【新智元导读】从Llama 4「作弊刷分」丑闻，到143亿美元收购Scale AI，扎克伯格疯狂挖角，却换来团队内讧；上亿美元年薪，没能留住顶尖人才。Meta的超级智能实验室（MSL），到底是未来引擎，还是人心崩盘的深坑？

之后，小扎坐不住了，斥143亿美元（约1000亿元）收购Scale AI，同时大举用九位数年薪挖角AI顶尖人才。

然而，近日Meta爆出离职潮，大批人才甚至还未入职便决定告别Meta。

昔日王者被曝管理混乱、人心崩盘，甚至不得不低头依赖竞争对手模型。

Meta并非首次与外部合作，此前已与Midjourney在文生图方面达成合作，并在内部编程工具中使用了Anthropic和OpenAI的模型。

资源分配不公、薪资差距过大、人员调度失策、职业规划不合、Alexandr Wang的管理方式与Meta原有的方式迥然不同……

此外，Scale AI的数据质量不理想，也导致Meta与其合作疑似出现裂缝。

据两位知情人士透露，Alexandr Wang带来的高管之一——前Scale AI生成式AI产品与运营高级副总裁 Ruben Mayer ，仅在Meta待了两个月就离职。

他对媒体表示，自己最初的职责是「协助搭建实验室，需要什么就做什么」，并强调「从第一天起就已是TBD Lab的一员」，并未被排除在核心团队之外。

他还澄清自己「并未直接向Alexandr Wang汇报」，称在Meta的工作体验「非常愉快」，离开纯属「个人原因」。

据透露，TBD Lab正与其他第三方数据标注公司合作来训练下一代AI模型，其中包括Scale AI的两大竞争对手 Mercor 和 Surge 。

此前，Meta对Scale AI投入数十亿美元。如今，却「另起炉灶」。这样的做法显得格外耐人寻味。

几位知情人士直言，TBD Lab研究人员普遍认为Scale AI的数据质量偏低，更愿意与Surge和Mercor合作。

Scale AI最初依靠众包模式起家，在亚非拉等第三世界国家，雇佣数量庞大且廉价的劳动力完成基础数据标注——也就是对原始信息进行分类、标记和注释，用于训练AI模型。

但随着AI模型的复杂度急剧提升，如今的训练数据已不再是「低门槛体力活」，而是需要医生、律师、科学家等专业人士参与，才能生成和打磨出更高质量的数据，推动AI性能的提升。

Outlier由Scale AI运营，连接专家与AI公司，提供人类反馈以改进语言学习模型

但竞争对手 Surge 与 Mercor 发展更快，因为它们从一开始就建立在「高薪聘用专业人才」的模式之上。

Meta发言人否认了「数据质量存在问题」的说法，但Meta越来越依赖竞争对手的数据服务。

从Meta的动作来看，即便投入了数十亿美元，也并未把所有筹码都押在Scale AI身上。

就在Meta宣布对Scale AI进行巨额投资后不久， OpenAI 和谷歌双双宣布停止与其合作。

新任CEO Jason Droege 将此归因于「市场需求的变化」，并表示公司将在其他领域加大投入，比如政府合同销售。

在此之前，外界就有猜测：Meta投资Scale AI的真正目的，或许是为了「挖人」——把自2016年创办公司以来一直深耕AI领域的创始人 Alexandr Wang 拉过来，借助他的号召力吸引顶尖人才。

不过，除了Alexandr Wang之外，Scale AI对Meta的价值依旧存在疑问。

Meta超级智能实验室（MSL）的一名现任员工透露，一些随Alexandr Wang一同加入Meta的Scale AI高管，并未真正进入核心的 TBD Lab 团队。

与此同时，自从Alexandr Wang和大批顶尖研究员加入后，Meta的AI部门反而变得愈发混乱。

前员工和在职员工对媒体透露，从OpenAI、Scale AI跳槽过来的「新人」，普遍对Meta庞杂的公司官僚体系感到沮丧；而Meta原有的生成式AI团队（GenAI）的职能则被明显削弱。

Meta迄今为止最大的一笔AI投资，似乎并未带来预期的平稳起步。

为了扭转 Llama 4失利的局势、追赶OpenAI和谷歌，扎克伯格「病急乱投医」。

他不仅疯狂签下合作协议，还掀起了一场挖角运动，抢夺全球顶尖AI人才。

除了Alexandr Wang，他还成功从 OpenAI、谷歌 DeepMind、Anthropic 等公司引入研究员。

同时，Meta收购了语音AI初创公司 Play AI 和 WaveForms AI ，并宣布与图像生成初创公司 Midjourney 达成合作。

为了支撑庞大的AI野心，Meta近期在美国多地宣布建设大型数据中心。

其中最引人注目的，是一座造价 500亿美元的路易斯安那州超大数据中心—— Hyperion。

Hyperion名字取自希腊神话中的「太阳之父」，上图为该数据中心的效果渲染图

不过，Alexandr Wang本人从未进行过任何人工智能研究，任命他领导实验室的决定被外界视为「另类选择」。

扎克伯格不是没想过挖一个AI研究的学术大牛，例如OpenAI首席研究官 Mark Chen ，甚至想收购 Ilya Sutskever、Mira Murati等人的初创公司，但均遭到婉拒。

小扎对MSL极度重视，对公司的AI相关部门进行了大刀阔斧的重组，最终现在MSL有4个子机构：

原有的AGI基础小组直接解散了，其领导人被纳入MSL，向Alexandr Wang汇报。

TBD Lab，由Alexandr Wang直接领导，负责研发下一代Llama等最关键任务。

FAIR，Meta的老牌实验室，已存在了十多年，专注于长期基础AI研究，由深度三巨头之一、图灵奖得主Yann LeCun负责。

如今，65岁的他也要向MSL负责人，28岁的新领导Alexandr Wang汇报工作了。

PAR（Products and Applied Research，产品和应用研究团队），由前GitHub CEO Nat Friedman领导，负责将研究成果转化到产品上。

被调入MSL的员工被许诺拥有更多计算资源，而那些被留下的老部门的老员工，则不可避免地被边缘化，计算资源被新部门挤压。

MSL办公区需要「两层安保+特殊权限工牌」进入，这也从侧面直观体现了对核心算力/项目的权限与资源集中在新实验室与新领导层手里。

除此之外，薪资倒挂更是一个严重的问题，直接导致老员工流出意愿强烈。

老员工的年包，多数只有几十万美元，虽然和普通SDE相比已经高出很多，但和新员工动辄上亿美元的夸张年包相比，实属小巫见大巫了。

然而，并不是只有老员工不满，在这波抢人潮中进入公司的新员工也有不满。

在入职前被许诺的各类资源，真正落实起来也是阻力重重，未能达到预期。

一些刚刚加入Meta的AI研究员已经打算离开Meta，这不是钱的事儿。

对Meta AI团队里的一部分人来说，即便给他们几百万美元，也不愿意留在Meta和扎克伯格一起工作。

据最新报道，由于和扎克伯格相处不快，Meta的AI实验室乱成一团，以至于一些刚入职的新员工，甚至在上班的头几天就威胁要辞职。

为了防止人才流失，Meta不得不慌忙加薪、升职来「稳住人心」。

其中最典型的例子，便是赵晟佳（ Shengjia Zhao ）。这位前OpenAI研究员曾参与 ChatGPT 的研发，如今在Meta摇身一变，成了「首席AI科学家」。

据外媒爆料，他在Meta只待了几天，就看清了内部的「一地鸡毛」，于是立刻开始筹划离开，甚至已经签署了重返OpenAI的相关文件。

就在这个节骨眼上，Meta急了，直接给了他一个高层头衔，才把人勉强留下来。

就在本周，已有多位新近加入Meta AI团队的高调人才选择离职。

其中包括前OpenAI研究员 Ethan Knight 和 Avi Verma ，以及来自谷歌DeepMind的 Rishabh Agarwal ——他们都只在Meta待了短短几个月便选择离开。

与此同时，Meta内部的老员工也在大批出走，过去几周已有数位资深成员辞职。

更让局势雪上加霜的是， Alexandr Wang 非但没有带来稳定，反而加剧了矛盾：

他屡次与扎克伯格发生冲突，在团队里也饱受质疑，被不少员工认为「态度傲慢、难以相处」。

https://www.theinformation.com/articles/metas-ai-leaders-discuss-using-google-openai-models-apps?rc=epv9gi

https://techcrunch.com/2025/08/29/cracks-are-forming-in-metas-partnership-with-scale-ai/

https://gizmodo.com/meta-ai-staff-problems-2000650796https://techcrunch.com/2025/08/29/cracks-are-forming-in-metas-partnership-with-scale-ai/

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