143亿美金买来一场空！小扎向谷歌OpenAI低头，史上最大AI赌注失速（

1.小扎是谁

自从Llama 4发布后，Meta深陷「性能评测造假」丑闻，声誉跌落神坛之后，小扎坐不住了，斥143亿美元（约1000亿元）收购Scale AI，同时大举用九位数年薪挖角AI顶尖人才然而，近日Meta爆出离职潮，大批人才甚至还未入职便决定告别Meta。

2.小扎扎是什么意思

昔日王者被曝管理混乱、人心崩盘，甚至不得不低头依赖竞争对手模型。

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Meta并非首次与外部合作，此前已与Midjourney在文生图方面达成合作，并在内部编程工具中使用了Anthropic和OpenAI的模型斥资1000亿元，直接打水漂？根据内部爆料，管理混乱可能是最大诱因：。

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资源分配不公、薪资差距过大、人员调度失策、职业规划不合、Alexandr Wang的管理方式与Meta原有的方式迥然不同……此外，Scale AI的数据质量不理想，也导致Meta与其合作疑似出现裂缝

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据两位知情人士透露，Alexandr Wang带来的高管之一——前Scale AI生成式AI产品与运营高级副总裁RubenMayer，仅在Meta待了两个月就离职。

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Mayer曾两度供职于Scale AI，总共约五年他对媒体表示，自己最初的职责是「协助搭建实验室，需要什么就做什么」，并强调「从第一天起就已是TBD Lab的一员」，并未被排除在核心团队之外他还澄清自己「并未直接向Alexandr Wang汇报」，称在Meta的工作体验「非常愉快」，离开纯属「个人原因」。

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除了人员变动，Meta花巨资与Scale AI的合作出现了裂缝据透露，TBD Lab正与其他第三方数据标注公司合作来训练下一代AI模型，其中包括Scale AI的两大竞争对手Mercor和Surge此前，Meta对Scale AI投入数十亿美元。

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如今，却「另起炉灶」这样的做法显得格外耐人寻味众包数据，差到不能用几位知情人士直言，TBD Lab研究人员普遍认为Scale AI的数据质量偏低，更愿意与Surge和Mercor合作Scale AI最初依靠众包模式起家，在亚非拉等第三世界国家，雇佣数量庞大且廉价的劳动力完成基础数据标注——也就是对原始信息进行分类、标记和注释，用于训练AI模型。

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但随着AI模型的复杂度急剧提升，如今的训练数据已不再是「低门槛体力活」，而是需要医生、律师、科学家等专业人士参与，才能生成和打磨出更高质量的数据，推动AI性能的提升通过Outlier平台，Scale AI试图吸引各类专业人士。

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Outlier由Scale