Alexandr Wang在科技圈拥有广泛人脉网络，与Meta、谷歌、OpenAI等企业高管保持密切关系。

扎克伯格寄望于Wang的加入能改善Meta在吸引顶级AI人才方面的劣势，同时推动开源Llama模型在企业市场的应用拓展。

Alexandr Wang深谙竞争对手优化AI模型的数据策略，这将为Meta提供关键的数据优化洞见和竞争优势。

面对数据标注成本上升的行业挑战，Alexandr Wang将帮助Meta应对AI数据标注内部化的新趋势。

在人工智能竞赛的关键时刻，Meta CEO马克·扎克伯格做出了一个令人震撼的决定。

6月10日，Meta宣布计划斥资近150亿美元收购数据标注初创公司Scale AI的49%股份，并邀请后者28岁的华裔CEO Alexandr Wang加盟，负责领导Meta新组建的AI超级智能部门。

业内普遍推测，扎克伯格此举意在为Meta寻找突破AI瓶颈的捷径，试图希望依靠这个被称为“技术商人”的Alexandr Wang能帮助Meta在即将掉队的AI竞赛中迎头赶上。

那么，这位华裔CEO为何、又如何成为Meta的“秘密武器”，150亿美元的交易背后，又隐藏着哪些博弈？

01 模型之争陷入困境，Scale让扎克伯格看到一线希望近几个月来，扎克伯格正全力应对Meta面临的战略级挑战：其大语言模型Llama不仅在技术指标上落后于OpenAI等竞争对手，更在复杂任务处理能力上存在明显短板。为此，他频繁向作为公司外部顾问的亚裔CEO Alexandr Wang寻求帮助。

Scale AI的业务并不包括前沿AI的研发，而是专注于AI模型优化的基础性工作：通过雇佣各领域专家，帮助Meta等客户提升模型性能。

与扎克伯格重金延揽的学术大牛不同，Alexandr Wang只是一位懂技术的商人。在硅谷精英圈层中，Scale AI这种“苦力”甚至常成为被调侃的对象，但其提供的建议却频频出现在Meta内部战略会议上，扎克伯格多次援引他为Meta AI提供的解决方案。

据知情人士称，扎克伯格非常看重Alexandr Wang的优势。后者与多家顶级实验室有着深厚的合作关系，且在优化模型方面有独特的见解。

如今，这些经历正将Alexandr Wang推向科技巨头的权力核心。

若交易达成，这将成为Meta继2014年斥资220亿美元收购WhatsApp之后，规模第二大的战略投资。

02 从“AI代工厂”化身“AI时代数据晶圆厂”尽管Meta计划仅收购Scale AI少数股权，但该交易仍可能面临严格的监管审查。据知情人士透露，特朗普政府的部分官员对此表示强烈不满，他们私下认为这一交易可能涉及国家安全问题。

此外，Meta在数据隐私方面的不良记录，也加剧了特朗普政府对该公司的不信任。同时，联邦贸易委员会（FTC）针对Meta的反垄断诉讼仍在等待裁决。

即使在Meta内部，这笔交易也并非毫无争议。

过去一年，Meta的生成式AI团队多次抱怨Scale AI的数据标注服务质量不佳，部分团队负责人甚至要求员工停止使用Scale AI的服务。

然而，扎克伯格认为，Meta的AI业务更需要新的领导层。今年2月和5月，他已经两次重组了生成式AI团队的架构，并剥夺了原负责人艾哈迈德·阿尔-达赫莱（Ahmad Al-Dahle）的部分职权。

Alexandr Wang在科技圈的深厚人脉，可能是扎克伯格看中他的关键因素。

Alexandr Wang与Meta首席产品官克里斯·考克斯（Chris Cox）等高管有着良好的关系，并拜在前谷歌CEO埃里克·施密特（Eric Schmidt）门下，甚至曾与OpenAI CEO山姆·奥特曼（Sam Altman）合租公寓。

Stripe CEO、现Meta董事帕特里克·科里森（Patrick Collison）曾评价道：“Alexandr Wang多次向我展示过他对行业发展的独特视角，他已经形成了自己独有的观点。”

尽管Scale AI并不参与AI模型最复杂部分的开发，但扎克伯格认为，Alexandr Wang深刻理解行业发展的趋势。同时，他也凭借自己在扩展Scale AI收入方面的卓越表现（去年收入约为8.7亿美元），赢得了业界的广泛认可。

对于Alexandr Wang来说，新的职位意味着从“AI代工厂”到主导AI模型开发的巨大跃升。正如他去年向投资者宣称的那样，Scale AI不仅仅是数据标注公司，而是“AI时代的数据晶圆厂”。

03 Meta将占据数据优势，竞争对手担心Scale泄密多位Scale AI的投资者对这笔交易的未来影响心存怀疑。更重要的是，作为行业领军企业，Scale AI一旦被收购，势必对整个AI产业产生深远的影响。

近年来，OpenAI、Anthropic、谷歌和Meta等AI巨头已向像Scale等初创公司投入数十亿美元，聘用大量专家进行模型优化，涵盖了从代码生成到文本创作等多个领域。这些人工评估员负责对经过网络数据训练后的模型进行进一步优化，因此，Scale AI等公司又被称为“后训练”服务商。

随着Meta将入主Scale AI, 现有的主要客户，包括微软、亚马逊、英伟达和OpenAI等，如何反应仍然不明朗。

一些客户可能会担心，Scale AI的后训练技术和策略会被泄露给Meta，助其抢占市场份额。如果这种担忧成真，短期内，Turing和Invisible等竞争对手可能会借机崛起。

即使Scale AI不被允许直接泄露数据集，Alexandr Wang非常清楚竞争对手提升模型表现的方式，包括使用不同的数据和问题设置。对于Meta来说，这具有极高的战略价值。

随着Alexandr Wang的加入，扎克伯格显然希望能扭转Meta在招募顶级AI人才方面的困境。不过，将Alexandr Wang委任为Meta新成立的“超级智能实验室”领导人颇为耐人寻味，因为他并不像伊利亚·苏茨克维（Ilya Sutskever）那样拥有传统AI研究背景。

然而，多位Scale的投资者透露，Alexandr Wang拥有与奥特曼类似的雄心壮志、交易能力和人才招揽能力。

在过去两年，许多陷入困境的初创公司证明，优秀的AI研究人员未必能成为出色的创始人或领导者。扎克伯格可能寄希望于Alexandr Wang那种在硅谷迅速崛起的拼搏精神，以及他打造盈利业务的能力，帮助Meta迎头赶上。

04 内外交困，新职位带来的挑战Alexandr Wang接手Meta AI部门时，面临的是一个内外交困的复杂局面。过去几个月，Meta在人工智能领域接连遭遇重大挫折：

2025年1月，中国AI公司DeepSeek凭借超高性价比的模型在业界引发轰动，这直接导致Meta推迟了Llama 4的发布计划，因为后者在关键基准测试中的表现未能达到预期目标。

今年4月，虽然Llama 4初始版本在主流评测榜单上表现优异，但很快就陷入“性能包装”的舆论风波中，因为Meta提交的评测版本性能明显优于公开发布版。这场争议不仅影响了公司声誉，更直接导致Llama 4的推理版本和最大参数版本被迫延期发布。

与此同时，Meta内部问题也日益凸显：核心研发人员普遍出现职业倦怠，不同派系间的内斗严重影响了研发效率，而技术路线缺乏清晰规划更是雪上加霜。

恰在此时，收购Scale AI也引来争议，部分人对Alexandr Wang能否解决公司现有问题持怀疑态度。在此期间，许多员工已经开始联系下家。

面对人才流失危机，Meta启动了史上最大规模的人才保卫战：扎克伯格甚至亲自下场招揽OpenAI和谷歌的顶级研究员，Alexandr Wang也迅速投入核心团队组建工作。Meta更是开出了千万美元级薪酬方案，包含限制性股票和绩效奖金。

然而现实挑战依然严峻。尽管Meta祭出了如此力度的留人措施，但仍有不少顶尖人才因公司当前的动荡局面而拒绝续约。

05 Meta-Scale交易带来的启示监管风暴难以避免

Meta选择收购Scale AI 49%股份的做法，几乎不加掩饰地试图规避监管审查——这与微软和谷歌分别挖角Inflection和Character.AI的CEO，却未全资收购其公司的做法如出一辙。

但这一策略可能难以奏效：鉴于Meta刚结束为期六周的高调反垄断诉讼听证，FTC指控其通过收购Instagram和WhatsApp建立社交媒体垄断，监管机构仍对其保持高度关注。

助力Meta进军企业市场

Scale AI不断增长的咨询业务（服务对象包括摩根士丹利、Chegg和埃森哲等），将帮助Meta实现将开源Llama模型推广至更多企业的目标。

由于缺乏微软、谷歌和亚马逊那样的云业务，Meta此前在这方面举步维艰。通过这些服务，Scale AI可将Meta的Llama模型推广至更多商业客户，甚至包括已与Scale AI合作的美国陆军和国防部等政府机构。

数据标注转向内部

Scale AI竞争对手Labelbox的CEO马努·夏玛（Manu Sharma）今年早些时候表示，随着数据标注成本日益攀升且难度加大，AI实验室将标注工作内部化的趋势已现端倪。

OpenAI等AI开发商越来越多地将这类工作转为内部完成，以确保工作质量和安全性。

夏玛还称，AI实验室正更倾向于通过Labelbox和Mercor等平台直接雇佣承包商，而非将工作外包给Scale AI之类的公司。