摘要：Alexandr很早就洞悉了人工智能（AI）和机器学习将重塑世界的潜力。他曾经这样描述这种转变：“我们最初创造了执行计算的机器，但赋予它们处理更复杂、需要类人理解的任务的能力，是一次激动人心的技术飞跃。”
Alexandr：从数据标注之王到 Meta 的 AI 救星之路
Alexandr很早就洞悉了人工智能（AI）和机器学习将重塑世界的潜力。他曾经这样描述这种转变：“我们最初创造了执行计算的机器，但赋予它们处理更复杂、需要类人理解的任务的能力，是一次激动人心的技术飞跃。”
一个家庭场景加深了他对AI发展瓶颈的认识：试图用冰箱摄像头判断牛奶余量时，他发现训练系统识别冰箱内容所需的数据量远非轻易可得。这让他敏锐地意识到：数据将成为未来二十年AI突破的关键障碍之一。
时间回到2016年，ChatGPT尚未引爆全球，硅谷的焦点更多集中在自动驾驶领域。Alexandr 创立的 Scale AI 便精准切入这一赛道，为自动驾驶系统提供图像识别所需的高质量训练数据，解决当时AI视觉训练的“数据饥渴”难题。凭借其精细化的数据标注服务，Scale AI 迅速建立了行业口碑，赢得了早期客户的信赖。
年仅19岁的创业者要在竞争激烈的领域立足谈何容易。Alexandr 采取了一种极其务实的方式：带着笔记本电脑和产品演示，亲赴计算机视觉顶级会议CVPR，挨个展台推销自己的解决方案。这份执着开始显现成效。
2019年成为公司发展的里程碑。Scale AI 获得了 PayPal 联合创始人 Peter Thiel 的 Founders Fund 领投的1亿美元融资，正式跻身“独角兽”行列。此后数年，公司再获5.8亿美元融资，估值飙升至73亿美元。Alexandr 和联合创始人 Lucy Guo 双双入选《福布斯》“30位30岁以下精英榜”企业科技类榜单。然而不久后，Guo 因在产品愿景和发展路径上的分歧离开了公司（外界亦有传闻是被驱逐）。一个有趣的注脚是，当 Meta 宣布收购 Scale AI 时，持有公司股份的 Guo 因此身家大涨，超越了流行巨星泰勒·斯威夫特，成为最年轻的白手起家女性亿万富翁。
Guo 离开后，Alexandr 独自掌舵。他深知AI发展的三大支柱：算法、数据和算力。随着大型语言模型（LLM）的竞争日益激烈，对海量高质量训练数据的需求激增，数据价值水涨船高。Scale AI 作为数据“外包工厂”的角色变得愈发重要。公司建立起一个庞大的全球合同工网络，负责数据的筛选、标注和清洗，并将整理后的数据集提供给科技巨头进行模型训练。其客户名单横跨科技与传统行业巨头，包括 Waymo、丰田、本田、Alphabet、埃森哲以及 OpenAI 等。
但Scale AI的发展并非一帆风顺。ChatGPT的爆火在带来看似辉煌的“天才造富”故事同时，也将公司推上了舆论的风口浪尖。焦点集中在Alexandr的出格言论以及关于数据标注劳工待遇的负面报道上。《华盛顿邮报》调查指出，在菲律宾等全球数字外包中心，有数以万计的工人通过Remotasks平台为Scale AI工作。然而，众多现任及前任员工的证词，结合平台记录、支付凭证和内部文件，揭示了一个普遍现象：报酬微薄、薪酬延迟支付甚至无故克扣成为常态，而有效的申诉渠道几乎不存在。
这与Scale AI亮眼的财务表现形成巨大反差。据报道，公司2024年营收约8.7亿美元，且在收购前已预期2025年收入将翻倍至20亿美元，估值目标高达250亿美元。这种增长与底层劳工的境遇构成了鲜明对比。
143亿美元：一场锁定顶级AI人才的天价交易
时间来到2025年初。此前，Meta在开源大模型领域被视为领导者，但年初横空出世的DeepSeek打乱了其节奏，甚至有内部爆料戏称Meta高管的薪资比训练DeepSeek模型的成本还高。匆忙推出的Llama 4模型又因涉嫌“作弊”陷入舆论漩涡，其最大参数版本及推理优化版也迟迟未能面世。技术进展迟滞、人才流失、产品难产，即使有图灵奖得主Yann LeCun坐镇科研，也难掩Meta在AI领域的颓势。4月份，对Meta而言堪称“至暗时刻”。
决心All in AI的扎克伯格目标明确：将AI深度整合进包括Ray-Ban智能眼镜以及Facebook、Instagram、WhatsApp在内的所有产品矩阵。AI能力成为这场宏大战略中最关键、不容有失的一环。为此，Meta在人才争夺上动作频频，扎克伯格本人更是亲自下场，通过电话、短信、邮件等方式，试图以天价（甚至传九位数报价）挖角OpenAI、Google等公司的顶尖研究人员。
据The Information报道，在落后于竞争对手的焦虑中，扎克伯格越来越多地向一位非典型的技术领袖寻求建议——正是Alexandr Wang。这位年仅28岁的Scale AI创始人以其与众多顶级AI实验室合作的直接经验，对模型训练所需的关键数据及其优化方法有着深刻洞察，为扎克伯格提供了诸多务实建议。扎克伯格甚至在内部会议中引用Alexandr的观点。
最终，聘请Alexandr领导Meta的超级智能团队成为扎克伯格的提议。过去一年，Meta也曾接触过其他目标人选（如Google首席AI科学家Koray Kavukcuoglu和前OpenAI首席技术官Mira Murati），但扎克伯格最终锁定了Alexandr。除了Alexandr对AI发展路径的深刻理解和Scale AI展现的出色业务能力（2024年8.7亿美元营收）外，他与Meta首席产品官Chris Cox等高管建立的融洽关系也是关键因素。
“人才收购”：硅谷剧本的AI翻版
这笔高达143亿美元的收购，是Meta历史上继WhatsApp（220亿美元）之后的第二大收购案。对于坐拥超700亿美元现金储备的Meta而言，这无疑是一场以资本换顶尖人才与战略能力的豪赌。本质上，这是一次典型的硅谷式“人才收购”（acqui-hire）：大公司以收购为名，核心目标是获得一家初创公司的核心创始团队和关键技术人才，被收购公司的原有业务往往在交易后逐渐停止。
AI浪潮正推动这种模式走向新高：
微软曾以6.5亿美元“授权费”收购Inflection AI，核心目标是其创始人Mustafa Suleyman及团队。
谷歌以27亿美元“合作授权”形式收购Character.AI，重点同样是其创始人Noam Shazeer及核心技术成员。
Meta收购Scale AI，遵循的是同一套成熟剧本。
余波与挑战
收购消息震动业界，引发多重连锁反应：
1. 丰厚回报：Scale AI的早期投资者（如Accel、Index Ventures、Founders Fund）获得巨额回报，部分变现的同时保留剩余股份。
2. 平台中立性质疑，Scale AI的其他客户（尤其是科技巨头）担忧其被Meta收购后将丧失平台中立性，存在客户数据流向Meta的风险。据报道，Google正考虑终止与Scale AI价值约1.5-2亿美元的下一代Gemini模型数据服务合同，转向其他供应商。OpenAI高管也公开表示，担忧此类巨头收购破坏生态，阻碍创新。
3. 对手趁势出击： 竞争对手迅速行动。Labelbox CEO宣称预计今年将从Scale手中夺取大量客户；Handshake CEO更表示Meta收购消息公布后，其客户需求一夜暴涨两倍。
前路未卜
尽管背靠Meta大树并获得超高估值，Scale AI（或其核心业务在Meta内部的形态）面临严峻挑战：如何安抚现有客户、重建信任、确保数据服务的中立性？这将是收购后的首要难题。
而对Meta而言，这场豪赌的成败远未确定：
Llama系列尚未完全挽回声誉；
OpenAI、Google、Anthropic等对手依然强大；
将AI深度融入社交产品矩阵、在新硬件上实现高效推理，同时兼顾用户体验、人才争夺与生态话语权，任务艰巨。
Alexandr的加盟，可能是Meta AI业务的重要拐点，但也可能成为一次代价高昂却未能如愿的押注。结果如何，唯有时间能给出答案。
来源：小看世界
