如一位科技分析师在 X 上所言，这笔交易的早期挫折暴露了 “AI 军备竞赛中的 desperation”—— 即便巨额押注，也可能栽在运营现实上。
财务与战略影响已然显现。自投资以来，Meta 股价波动加剧，投资者担忧成本攀升却未见 AI 进展匹配。《雅虎财经》指出，尽管合作初期被赞 “大胆”，当前的紧张局势可能削弱对 Meta AI 路线图的信心。竞争对手正密切关注：若 Scale 整合失败，他们或趁机挖角人才、抢占数据服务市场。
展望未来八戒策略，合作命运可能取决于即将到来的里程碑（如增强版 Llama 模型发布）。内部人士猜测，若不迅速解决问题（或许通过重组 MSL 或重新谈判条款），联盟可能进一步瓦解，迫使 Meta 重估其激进的 AI 战略。在这个合作与技术同样善变的行业，这一幕提醒我们：即便是最雄厚的资本，也无法保证合作顺遂。（转载自AI普瑞斯）
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