143亿美金的“天才猎杀”：扎克伯格为何押注这位90后华人？

抖音快讯 2025年07月03日 13:30 1 admin

2025年7月1日，Meta CEO 扎克伯格的一纸官宣震动硅谷。

公司 AI 团队将进行重大重组，全新的 “Meta 超级人工智能实验室”（MSL）正式成立，目标直指超越人类的 AI 超级智能。他在公开信中写道：“超级智能已近在眼前。”

为筹建 MSL，Meta 展开了一场堪称 “天价” 的人才猎捕行动：挖来 GitHub 前 CEO 内特・弗里曼、AI 明星公司 Save Superintelligence 创始人丹尼尔・格罗斯，更从 OpenAI、Anthropic、谷歌等巨头处招募11名顶尖人才，其中包括7位华人研究者。

而这场抢人大战的 “关键先生”，则是硅谷数据标注公司 Scale AI 的创始人亚历山大・王。

两周前，Meta 宣布以143亿美元收购 Scale AI 49%的股份，这笔交易被业内解读为 “醉翁之意在王”。

作为19岁从 MIT 辍学的天才创业者，Alex在2021年便以 Scale AI 创始人身份成为全球最年轻的白手起家亿万富翁，更被媒体称为 “下一个山姆・奥特曼”。

如今，他已被任命为 Meta 首席 AI 官，与弗里曼共同领导 MSL 的产品与应用研究。

被低估的数据帝国与 AI 幕后推手

在 Meta 收购案引发热议时，很少有人意识到 Scale AI 早已是 AI 领域的 “隐形巨头”。2025年6月27日，两位曾任职于 Scale AI 的硅谷创业者玉婷和云峰在访谈中揭开了这家公司的神秘面纱。

Yuting于2022年初加入 Scale AI，负责大模型数据孵化，见证了公司从自动驾驶数据标注向生成式 AI 的转型；Yunfeng则在2021年加入，深耕基础设施与模型部署，离职前已投身 AI Agent 技术研发。

图丨 Alexandr Wang 在达沃斯论坛接受采访（来源：CNBC）

他们透露，Scale AI 早期的 “破圈” 始于为自动驾驶初创公司标注激光雷达（Lidar）数据 —— 当时市场上无人能处理这种复杂的三维点云数据，Scale AI 的工程师却在极短时间内开发出渲染系统，拿下首个关键合同。

“Alex（亚历山大）的嗅觉敏锐得可怕。” Yuting提到，早在 ChatGPT 爆发前，Scale AI 就与 OpenAI 保持深度合作，甚至动用博士团队参与数据标注。

“当其他公司还在观望时，Alex 已经带着工程师去和实验室研究员聊技术细节，主动判断‘他们需要什么数据、什么人才’。” 这种 “技术驱动销售” 的模式，让 Scale AI 不仅是数据供应商，更成为 AI 研发的 “前置大脑”。

从“数据富士康”到“AI 台积电”

外界常将 Scale AI 等同于 “数据标注工厂”，但标注不是简单体力活，而是需要数学博士理解模型需求的“脑力工程”。

Yuting举例，在处理大模型的 “指令跟随” 数据时，团队需要先拆解专业领域问题，再设计评估标准 ——“模型回答好不好，完全是主观且开放的命题，没有深度技术理解根本做不了。”

这种 “硬核” 基因源于创始人Alex的领导哲学。他每周发布长篇备忘录，剖析 AI 行业趋势，强调 “野心塑造现实”与 “赢得客户热爱”。

Yunfeng回忆，公司曾用三周时间搭建起处理数亿网页的爬取管道，“所有人都在‘穿墙’—— 不管多难，必须找到解决方案。”

更颠覆的是 Scale AI 的人才策略：名校毕业生被赋予极高自主权。“一个应届生能独立负责整个机器学习离线流程，这在其他公司不可想象。”

Yunfeng说，这种 “让天才放手干” 的文化，吸引了 MIT、斯坦福的顶尖年轻人，也让公司在生成式 AI 爆发前就储备了技术预判能力。

143亿美元的“灵魂收购”：Meta 为何非亚历山大不可？

Meta 的天价收购背后，是扎克伯格对 AI 战略的紧急 “换血”。亚历山大的价值不仅在于他对数据的理解，更在于他能带来 “Facebook 早期的战斗文化”：快速迭代、聚焦突破、不惜一切代价推进目标。

“Alex 擅长在混乱中抓住重点。” Yuting分析，Scale AI 多次转型（从政府合同到电商数据，再到全押生成式 AI）都印证了这种前瞻性。

当其他公司还在被动等待客户需求时，Scale AI 早已主动为 OpenAI 等机构 “定制” 数据方案，甚至预判 “AI Agent 将是下一个风口” 并提前布局。这种 “预判 - 执行 - 迭代” 的节奏，正是 Meta 在 AI 竞赛中急需的 “加速器”。

收购案引发了行业连锁反应：Google、OpenAI 等正逐步撤出与 Scale AI 的合作，担心数据安全。

这也意味着Alex加盟 Meta 后，不仅要重塑 MSL 的技术路线，更需为 Scale AI 寻找新的商业增长点 —— 从单纯的数据服务转向 “AI 赋能解决方案”，例如为传统企业搭建 AI Agent 系统。

硅谷 AI 军备竞赛

这场收购本质上是硅谷 AI “军备竞赛” 的缩影。扎克伯格挖走Alex，与当年 Google 收购 DeepMind、OpenAI 高薪揽才的逻辑一脉相承：在算法与算力趋于公开化的今天，“懂数据、懂落地” 的复合型人才成为胜负手。

Scale AI 的成功不在于 “做了多少标注”，而在于 “用技术思维理解数据价值”。

当其他公司把数据标注视为低端劳动时，Scale AI 用博士团队拆解问题；当行业沉迷于模型参数比拼时，Alex早已看到 “数据质量决定模型上限” 的本质。

扎克伯格

现在谈 Scale AI 是“台积电”还是“富士康”已经过时了。它证明在 AI 时代，真正的竞争力在于：能否用技术预判定义需求，用组织效率落地创新，用人才密度突破边界。这或许正是 Meta 花143亿美元想买到的“AI 成功学”。

随着 MSL 的成立与Alex的入局，硅谷 AI 战场的硝烟已从模型研发蔓延至人才与数据的底层博弈。这场没有硝烟的战争，或许才刚刚开始。

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