抓住風口

本期要點：為什么值300億？

你好，我是王煜全，這里是王煜全要聞評論。

6月11日，Meta宣布將斥資約143億美元現金，收購Scale AI公司49%的股權。年僅28歲的Scale AI創始人兼CEO亞歷山大·王（Alexandr Wang）也同時加入Meta，領導一個新成立的“超級智能實驗室（Super Intelligence Lab）”。

Scale AI創始人兼CEO亞歷山大·王

這筆交易金額之高，引發行業震動。

要知道，Scale AI去年估值僅為138億美元，營收約8.7億美元，尚未盈利，銷售和利潤增速也低于預期，而如今收購后估值已躍升至約300億美元。

而且，Scale AI并不進行AI大模型開發，而是為AI模型提供高質量訓練數據。不過，客戶幾乎囊括了所有頂級AI玩家，包括OpenAI、Google以及各大自動駕駛公司。這家公司雖然低調，但在AI產業鏈中扮演著關鍵角色。

創始人亞歷山大·王的背景同樣值得一提。2016年，19歲的他從麻省理工學院輟學創立Scale AI，并成為了美國最年輕的白手起家億萬富翁之一。

當然，他真正被大家所知，是因為2025年初Deepseek橫空出世時，他曾公開呼吁美國政府加強對中國的芯片限制，一石激起千層浪。

回到此次事件本身，我們認為，Meta對Scale AI的巨額投資，反映出AI領域競爭的重點可能已經轉移到了對于高質量數據的掌控上。

在AI的發展過程中，掌握數據生成和標注的能力，等同于擁有了AI時代的“煉油廠”，掌握了訓練頂尖AI模型的關鍵資源。

不只是“勞務外包”

首先，大家要注意的是，此次交易，Meta買的是數據的生產線。

通常認為數據標注是一項缺乏技術含量的工作。但自2016年以來，Scale AI在數據合成、人工標注到模型反饋優化等方面積累了豐富的技術經驗，使其成為AI產業鏈中不可或缺的一部分。市面上大部分的AI模型訓練都與Scale AI有關聯。

過去幾年AI大模型領域的競爭似乎是算力和參數規模的比拼。但OpenAI的GPT模型之所以領先，是因為它依賴于大量經過人工精心標注的數據進行微調，并通過人類反饋強化學習來調整模型輸出。

目前，數據枯竭已成為所有大型AI模型公司面臨的主要挑戰之一。AI的進步不能再單純依靠互聯網上的既有數據，而是需要開拓新的細分市場，甚至利用合成數據。

如今，AI大模型已經有趨同的趨勢，數據質量與反饋能力更加成為了新的決勝點。因此，Scale AI的價值確實就進一步得到了體現。

它們所提供的不僅是“勞動外包”， 還建立了一套完整的數據處理和質量保證體系。最近，他們推出的名為“Generative AI Data Engine”的數據引擎，實現了文本、圖像、視頻、音頻乃至3D點云數據高精度標注的自動化，也使Scale AI更加成為了重要的基礎設施。

重要的是“煉油廠”

同時，更重要的是，我認為，Meta收購Scale AI反映了一個趨勢：在AI領域，“煉油廠”的作用正變得越發關鍵。

三個月前，馬斯克通過xAI收購了X平臺。表面上看是左手倒右手的操作，但這也表明，在AI時代誰才是主導者。

眾所周知，Meta擁有Facebook、Instagram和WhatsApp等多個社交媒體平臺，用戶量全球領先。每天，這些平臺會產生數億條圖片和視頻內容，以及數千億條文本交互數據，成為了Meta的巨大“數據油田”。

可是，Meta的開源大模型Llama，表現卻一直不如OpenAI和Anthropic的閉源大模型。

最近幾個月，就在大家在推理大模型上你追我趕時，Meta卻像個沒啥存在感的“小透明”，不僅新的Llama 4沒能掀起什么水花，開源生態還被后起之秀DeepSeek給引領了。

其中一個很關鍵的原因就在于，Meta沒能有效利用自己的數據。他們所擁有的大量數據是非結構化的，而他們缺乏低成本的數據標注手段，難以釋放這些數據的價值。

要知道，專業數據的標注價格還很高，若Meta對自己的萬億級數據進行高質量標注，或將至少需要百億美元級投入。

此時，收購了Scale AI，Meta就擁有了屬于自己的“煉油廠”。他們原始的、非結構化的數據，就像是“原油”，現在可以提煉成“高標號汽油”，也就是轉化為高質量的訓練集，供AI模型訓練使用。

最后，我還想強調，Meta愿意拿出143億美元收購Scale AI的股份，還體現了一個科技巨頭的收購邏輯——對于戰略基礎設施的高度重視。

今年3月，谷歌的母公司Alphabet以創紀錄的320億美元收購云安全初創公司Wiz，令所有人咋舌。

Wiz作為一家以色列云安全獨角獸，確實具有一定的技術領先性。據悉，該公司可在72小時內完成對全網多云環境的漏洞掃描，而傳統方式需要2到3周時間。

可是，320億美元的價格仍然讓人疑惑——一家成立僅5年的公司，真的值這么多錢嗎？

但也許在谷歌的角度看，收購Wiz有助于補齊其在云安全方面的短板。考慮到云安全可能是客戶選擇云服務商時的一票否決項，谷歌也自然愿意支付高價。

同樣道理，Meta投資Scale AI也是對戰略基礎設施的重要布局。通過掌控數據標注和訓練資源，提升自身的AI競爭力。

未來，我們或許會看到Meta在AI大模型方面的提升。此外，Meta還可以將用戶行為數據與內容結合，優化廣告推薦系統，從而提高廣告點擊率，切實提升Meta的收入利潤。那么，他們當然愿意付出遠超市場預期的代價，與Scale AI深度綁定。

Meta的這筆交易也在提醒所有企業，重新審視自身的數據資產。也許那些看似不起眼的非結構化數據，經過“精煉”處理，也能成為訓練專業模型、提升原有業務的重要資源。

所以，你不妨也思考一下，你所在行業的“油田”在哪？可以怎么挖掘和提煉這些“原油”？歡迎在評論區分享你的看法。

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王煜全要聞評論，我們下周見。

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