【Meta 與 Scale AI 關係生變】祖克柏的百億 AI 賭局，會成為矽谷最貴的「誤判」嗎？
在全球 AI 霸權的激烈競爭中，Meta 不斷展現宏大的 AI 野心，像是在 2025 年 6 月斥資高達 143 億美元投資美國數據標註新創公司 Scale AI，就是鮮明的例子。這筆巨額投資讓 Meta 執行長馬克·祖克柏（Mark Zuckerberg）順利將 Scale AI 共同創辦人兼執行長汪滔（ Aleksandr Wang）納入麾下，也被視為祖克柏想鞏固 Meta 在 AI 超級智慧領域領先地位的關鍵策略。
然而，這段原被視為 Meta AI 戰略核心的夥伴關係，在短短數月內卻出現破裂的警訊，也讓市場不免質疑 Meta 的這場百億 AI 豪賭，是否會重蹈其過去元宇宙投資的覆轍？
為什麼 Meta 與 Scale AI 關係出現裂痕？
Meta 與 Scale AI 的合作裂痕，首先出現在高階主管的快速離職。根據《TechCrunch》的報導，由 Aleksandr Wang 親自招募的一名高階主管，在加入 Meta 僅僅兩個月後便選擇離職。外界推測這名主管是 Scale AI 的前生成式 AI 產品與營運部門高級副總裁 Ruben Mayer，消息人士指出，Mayer 在 Meta 短暫的任期內主要負責 AI 數據營運團隊，而非屬於專責建構超級智慧的核心單位 TBD Labs，因此才選擇離職。不過，Mayer 也向《TechCrunch 》否認消息人士所指「未參與核心 TBD Labs」的說法，並堅稱自己從第一天起就是其中一員。
其次，儘管 Meta 砸下巨資投資 Scale AI，但超級智慧實驗室的核心單位 TBD Labs 卻已開始與 Mercor 和 Surge 等競爭對手合作，用於訓練 AI 模型。多位消息人士透露，TBD Labs 的研究人員普遍認為 Scale AI 的數據品質偏低，因此傾向使用雖然成本更高但品質更好的 Mercor 和 Surge 的數據，顯示 Meta 與 Scale AI 之間的信任並不如外界想像般穩固。
再者，Scale AI 自身也面臨嚴峻挑戰，像是在 Meta 宣布投資後，OpenAI 和 Google 隨即終止與 Scale AI 的合作，導致該公司在七月不得不裁員約 200 名員工。另一方面，Scale AI 過去依靠眾包模式，利用大量低成本勞動力處理基礎數據標註，但隨著 AI 模型日益複雜，市場更需要醫師、律師與科學家等專業人士來生成高品質數據，相較之下 Surge 和 Mercor 一開始就採取高薪專業人才策略，因此發展更為迅速。
最後，外界開始質疑 Meta 投資 Scale AI 的重點或許並非公司本身，而是為了招募創辦人 Aleksandr Wang ，因為根據《TechCrunch》報導，除了 Aleksandr Wang 之外，其他從 Scale AI 轉任的高階主管大多並未在超級智慧實驗室的核心組織任職。
Meta 的 AI 戰略與內部管理挑戰
然而，Meta 在追求 AI 技術領先的道路上，除了外部合作裂痕，也面臨內部戰略與管理的挑戰。首先，在四月份 Llama 4 表現不佳後，祖克柏對 AI 團隊的成果感到不滿，並採取更加激進的策略，例如大規模挖角人才、收購語音新創 Play AI 與 WaveForms AI，並與圖像生成公司 Midjourney 合作，更斥資 500 億美元在路易斯安那州建造名為 Hyperion 的大型資料中心，以支撐龐大的 AI 發展計畫。
但是超級智慧實驗室內部卻因新血大量湧入而陷入混亂，導致許多頂尖 AI 研究員相繼離開。儘管如此，超級智慧實驗室仍在推進下一代 AI 模型的開發，目標是在今年底前推出，Aleksandr Wang 與祖克柏皆對此抱有高度期望，並視為能夠證明 Meta AI 戰略成敗的關鍵。
這場 AI 豪賭會不會成為 Meta 元宇宙覆轍的再現？
Meta 在 AI 領域的投資與挑戰，讓外界想起祖克柏過去曾投入超過 400 億美元在元宇宙領域，卻導致 Reality Labs 每年虧損逾 100 億美元，使用者參與度也未見起色。如今，Meta 的 AI 投資，也被外界視為另一場高風險實驗。
同時 Meta 的 AI 策略也面臨質疑，因為 OpenAI 和 Google 皆已推出具營收能力的 AI 工具，但 Meta 的 AI 產品大多仍停留在研究與測試階段。雖然 Meta 已將聊天機器人整合至 WhatsApp、Instagram 和 Messenger，不過尚未帶來顯著收益。
因此能否穩定 AI 團隊運作、留住關鍵人才並解決數據品質問題，是決定 Meta 能否在激烈的 AI 軍備競賽中站穩腳步的關鍵，若無法突破困境，Meta 對 Scale AI 的 143 億美元投資，恐怕將成為矽谷最昂貴的誤判之一。
＊本文開放合作夥伴轉載，資料來源：《TechCrunch》、《TEKEDIA》，圖片來源：Unsplash。