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，Meta与ScaleAI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：ScaleAI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ScaleAI，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LlamaAI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。

高管离职让问题雪上加霜。《WebProNews》报道称，多名ScaleAI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”——ScaleAI创新的数据策略，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SurgeAI、Mercor等竞争对手获取数据。《TechCrunch》指出，内部反馈显示，ScaleAI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——ScaleAI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ScaleAI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MetaAI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，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）