Meta 143亿美元“毒药投资”,半年废掉了一家AI独角兽

腾讯科技
AI独角兽Scale AI在2025年夏天接受Meta 143亿美元投资并失去创始人汪韬后陷入危机。OpenAI、谷歌等关键客户暂停合作,10万零工因薪酬削减大量流失,估值从150亿美元暴跌至73-90亿美元。竞争对手Mercor、Surge AI趁机抢夺客户,甚至从Meta手中夺单。

12月11日消息,AI领域曾风光无限的独角兽Scale AI,在2025年夏天接受科技巨头Meta高达143亿美元的重金投资、并失去其28岁的创始人汪韬(Alexandr Wang)后,正经历一场前所未有的危机。

尽管公司坚称业务稳健,但根据透露的一些内部聊天记录显示,内部员工人心惶惶,竞争对手虎视眈眈,而其核心的零工群体正因薪酬削减和工作量减少而大量流失。

并且,随着关键客户(如OpenAI和谷歌)暂停合作,Scale AI的估值在私有市场暴跌,未来是重振旗鼓,还是如部分投资者所言,沦为被Meta“掏空的鱼”和又一个被巨头投资后“僵尸化”的初创公司,引人深思。

01. Meta入局后的震荡:从明星独角兽走向内部信任危机

2025年夏天,Meta通过巨额投资把Scale AI创始人汪韬(Alexandr Wang)直接挖走,这一举动像是一颗投入深水的巨石,迅速在整个公司内部掀起剧烈涟漪。

这家原本被视为AI基础设施生态中最具成长性的公司,在交易落地后的短短几周内便被不确定性和焦虑情绪笼罩。

一名曾参与ChatGPT漏洞测试、为Scale AI外包工作的员工甚至向ChatGPT询问公司未来的命运,而其收到的“诊断”更像是一个令人不寒而栗的预言:“Scale AI将在24个月内不再作为可信的独立实体存在;其基础设施将不可避免地被Meta吸收;客户群会全面崩塌;其作为中立第三方红队的角色将事实上终结”。

这名外包人员后来将自己与同事们的聊天记录分享给外国媒体,表示从中可以看到一种压抑的情绪正在蔓延。一名员工直言不讳,称已做好离职准备,并把Scale AI比作一颗“随时会爆炸的定时炸弹”。

在这场动荡爆发之前,Scale AI几乎是全球AI巨头测试训练数据、评估模型表现的首选合作方,OpenAI、谷歌、Anthropic等公司都与其保持密切合作。

但自从Meta入局之后,这些关键客户却接连按下暂停按钮。引以为傲的模型测试与数据标注服务出现了断崖式下滑。

Scale AI赖以成名的,是其规模庞大的数据标注与任务执行团队,通过人工力量支撑起了许多大型语言模型的训练基础。

然而,根据外媒采访五位现任与前任外包合同工,并获取大量内部通信的相关信息显示,这支队伍正在快速流失。原因并不复杂:薪酬下降、为了参加新项目而被迫投入大量无偿培训时间、工作机会总体减少,员工队伍中不满情绪正在不断积累。

信息显示,自Meta投资以来,Scale AI旗下的零工平台Outlier(号称拥有超过10万名平台合同工)内部讨论区的活跃度急速下坠,从原来的每周数百条回复骤降至只有几十条。

一名任务执行者透露,自己一个月投入了近40小时参与新项目的入职培训,却没有收到任何实际任务,“像AI招聘初创公司Mercor这样的竞争对手甚至会为培训付费”,她补充说。

另一名任务执行者伊丽莎白·博伊德(Elizabeth Boyd)表示,她现在几乎不再参与Outlier工作,因为她看到某些项目的时薪甚至被压缩至20美元,而此前她轻松能赚到50美元。甚至有一份零工任务的广告声称时薪20美元,但每两天只分配三分钟的任务,换算下来仅支付0.99美元。这种待遇让许多合同工感到愤怒又无奈。

02.官方回应与多线自救:Scale AI努力证明自己仍在增长

面对外界的担忧和不断升级的负面消息,Scale AI开始主动为自己辩护,并试图向市场证明公司仍在健康运转。公司发言人乔·奥斯本(Joe Osborne)公开回应称:“本季度有望成为我们2025年以来盈利能力最强的季度,我们的数据业务的盈利能力比Meta交易前更高。应用业务(涵盖与财富500强以及政府合作的项目)在下半年收入较上半年翻了一番”。

奥斯本还强调,自Meta交易以来,Outlier的活跃用户数量并非下降而是有所增加,并重申薪酬模式始终根据具体项目所需技能来定价,“贡献者在接单前都能看到任务的报酬,并完全可以自由拒绝任何零工”。

为了摆脱对传统数据标注业务的高度依赖,Scale AI正尝试推进多元化路线。公司宣布进入机器人训练数据领域,并在秋季正式成立新实验室,以应对机器人训练数据需求的攀升。

与此同时,Scale AI加大了对美国军方以及政府合同的投入。自Meta交易以来,公司已赢下总额高达1.99亿美元的国防合同。奥斯本还强调,此前进行的约14%全职员工裁员,目的就是为让数据部门尽快实现盈利,而该部门目前已经“转亏为盈”。

不过Meta的交易也带来了另一项意外冲击:估值体系被重新塑造。Meta给出的290亿美元估值让Scale AI在私有市场的股价突然“虚高”,导致交易几乎停摆。

私有市场Augment的CEO诺埃尔·莫尔德瓦伊(Noel Moldvai)表示,Meta交易之前,他的平台上每月能处理数百万美元的Scale AI股权交易,但交易落地后,活动量直接萎缩,“现在虽然又恢复了一些,但估值已经从大约150亿美元下跌到90亿美元”。

莫尔德瓦伊直言,这次交易本质上像是“为了让汪韬加入Meta”而设计的结构,“Meta看中的显然是他本人”。不过,他也认为Scale AI未来的估值仍有反弹空间。

另一家私有市场Caplight的数据则更悲观,给出的估值仅为73亿美元。对此奥斯本予以否认,认为这一估值偏低,并强调如果参考同类公司的市销率,Scale AI的估值应当显著更高。

尽管外界质疑不绝,一些投资者仍然看好Scale AI的长期潜力。一位现任投资者表示,Meta虽然持股规模庞大,但“基本上让公司独立运行”,且Scale AI账面仍握有约10亿美元现金,没有立即融资计划,未来仍不排除上市的可能。

然而,在残酷的AI训练行业竞争中,如果Scale AI无法扭转颓势,它可能成为又一个在巨头投资后迅速衰落的反面教材——从炽手可热的明星独角兽,滑向“僵尸公司”的行列。

03.内忧外患:外围竞争加速,Scale AI面临全面围攻

就在Scale AI内部动荡不断的同时,外部竞争对手正以猛烈的速度发起攻势。AI训练市场正在迎来一批新玩家,他们不仅在快速吸引人才,更在积极撬动Scale AI的核心客户。

Surge AI已经成长为估值240亿美元的强劲对手,而由三名22岁青年创立的Mercor今年10月宣布完成3.5亿美元融资,估值达到100亿美元。

更具象征意味的是,Mercor竟从Meta手中拿下了至少一个关键的AI训练合同订单,本来Meta可能会把这个AI训练项目交给Scale AI做(毕竟Meta是Scale AI的大股东,持有49%股权),但最终Meta却选择了Mercor这个新创公司。对外界而言,这一反常举动几乎等同于宣告:Scale AI与其最大股东之间的信任链条正在松动。

一名Scale AI投资者坦言,对领导团队没有及时阻止客户流失感到非常不满。报道显示,Surge AI在没有外部融资的情况下,2024年收入就已超过融资规模高达15亿美元的Scale AI。

Mercor的首席执行官布伦丹·富迪(Brendan Foody)更是公开挑战老大哥的市场地位,批评Scale AI薪酬偏低、数据质量下滑,“Scale已经失去了对产品本身以及质量扩张的专注。”

虽然Scale AI发言人强调公司质量指标“达到历史新高”,但外界质疑仍未平息。

不仅如此,曾任Scale AI顾问的塔米·哈特莱恩(Tammy Hartline)也已加入Mercor,她直言不讳地指出:“Scale的发展速度太快,以至于垃圾数据和低质量内容被默认为业务成本的一部分”。

面对竞争对手的步步紧逼,Scale AI选择借助法律武器反击。今年9月,公司在美国加州对Mercor提起诉讼,指控其雇佣Scale的一名销售员工来“挖走最大客户”。Mercor方面坚决否认了这些指控,案件仍在推进中。

与此同时,Scale AI内部的人力结构也受到冲击。其红队在9月突然裁掉12名外包成员,据两名前红队人员称,这与Meta交易后项目量减少有关。而在同月月底,公司还关闭了位于达拉斯、负责通用型AI工作的外包团队,转向更专门化、更垂直的业务领域。

04. 安全隐患与数据质量余波:旧问题在新环境下集中爆发

除了商业、人才和估值上的挑战,Scale AI还长期受到安全与质量问题的困扰。这些隐患并非源自Meta投资,而是早已埋下的企业级风险。

根据外媒《商业内幕》2025年6月的报道,Scale AI曾使用公开的Google Docs管理多家知名客户的任务流程,这让大量被标记为“机密”的AI训练文件处于完全开放状态,任何持有链接的人都能查看这些数据。其中甚至包括大量外包人员的私人信息,引发了严重的安全担忧。

公司发言人奥斯本回应称,公司已进行彻底调查,并全面禁用从Scale系统公开分享文档的功能。但这一事件并未完全消除外界疑虑。

事实上,在整个AI训练行业,安全措施不严的问题并不少见。Surge AI也曾因疏忽暴露过Anthropic的敏感文件。但Scale AI的问题似乎更加持续。

在为谷歌执行的某项目中,Scale AI在2023至2024年间持续遭遇质量与安全挑战,数千名任务执行者被标注为“垃圾邮件发送者”或“作弊者”。Meta近期还清理了40多个转售AI训练账户的群组。

尽管奥斯本表示Scale的数据质量已处于“历史最高水平”,但摆在公司面前的挑战显然不仅只是技术问题。公司最近同意和解几起前员工在加州发起的关于薪酬不足与错误分类的诉讼,进一步暴露了内部治理的压力。

如今,Scale AI亟需证明自己仍能在这一由其早期推动成型的行业中继续生存下去。然而,对于不少已经离开的员工而言,答案也许已经不再重要。在他们看来,Scale AI早已不再是当初那个改变行业格局的明星公司了。

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