8 月 31 日消息，Meta 今年6月豪掷143亿美元（约合1019.51亿元人民币）押注数据标注公司 Scale AI，并将其CEO亚历山大・王及多位高管引入内部超级智能实验室（MSL）核心，意图加速AI战略布局。然而，这场被外界视为“天作之合”的合作，仅数月后便显露出裂痕，内部动荡与战略分歧正悄然浮现。
据知情人士向 TechCrunch 透露，Scale AI 前生成式AI产品与运营高级副总裁鲁本・迈耶（Ruben Mayer）在加入Meta后短短两个月便选择离职。迈耶曾两度效力于Scale AI，累计五年，履历深厚。他在Meta期间负责AI数据运营团队，但并未进入核心研发部门TBD实验室——该实验室汇聚了来自OpenAI的顶尖研究员，主导下一代超级智能模型的开发。
面对外界猜测，迈耶本人澄清称，自己从入职起便是TBD实验室成员，职责远超数据标注，涵盖实验室初期架构搭建等关键事务，且不直接向亚历山大・王汇报。他强调离职源于“个人原因”，并对在Meta的经历“非常满意”。
人员流失之外，合作模式也正悄然转变。五位消息人士指出，TBD实验室已开始与Mercor、Surge等Scale AI的竞争对手展开合作，为新一代AI模型提供训练数据支持。尽管Meta此前便与这些服务商有交集，但此次在已向Scale AI投入巨额资金的背景下仍广纳外部资源，引发业内关注。多名研究员坦言，相较于Scale AI，他们更信赖Surge与Mercor提供的数据质量。
这一倾向背后，是AI行业对数据需求的深刻变革。Scale AI早年依赖众包模式处理基础标注任务，而如今前沿模型训练亟需医生、科学家等高技能专家参与。尽管其通过Outlier平台尝试转型，但Surge和Mercor等对手凭借高薪吸引专业人才的模式更具先发优势。
Meta官方否认Scale AI存在质量问题，而Scale AI方面则仅重申双方合作扩大的初衷。耐人寻味的是，在Meta注资后，OpenAI与谷歌相继终止与Scale AI的合作。受此冲击，Scale AI于7月裁减200名数据标注员工，新任CEO杰森・德罗格归因于“市场需求变化”，并转向政府合同等新领域，如近期与美国陆军签署的9900万美元订单。
有分析指出，Meta此次投资的真实目标或许是亚历山大・王本人——这位自2016年掌舵Scale AI的技术领袖，具备强大的人才号召力。然而，除王之外，其他从Scale AI空降的高管并未真正融入TBD核心团队，引发内部质疑。
更深层的矛盾在于组织融合。多名现任与前任员工反映，新加入的OpenAI与Scale AI人才对Meta的官僚体系感到不适，而原有生成式AI团队则感受到职责被挤压，部门氛围趋于紧张。
这场豪赌的起点并不理想。据悉，Llama 4发布反响平平后，扎克伯格对AI团队表现颇为不满，随即启动激进人才引进计划，除亚历山大・王外，还网罗了来自OpenAI、DeepMind的顶尖研究员，并收购多家AI初创公司，甚至与Midjourney达成合作。
为支撑AI野心，Meta正斥资500亿美元在路易斯安那州建设“许珀里翁”超大规模数据中心。然而，实验室内部动荡未止。近期，包括研究员里沙布・阿加瓦尔、产品总监查亚・纳亚克在内的多名骨干相继离职，阿加瓦尔在X平台引用扎克伯格名言“最大的风险是不冒风险”，似有深意。
眼下，MSL虽已启动下一代模型研发，计划年内推出，但如何稳住军心、整合资源，已成为Meta在AI赛道上必须跨越的真正挑战。
