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1000 億天價，扎克伯格買下「半個天才」和 Meta AI 的未來

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1000 億天價，扎克伯格買下「半個天才」和 Meta AI 的未來

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「21 世紀最貴的是什么？人才！」
多年前葛優在《天下無賊》里臺詞的含金量 ， 還在不斷提升 。
當地時間 6 月 10 日 ， 媒體曝光 Meta 將以 149 億美元（折合人民幣約 1066 億元）的價格收購 Scale AI 49% 的股權 ， 而后者的聯合創始人 Alexandr Wang ， 將成為 Meta 新成立的「超級智能小組」的掌門 。
按照股權比推算 ， 此次交易 Wang 和團隊有可能獲得 74 億美元 ， 堪稱是硅谷成本最高的「挖角」——要知道 ， 谷歌在 2014 年收購 DeepMind 團隊不過 6 億美元 。
扎克伯格在內部信中寫道：「我們將共同構建 AI 的未來 。 」在 Llama 4 模型折戟、AI 團隊人員不斷流失的現實下 ，Meta 此次大舉押注 Scale AI ， 圖的是什么？有了 Scale AI 和 Alexandr Wang ， Meta 能在接下來的 AI 大戰中 ， 重新找到自己的位置嗎 ？

01最貴的「搖擺人」
作為 AI 時代硅谷躥升最快的公司 ， Scale AI 的估值一直以火箭速度躥升 ， 短短 5 年時間就膨脹至 138 億美元 。 然而 ， 此次 Meta 收購前者 49% 的股權 ， 就需要付出 149 億美元的成本 。
49% 顯然是為了反壟斷審查考慮 ， 但 Meta 和扎克伯格想要的 ， 是聯合創始人之一 Alexandr Wang 這個人——這位 19 歲創業的天才將成為 Meta 新成立的超級智能實驗室的負責人 ， 帶領 Meta AI 進入新時代 。
有意思的是 ， 說 Meta 徹底買下 Wang 并不確切 ， 因為 Wang 將繼續擔任 Scale AI 的 CEO 一職 ， 代表 Wang 和 Scale AI 還將繼續保持「獨立」， 這可能也是歷史上成本最高的「腳踏兩只船」 ， 而 Scale AI 如果保持增長勢頭 ， Wang 則可能成為硅谷身家增長最快的創業者 ， 沒有之一 。
扎克伯格如此急不可耐地、以 Meta 以罕見的金額出手押注 Scale AI 和 Wang ， 體現出的是他因 Meta 在 AI 競賽中逐漸掉隊的焦慮 。
盡管 Meta 在 2024 年推出了參數規模達 1.8 萬億的 Llama 4 Behemoth ， 但其在多模態理解、長文本推理等關鍵指標上仍落后 GPT-4.5 約 12% 。 更尷尬的是 ， Llama 訓練數據的質量問題被曝光：業內估算約 30% 的語料來自低質量社交媒體內容 ， 導致模型頻繁輸出錯誤信息 。
剛剛成立 2 年后的 Scale AI 團隊 ， 最左側為 Wang 本人｜圖片來源：Scale AI
「 我們缺的不是算力 ， 是干凈的數據和頂尖工程人才。 」一位 Meta AI 研究員匿名吐槽 。 這解釋了為何扎克伯格要砸重金請來 Wang——一個以數據標注技術聞名的「基建狂魔」 。
作為估值最高的數據標注公司 ， Scale AI 的躥紅不是沒有道理 。 根據報道 ， Scale AI 的護城河在于其將原始數據轉化為 AI 可用燃料的能力：
軍事級標注精度：通過混合人類標注員+AI 質檢的「雙保險」 ， 其數據錯誤率僅 0.3% ， 而行業平均為 5%（公司自述） 。
多模態數據壟斷：擁有全球最大的視頻動作標注庫（含 1.2 億條人體動作數據）和跨語言文本數據集（覆蓋 217 種語言） 。
而事實上 ， 花 149 億美元巨資買下「半個」Scale AI 和 Wang 本人 ， Meta 的野心不僅僅在于 AI 大模型本身 。

02轉型 AI 基建 ， 彌補 B 端短板
數據、算力和模型 ， 是大模型領域的三要素 ， Meta 作為社交巨頭 ， 在數據和算力上有著天然優勢 ， 不過在「數據」上需要打個引號 ， 因為 Meta 的數據量雖然大 ， 但如果質量不行 ， 對于 AI 模型訓練作用不大 。
「 你們看到的每個 GPT 回復 ， 背后都有我們標注的 500 個數據點。 」Wang 的這句話 ， 解釋了 Meta 的焦慮 。 當 OpenAI 用 Scale AI 的數據訓練出更聰明的模型時 ， Meta 卻困在自家社交數據的孤島里 。 收購 Scale AI ， 等于直接接管了競爭對手的「彈藥庫」 。
Scale AI 手握全球 35% 的 AI 訓練數據流量 ， 服務著從五角大樓到 OpenAI 的頂級客戶 。 Meta 研究院的工程師私下吐槽：「我們用 Llama 3 訓練時 ， 30% 算力浪費在清洗垃圾數據上 ， 而 Scale AI 的標注精度能達到 99.7% 。 」
有了 Scale AI 精準的數據清洗和標注 ， 業內估計 Meta 將訓練數據污染率從 15% 降至 2% ， 下一代 Llama 5 的訓練周期縮短 40% 。 知情人士透露 ， 正在測試的「Llama 5 Behemoth」參數規模達 3 萬億 ， 專門用于攻克 AGI 。
同時 ， Scale AI 的標注系統已深度適配 Meta 定制 AI 芯片架構 ， 形成「數據標注-模型訓練-硬件優化」閉環 ， 有可能使 Llama 模型推理成本降低至 GPT-4o 的 1/3 。
可以說 ， 引入 Scale AI 后 ， Meta 的 Llama 模型從訓練質量、效率和成本上都將獲得大幅優化 。
事實上 ， Scale 的接入 ， 甚至可能重塑 Meta 在 AI 競爭中的整個戰略 。 相比于 Google 和微軟 ， 缺少云計算平臺的 Meta 一直只能在 C 端撒野 。 而有了 Scale 的能力 ，Meta 計劃通過 AWS/Azure 等云平臺對外提供 Scale AI 數據服務 ， 構建類似微軟「Copilot+OpenAI」的生態閉環 ， 將競爭對手轉化為客戶。
如果說數據是新時代的石油 ， 那么 Meta 通過購買 Scale AI 這家份額最大的「數據精煉廠」 ， 已經掌握了大半個 AI 基建體系 。
Meta 在 AI 競爭中逐漸掉隊｜圖片來源：Meta
當然 ， OpenAI、Anthropic 等競爭對手到底會不會買賬目前仍未可知 ， 雖然 Meta 僅僅買下半個 Scale AI（和半個 Wang） ， 但顯然已經足夠讓前者警惕 Scale AI 的中立地位 ， 所以 openAI 也在加緊和 Scale AI 的競爭對手 Handshake 合作 。
不過 ， 鑒于 Scale AI 在數據標注方面的壓倒性優勢 ， OpenAI 等公司要想馬上和 Scale AI 斷聯 ， 也不太現實 。 至少在短期內 ， AI 巨頭們依然需要 Scale AI 的服務 。
即便 Scale AI 之前的客戶們逐漸減少下單 ， Meta 和 Scale AI 已經謀劃新的收入來源——政府和國防客戶 。 根據報道 ， Scale AI 合作 ， 已經獲得來自美軍方超過 2 億美元的政府訂單 。 同時 ， Scale AI 本身也在向國防定制等垂直領域的 AI 應用層擴展 ， 而 Meta 的企業級銷售能力和背書 ， 無疑會對 Scale AI 未來的發展提供足夠動力 。
業內人士傳言 ， Meta 和 Scale AI 的巨額交易還有一個隱藏對賭：若 Scale AI 未來三年收入增速低于 80% ， Meta 有權以折扣價收購剩余股份 ——這代表 Wang 不僅要「讓 Meta AI 再次偉大」 ， 同時自己的 Scale AI 在收入上也要繼續高速增長 。 而 B 端業務顯然會成為雙方的新增速來源 。
對于 Meta 團隊 ， Wang 即便作為「腳踏兩只船」的超級智能實驗室負責人加入 ， 也能產生極強的「鯰魚效應」 。 在硅谷 AI 界 ， Meta 向來以學術氛圍濃厚著稱 ， Llama 的開源和普惠正是其學術思考的結果 。 但 Wang 極力推崇的「數據思維」無疑將對 Meta 現有的 AI 團隊產生沖擊和改變 。
根據媒體報道 ， Wang 剛剛加入 Meta ， 反手就砍掉三個學術項目 ， 推動團隊向更「現實」的方向轉型 。
如果不考慮反壟斷的阻撓 ， 此次 Meta 對于 Scale AI 和 Wang 本人的巨額押注 ， 可能重塑 Meta 在激烈的 AI 競爭中的角色和發展方向 ， 不僅讓 Meta 快速縮短和競爭對手在模型領域的差距 ， 更能使這個社交巨頭 ， 完成從應用到 AI 基建角色的轉變 。
【1000 億天價，扎克伯格買下「半個天才」和 Meta AI 的未來】這場豪賭的本質 ， 是 Meta 試圖用資本力量重寫 AI 競爭規則 。 正如硅谷分析師 Sarah Guo 所言：「當所有人都在造車時 ， Meta 買下了整條高速公路——不管車上坐的是誰 ， 都得交過路費 。 」

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