Meta以143亿美元收购AI数据独角兽Scale AI近半股份，并成功招募其28岁创始人Alexandr Wang，此举旨在加速其AI竞赛进程。然而，这笔交易不仅引发了对AI数据服务中立性的深刻担忧，也揭示了顶尖AI人才争夺战的白热化以及AI产业生态的深层重构。
在AI浪潮席卷全球的当下，一场价值143亿美元的巨额交易，不仅搅动了硅谷的资本市场，更将AI基础设施领域一个长期被忽视的环节——数据——推向了聚光灯下。Meta公司不惜重金收购知名AI数据独角兽Scale AI 49%的股份，其核心目标并非简单的股权投资，而是将年仅28岁的Scale AI联合创始人兼CEO Alexandr Wang（汪滔）招至麾下，押注他能成为Meta在“超级智能”时代的“战时CEO”1。这笔交易无疑是Meta在AI竞赛中孤注一掷的体现，但其附带的复杂股权结构和市场反响，正引发业界对AI数据服务中立性及未来产业格局的深层思考。
Meta的AI豪赌与Alexandr Wang的核心价值
此次交易的轰动效应，首先源于Meta创始人兼CEO马克·扎克伯格对Alexandr Wang的强烈渴求。据报道，扎克伯格早在今年4月就已向Wang伸出橄榄枝，并在此后两个月内将报价从最初的50亿美元一路推高至最终的143亿美元，显示出Meta在AI领域追赶竞争对手的急迫心态1。Meta此举的战略意图清晰可见：在AI竞赛中被认为已然落后的Meta，迫切需要一位具备领导力、技术洞察力和强大行业人脉的核心人物来扭转乾坤。Alexandr Wang正是那个被扎克伯格看中的“战时CEO”。
Alexandr Wang的崛起充满了传奇色彩。这位1997年出生的华裔天才，父母均为洛斯阿拉莫斯国家实验室的物理学家。他从小展露出数学天赋，在麻省理工学院（MIT）求学期间，因一个“冰箱食物被偷”的有趣经历，萌生了利用AI分析视频数据的想法，并由此意识到高质量数据对AI发展的极端重要性12。他随后辍学，在19岁时与郭露西（Lucy Guo）共同创立了Scale AI，公司以“AI界优步”为定位，在全球范围内招募数据标注员，为自动驾驶、图像识别等AI模型提供训练数据。YC孵化器合伙人曾用“high beta”来形容他，预示着“要么惨败要么征服世界”1。如今，他以超10亿美元的身家成为全球最年轻的白手起家亿万富翁之一。
更重要的是，Alexandr Wang在行业内构建的庞大人脉网络，成为Meta眼中的无形资产。他与OpenAI联合创始人兼CEO萨姆·阿尔特曼（Sam Altman）私交甚笃，其社交狂热程度连阿尔特曼都曾调侃。他不仅在科技圈广结善缘，还积极拓展政界人脉，助力Scale AI斩获大量政府合同，甚至被Semafor称为“华府AI传声者”1。Meta显然希望借助Wang的“明星效应”和人脉，吸引OpenAI、Anthropic、谷歌等竞争对手的顶尖AI人才，甚至有传言称Meta正试图挖角Ilya Sutskever创立的Safe Superintelligence（SSI）联合创始人Dan Gross及其投资伙伴Nat Friedman1。这印证了当前AI领域白热化的人才争夺战，奖金高达上亿美元的签约费已成为常态。
Meta在交易中设置的严苛条款，也反映了其对Alexandr Wang的控制欲和对投资风险的防范。除了获得49%的股权，Meta还加入了“毒丸条款”（若Wang在Meta任职期间仍深度参与Scale运营，Meta持股比例将自动扩大）和“清算优先权”（若Scale出售，Meta优先获得全额偿付）等机制，以确保即便作为少数股东也能在关键决策上拥有影响力，并最大化投资回报1。
数据中立性的拷问与AI产业的重构
然而，这场看似双赢的交易，却在AI数据服务行业引发了一场不小的震荡，核心在于对Scale AI作为“中立数据服务商”身份的质疑。Scale AI的客户群覆盖了OpenAI、谷歌、微软等Meta的直接竞争对手，这些公司对AI模型的训练数据质量和安全性高度敏感。Meta的深度介入，无疑让这些客户对数据安全和商业机密泄露产生了担忧。
事实证明，这种担忧并非空穴来风。在Meta收购消息传出后，谷歌母公司Alphabet已计划终止与Scale AI的合作，并开始接洽其竞争对手转移大部分数据标注业务。OpenAI发言人也表示，过去6到12个月间，已认定Scale AI无法满足其日益专业化的数据需求，并已在缩减合作1。这种“供应商多元化”的趋势正在加速，Scale AI的竞争对手如Snorkel AI、Turing、Invisible Technologies、Labelbox等，均表示在Meta-Scale交易消息后，收到了数十家潜在客户的咨询，业务咨询量“一夜激增三倍”，达成“数千万美元”的新合同1。
这背后反映了AI模型发展对数据需求的演变，以及数据在AI竞赛中日益增长的战略价值。早期AI模型（如图像识别、基础语言模型）对数据标注的需求偏向于大规模、重复性的劳动密集型任务，由此诞生了“AI民工”这一群体，他们的汗水支撑起了Scale AI的早期财富积累12。然而，随着大语言模型（LLM）和“推理”模型的兴起，行业对数据质量的要求显著提升。现在的AI公司更需要_专家级数据_，即由博士等专业人士撰写，详细记录问题解决步骤供AI模仿的“高质量、高专业度”数据1。
这种高度机密且专业的数据，成为各AI实验室构建通用人工智能（AGI）的核心资产。如同丰田不会允许竞争对手参观生产线一样，AI实验室不愿让对手窥见其模型优化数据的细节。Meta通过入股Scale AI，理论上获得了窥探竞争对手核心数据流程的潜在能力，即便有控制条款限制Alexandr Wang在Scale的运营，这种关联性本身就足以引起警惕。这解释了为何Meta对Scale的重金投资，令前沿AI公司感到不安：尽管Meta目前在AI领域被认为落后，但若能获取竞争对手的核心数据机密，便可能快速缩小差距，进而重塑整个AI产业的竞争格局。
市场震荡与未来的不确定性
尽管Meta对Alexandr Wang及其人脉寄予厚望，且交易为Scale AI股东带来了高达128亿美元的意外收益1，但Scale AI自身的未来仍充满不确定性。Alexandr Wang虽仍留在董事会，但将转任Meta内部“超级智能”部门高管或首席AI官，这将使Scale AI失去其创始人兼灵魂人物的日常掌舵。Scale AI临时CEO Jason Droege虽在内部备忘录中强调公司不会改变既定方向，但部分投资者和客户对此表示疑虑，认为这“注定会造就诡异的未来格局”1。
事实上，Scale AI近期表现并未完全达到预期，未能实现去年设定的10亿美元营收目标，且支付给承包商的分成比例超出预期1。甚至有Meta基层员工曾对Scale未能提供足够高质量的模型训练数据感到失望1。这表明，即便在Meta入局之前，Scale AI也面临着服务升级和竞争加剧的挑战。
此次交易不仅涉及资金的巨大流动，更预示着全球最具价值AI模型的构建方式正在经历根本性重构。顶尖AI公司每年投入约10亿美元用于人工数据采购，且预算仍在增长1。随着AI公司对“专家级”数据的需求日益旺盛，数据标注行业正从劳动密集型向知识密集型转型。Meta与Scale AI的联姻，无疑将加速这一转型进程，并迫使整个AI产业链重新审视数据在AI发展中的核心战略地位。
最终，Meta能否借助Alexandr Wang及其所代表的数据力量，在AI竞赛中实现逆袭，仍是未知数。但可以肯定的是，这场交易已经撕开了AI数据服务中立性的面纱，并以前所未有的方式，加速了AI产业生态的深度洗牌。