1000 亿天价，扎克伯格买下「半个天才」和 Meta AI 的未来作者：靖宇「21 世纪最贵的是什幺？人才！」多年前葛优在《天下无贼》里台词的含金量，还在不断提升。当地时间 6 月 10 日，媒体曝光 Meta 将以 149 亿美元（折合人民币约 1066 亿元）的价格收购 Scale AI 49% 的股权，而后者的联合创始人 Alexandr Wang，将成为 Meta 新成立的「超级智能小组」的掌门。按照股权比推算，此次交易 Wang 和团队有可能获得 74 亿美元，堪称是硅谷成本最高的「挖角」——要知道，谷歌在 2014 年收购 DeepMind 团队不过 6 亿美元。扎克伯格在内部信中写道：「我们将共同构建 AI 的未来。」在 Llama 4 模型折戟、AI 团队人员不断流失的现实下， Meta 此次大举押注 Scale AI，图的是什幺？有了 Scale AI 和 Alexandr Wang，Meta 能在接下来的 AI 大战中，重新找到自己的位置吗 ？01 最贵的「摇摆人」作为 AI 时代硅谷蹿升最快的公司，Scale AI 的估值一直以火箭速度蹿升，短短 5 年时间就膨胀至 138 亿美元。然而，此次 Meta 收购前者 49% 的股权，就需要付出 149 亿美元的成本。49% 显然是为了反垄断审查考虑，但 Meta 和扎克伯格想要的，是联合创始人之一 Alexandr Wang 这个人——这位 19 岁创业的天才将成为 Meta 新成立的超级智能实验室的负责人，带领 Meta AI 进入新时代。有意思的是，说 Meta 彻底买下 Wang 并不确切，因为 Wang 将继续担任 Scale AI 的 CEO 一职，代表 Wang 和 Scale AI 还将继续保持「独立」 ，这可能也是历史上成本最高的「脚踏两只船」，而 Scale AI 如果保持增长势头，Wang 则可能成为硅谷身家增长最快的创业者，没有之一。扎克伯格如此急不可耐地、以 Meta 以罕见的金额出手押注 Scale AI 和 Wang，体现出的是他因 Meta 在 AI 竞赛中逐渐掉队的焦虑。尽管 Meta 在 2024 年推出了参数规模达 1.8 万亿的 Llama 4 Behemoth，但其在多模态理解、长文本推理等关键指标上仍落后 GPT-4.5 约 12%。更尴尬的是，Llama 训练数据的质量问题被曝光：业内估算约 30% 的语料来自低质量社交媒体内容，导致模型频繁输出错误信息。刚刚成立 2 年后的 Scale AI 团队，最左侧为 Wang 本人｜图片来源：Scale AI「 我们缺的不是算力，是干净的数据和顶尖工程人才 。」一位 Meta AI 研究员匿名吐槽。这解释了为何扎克伯格要砸重金请来 Wang——一个以数据标注技术闻名的「基建狂魔」。作为估值最高的数据标注公司，Scale AI 的蹿红不是没有道理。根据报道，Scale AI 的护城河在于其将原始数据转化为 AI 可用燃料的能力：军事级标注精度：通过混合人类标注员+AI 质检的「双保险」，其数据错误率仅 0.3%，而行业平均为 5%（公司自述）。多模态数据垄断：拥有全球最大的视频动作标注库（含 1.2 亿条人体动作数据）和跨语言文本数据集（覆盖 217 种语言）。而事实上，花 149 亿美元巨资买下「半个」Scale AI 和 Wang 本人，Meta 的野心不仅仅在于 AI 大模型本身。02 转型 AI 基建，弥补 B 端短板数据、算力和模型，是大模型领域的三要素，Meta 作为社交巨头，在数据和算力上有着天然优势，不过在「数据」上需要打个引号，因为 Meta 的数据量虽然大，但如果质量不行，对于 AI 模型训练作用不大。「 你们看到的每个 GPT 回复，背后都有我们标注的 500 个数据点 。」Wang 的这句话，解释了 Meta 的焦虑。当 OpenAI 用 Scale AI 的数据训练出更聪明的模型时，Meta 却困在自家社交数据的孤岛里。收购 Scale AI，等于直接接管了竞争对手的「弹药库」。Scale AI 手握全球 35% 的 AI 训练数据流量，服务着从五角大楼到 OpenAI 的顶级客户。Meta 研究院的工程师私下吐槽：「我们用 Llama 3 训练时，30% 算力浪费在清洗垃圾数据上，而 Scale AI 的标注精度能达到 99.7%。」有了 Scale AI 精准的数据清洗和标注，业内估计 Meta 将训练数据污染率从 15% 降至 2%，下一代 Llama 5 的训练周期缩短 40%。知情人士透露，正在测试的「Llama 5 Behemoth」参数规模达 3 万亿，专门用于攻克 AGI。同时，Scale AI 的标注系统已深度适配 Meta 定制 AI 芯片架构，形成「数据标注-模型训练-硬件优化」闭环，有可能使 Llama 模型推理成本降低至 GPT-4o 的 1/3。可以说，引入 Scale AI 后，Meta 的 Llama 模型从训练质量、效率和成本上都将获得大幅优化。事实上，Scale 的接入，甚至可能重塑 Meta 在 AI 竞争中的整个战略。相比于 Google 和微软，缺少云计算平台的 Meta 一直只能在 C 端撒野。而有了 Scale 的能力， Meta 计划通过 AWS/Azure 等云平台对外提供 Scale AI 数据服务，构建类似微软「Copilot+OpenAI」的生态闭环，将竞争对手转化为客户 。如果说数据是新时代的石油，那幺 Meta 通过购买 Scale AI 这家份额最大的「数据精炼厂」，已经掌握了大半个 AI 基建体系。Meta 在 AI 竞争中逐渐掉队｜图片来源：Meta当然，OpenAI、Anthropic 等竞争对手到底会不会买账目前仍未可知，虽然 Meta 仅仅买下半个 Scale AI（和半个 Wang），但显然已经足够让前者警惕 Scale AI 的中立地位，所以 openAI 也在加紧和 Scale AI 的竞争对手 Handshake 合作。即便 Scale AI 之前的客户们逐渐减少下单，Meta 和 Scale AI 已经谋划新的收入来源——政府和国防客户。根据报道，Scale AI 合作，已经获得来自美军方超过 2 亿美元的政府订单。同时，Scale AI 本身也在向国防定制等垂直领域的 AI 应用层扩展，而 Meta 的企业级销售能力和背书，无疑会对 Scale AI 未来的发展提供足够动力。业内人士传言，Meta 和 Scale AI 的巨额交易还有一个隐藏对赌：若 Scale AI 未来三年收入增速低于 80%，Meta 有权以折扣价收购剩余股份 ——这代表 Wang 不仅要「让 Meta AI 再次伟大」，同时自己的 Scale AI 在收入上也要继续高速增长。而 B 端业务显然会成为双方的新增速来源。对于 Meta 团队，Wang 即便作为「脚踏两只船」的超级智能实验室负责人加入，也能产生极强的「鲶鱼效应」。在硅谷 AI 界，Meta 向来以学术氛围浓厚着称，Llama 的开源和普惠正是其学术思考的结果。但 Wang 极力推崇的「数据思维」无疑将对 Meta 现有的 AI 团队产生冲击和改变。根据媒体报道，Wang 刚刚加入 Meta，反手就砍掉三个学术项目，推动团队向更「现实」的方向转型。如果不考虑反垄断的阻挠，此次 Meta 对于 Scale AI 和 Wang 本人的巨额押注，可能重塑 Meta 在激烈的 AI 竞争中的角色和发展方向，不仅让 Meta 快速缩短和竞争对手在模型领域的差距，更能使这个社交巨头，完成从应用到 AI 基建角色的转变。这场豪赌的本质，是 Meta 试图用资本力量重写 AI 竞争规则。正如硅谷分析师 Sarah Guo 所言：「当所有人都在造车时，Meta 买下了整条高速公路——不管车上坐的是谁，都得交过路费。」