Hace muchos años, la calidad de las líneas de Ge You en "No Thief in the World" seguía mejorando.
El 10 de junio, hora local, los medios informaron que Meta adquirirá el 49% de las acciones de Scale AI por 14,900 millones de dólares (equivalente a aproximadamente 106,600 millones de yuanes), y su cofundador Alexandr Wang se convertirá en el líder del nuevo "Grupo de Superinteligencia" de Meta.
Según la proporción de acciones, Wang y su equipo podrían obtener 7.4 mil millones de dólares en esta transacción, lo que la convierte en la "contratación" más cara de Silicon Valley; hay que recordar que Google adquirió al equipo de DeepMind por solo 600 millones de dólares en 2014.
Zuckerberg escribió en una carta interna: "Juntos construiremos el futuro de la IA." En la realidad de que el modelo Llama 4 fracasó y el equipo de IA está perdiendo personal constantemente, ¿qué está buscando Meta al apostar fuertemente por Scale AI? Con Scale AI y Alexandr Wang, ¿podrá Meta encontrar su lugar nuevamente en la próxima guerra de IA?
01 El "hombre oscilante" más caro
Como la empresa de más rápido crecimiento en Silicon Valley en la era de la IA, la valoración de Scale AI se ha disparado a la velocidad de un cohete, aumentando a $ 13.8 mil millones en solo cinco años. Sin embargo, la adquisición por parte de Meta de una participación del 49% en la primera costará 14.900 millones de dólares.
El 49% es obviamente para consideraciones de revisión antimonopolio, pero lo que Meta y Zuckerberg quieren es uno de los cofundadores, Alexandr Wang, un genio empresarial de 19 años que será el jefe del recién formado laboratorio de superinteligencia de Meta, llevando a Meta AI a una nueva era.
Curiosamente, no es exacto decir que Meta compró a Wang directamente, porque Wang seguirá siendo el CEO de Scale AI, lo que significa que Wang y Scale AI seguirán siendo "independientes", lo que también puede ser los "dos barcos" más caros de la historia, y si Scale AI mantiene su impulso de crecimiento, Wang puede convertirse en el empresario de más rápido crecimiento en Silicon Valley.
La impaciencia de Zuckerberg al invertir una cantidad inusual de Meta en Scale AI y Wang refleja su ansiedad por el hecho de que Meta se está quedando atrás en la carrera de IA.
Aunque Meta lanzó Llama 4 Behemoth en 2024 con un tamaño de parámetro de 1,8 billones, sigue estando por detrás de GPT-4,5 en métricas clave como la comprensión multimodal y la inferencia de texto largo. Para colmo de males, se expuso la calidad de los datos de entrenamiento de Llama: una estimación de la industria de que alrededor del 30% del corpus proviene de contenido de redes sociales de baja calidad, lo que resulta en mensajes de error frecuentes del modelo.
El equipo de Scale AI, que se fundó hace apenas 2 años, tiene a Wang en el extremo izquierdo | Fuente de la imagen: Scale AI
"Lo que nos falta no es potencia de cálculo, sino datos limpios y talento ingenieril de primer nivel." Un investigador de Meta AI se quejó de forma anónima. Esto explica por qué Zuckerberg ha decidido gastar una fortuna para contratar a Wang, un "magnate de la infraestructura" conocido por su técnica de etiquetado de datos.
Como la empresa de etiquetado de datos con la valoración más alta, el auge de Scale AI no es sin razón. Según los informes, la ventaja competitiva de Scale AI radica en su capacidad para transformar datos en bruto en combustible utilizable por la IA:
Precisión de etiquetado de nivel militar: a través de un "doble seguro" de verificación de calidad con humanos etiquetadores + IA, su tasa de error de datos es solo del 0.3%, mientras que el promedio de la industria es del 5% (según la empresa).
Monopolio de datos multimodales: posee la mayor biblioteca de anotaciones de acción de video del mundo (que incluye 120 millones de datos de acciones humanas) y un conjunto de datos de texto multilingüe (que cubre 217 idiomas).
Y de hecho, gastar 14,900 millones de dólares para adquirir "la mitad" de Scale AI y a Wang mismo, la ambición de Meta no se limita solo al modelo de IA en sí.
02 Transformación de la infraestructura de IA, compensando las deficiencias del lado B
Los datos, la potencia de cálculo y los modelos son los tres elementos clave en el campo de los grandes modelos. Meta, como gigante de las redes sociales, tiene una ventaja natural en términos de datos y potencia de cálculo; sin embargo, en lo que respecta a los "datos", es necesario ponerlo entre comillas, ya que aunque la cantidad de datos de Meta es grande, si la calidad no es buena, no tiene un gran impacto en el entrenamiento de modelos de IA.
"Cada respuesta de GPT que ven tiene detrás 500 puntos de datos que hemos etiquetado." Esta frase de Wang explica la ansiedad de Meta. Mientras OpenAI entrena modelos más inteligentes con los datos de Scale AI, Meta se encuentra atrapado en una isla de sus propios datos sociales. Adquirir Scale AI equivale a hacerse cargo directamente del "arsenal" de un competidor.
Scale AI posee el 35% del tráfico mundial de datos de entrenamiento de IA, sirviendo a los principales clientes, desde el Pentágono hasta OpenAI. Los ingenieros de Meta Research se quejaron en privado: "Cuando entrenamos con Llama 3, el 30% de la potencia informática se desperdicia en la limpieza de datos basura, mientras que la precisión de las anotaciones de Scale AI puede alcanzar el 99,7%".
Con la limpieza y anotación de datos precisas de Scale AI, la industria estima que Meta ha reducido la tasa de contaminación de los datos de entrenamiento del 15 % al 2 %, y ha reducido el ciclo de entrenamiento del Llama 5 de próxima generación en un 40 %. Según personas familiarizadas con el asunto, el parámetro "Llama 5 Behemoth" se está probando con una escala de 3 billones y está diseñado específicamente para superar el AGI.
Al mismo tiempo, el sistema de etiquetado de Scale AI se ha adaptado profundamente a la arquitectura de chips de IA personalizada de Meta, formando un ciclo cerrado de "etiquetado de datos - entrenamiento de modelos - optimización de hardware", lo que podría reducir el costo de inferencia del modelo Llama a 1/3 del de GPT-4o.
Se puede decir que, tras la introducción de Scale AI, el modelo Llama de Meta experimentará una gran optimización en calidad de entrenamiento, eficiencia y costos.
De hecho, el acceso de Scale puede incluso remodelar toda la estrategia de Meta en la carrera de la IA. En comparación con Google y Microsoft, Meta, que carece de una plataforma de computación en la nube, ha sido capaz de volverse loca en el lado C. Con las capacidades de Scale, Meta planea proporcionar servicios de datos de Scale AI a través de plataformas en la nube como AWS/Azure para construir un circuito cerrado ecológico similar al "Copilot + OpenAI" de Microsoft y convertir a los competidores en clientes.
Si se dice que los datos son el petróleo de la nueva era, entonces Meta, al adquirir Scale AI, la "refinería de datos" con mayor cuota de mercado, ha controlado gran parte del sistema de infraestructura de IA.
Meta se queda atrás en la competencia de IA｜Fuente de la imagen: Meta
Por supuesto, aún no está claro si competidores como OpenAI y Anthropic realmente aceptarán esto. Aunque Meta solo ha adquirido la mitad de Scale AI (y la mitad de Wang), esto ya es suficiente para alertar a los primeros sobre la posición neutral de Scale AI, por lo que OpenAI también está acelerando su colaboración con el competidor de Scale AI, Handshake.
Sin embargo, dada la abrumadora ventaja de Scale AI en la anotación de datos, no es muy realista que empresas como OpenAI puedan desconectarse de Scale AI de inmediato. Al menos a corto plazo, los gigantes de la IA aún necesitan los servicios de Scale AI.
A pesar de que los clientes anteriores de Scale AI han ido disminuyendo sus pedidos, Meta y Scale AI ya han planeado nuevas fuentes de ingresos: clientes gubernamentales y de defensa. Según informes, Scale AI ha colaborado y ha obtenido más de 200 millones de dólares en órdenes gubernamentales de las fuerzas armadas de EE. UU. Al mismo tiempo, Scale AI también está expandiéndose hacia aplicaciones de IA en sectores verticales como la defensa. La capacidad de ventas empresariales de Meta y su respaldo, sin duda, proporcionarán suficiente impulso para el desarrollo futuro de Scale AI.
Los rumores de la industria dicen que hay una apuesta oculta en el gran acuerdo entre Meta y Scale AI: si la tasa de crecimiento de los ingresos de Scale AI cae por debajo del 80% en los próximos tres años, Meta tiene derecho a comprar las acciones restantes a un precio con descuento, lo que significa que Wang no solo quiere "hacer que Meta AI vuelva a ser grande", sino que también su propia Scale AI debe seguir creciendo rápidamente en términos de ingresos. El negocio de B-end se convertirá, obviamente, en una nueva fuente de crecimiento para ambas partes.
Para el equipo de Meta, incluso si Wang se une como jefe del laboratorio de superinteligencia que "pedalea dos barcos", puede producir un fuerte "efecto bagre". En la comunidad de IA de Silicon Valley, Meta siempre ha sido conocida por su fuerte ambiente académico, y el código abierto y la inclusión de Llama son el resultado de su pensamiento académico. Pero el "pensamiento de datos" de Wang sin duda impactará y cambiará el actual equipo de IA de Meta.
Según los informes de los medios, Wang acaba de unirse a Meta y ya ha eliminado tres proyectos académicos, impulsando al equipo hacia una dirección más "realista".
Si se obvian los obstáculos antimonopolio, la enorme apuesta de Meta por Scale AI y el propio Wang podría redefinir el papel y la dirección de desarrollo de Meta en la intensa competencia de IA, no solo permitiendo a Meta cerrar rápidamente la brecha con sus competidores en el ámbito de los modelos, sino también permitiendo que este gigante de las redes sociales complete su transformación de un rol de aplicación a un rol de infraestructura de IA.
La esencia de esta gran apuesta es que Meta intenta reescribir las reglas de la competencia en IA con el poder del capital. Como dice la analista de Silicon Valley, Sarah Guo: "Cuando todos están construyendo coches, Meta compró toda la autopista; no importa quién esté en el coche, todos tienen que pagar peaje."
El contenido es solo de referencia, no una solicitud u oferta. No se proporciona asesoramiento fiscal, legal ni de inversión. Consulte el Descargo de responsabilidad para obtener más información sobre los riesgos.
1000 mil millones de dólares, Zuckerberg compra "la mitad de un genio" y el futuro de Meta AI
Autor: Jingyu
"¿Qué es lo más caro del siglo XXI? ¡El talento!"
Hace muchos años, la calidad de las líneas de Ge You en "No Thief in the World" seguía mejorando.
El 10 de junio, hora local, los medios informaron que Meta adquirirá el 49% de las acciones de Scale AI por 14,900 millones de dólares (equivalente a aproximadamente 106,600 millones de yuanes), y su cofundador Alexandr Wang se convertirá en el líder del nuevo "Grupo de Superinteligencia" de Meta.
Según la proporción de acciones, Wang y su equipo podrían obtener 7.4 mil millones de dólares en esta transacción, lo que la convierte en la "contratación" más cara de Silicon Valley; hay que recordar que Google adquirió al equipo de DeepMind por solo 600 millones de dólares en 2014.
Zuckerberg escribió en una carta interna: "Juntos construiremos el futuro de la IA." En la realidad de que el modelo Llama 4 fracasó y el equipo de IA está perdiendo personal constantemente, ¿qué está buscando Meta al apostar fuertemente por Scale AI? Con Scale AI y Alexandr Wang, ¿podrá Meta encontrar su lugar nuevamente en la próxima guerra de IA?
01 El "hombre oscilante" más caro
Como la empresa de más rápido crecimiento en Silicon Valley en la era de la IA, la valoración de Scale AI se ha disparado a la velocidad de un cohete, aumentando a $ 13.8 mil millones en solo cinco años. Sin embargo, la adquisición por parte de Meta de una participación del 49% en la primera costará 14.900 millones de dólares.
El 49% es obviamente para consideraciones de revisión antimonopolio, pero lo que Meta y Zuckerberg quieren es uno de los cofundadores, Alexandr Wang, un genio empresarial de 19 años que será el jefe del recién formado laboratorio de superinteligencia de Meta, llevando a Meta AI a una nueva era.
Curiosamente, no es exacto decir que Meta compró a Wang directamente, porque Wang seguirá siendo el CEO de Scale AI, lo que significa que Wang y Scale AI seguirán siendo "independientes", lo que también puede ser los "dos barcos" más caros de la historia, y si Scale AI mantiene su impulso de crecimiento, Wang puede convertirse en el empresario de más rápido crecimiento en Silicon Valley.
La impaciencia de Zuckerberg al invertir una cantidad inusual de Meta en Scale AI y Wang refleja su ansiedad por el hecho de que Meta se está quedando atrás en la carrera de IA.
Aunque Meta lanzó Llama 4 Behemoth en 2024 con un tamaño de parámetro de 1,8 billones, sigue estando por detrás de GPT-4,5 en métricas clave como la comprensión multimodal y la inferencia de texto largo. Para colmo de males, se expuso la calidad de los datos de entrenamiento de Llama: una estimación de la industria de que alrededor del 30% del corpus proviene de contenido de redes sociales de baja calidad, lo que resulta en mensajes de error frecuentes del modelo.
El equipo de Scale AI, que se fundó hace apenas 2 años, tiene a Wang en el extremo izquierdo | Fuente de la imagen: Scale AI
"Lo que nos falta no es potencia de cálculo, sino datos limpios y talento ingenieril de primer nivel." Un investigador de Meta AI se quejó de forma anónima. Esto explica por qué Zuckerberg ha decidido gastar una fortuna para contratar a Wang, un "magnate de la infraestructura" conocido por su técnica de etiquetado de datos.
Como la empresa de etiquetado de datos con la valoración más alta, el auge de Scale AI no es sin razón. Según los informes, la ventaja competitiva de Scale AI radica en su capacidad para transformar datos en bruto en combustible utilizable por la IA:
Precisión de etiquetado de nivel militar: a través de un "doble seguro" de verificación de calidad con humanos etiquetadores + IA, su tasa de error de datos es solo del 0.3%, mientras que el promedio de la industria es del 5% (según la empresa).
Monopolio de datos multimodales: posee la mayor biblioteca de anotaciones de acción de video del mundo (que incluye 120 millones de datos de acciones humanas) y un conjunto de datos de texto multilingüe (que cubre 217 idiomas).
Y de hecho, gastar 14,900 millones de dólares para adquirir "la mitad" de Scale AI y a Wang mismo, la ambición de Meta no se limita solo al modelo de IA en sí.
02 Transformación de la infraestructura de IA, compensando las deficiencias del lado B
Los datos, la potencia de cálculo y los modelos son los tres elementos clave en el campo de los grandes modelos. Meta, como gigante de las redes sociales, tiene una ventaja natural en términos de datos y potencia de cálculo; sin embargo, en lo que respecta a los "datos", es necesario ponerlo entre comillas, ya que aunque la cantidad de datos de Meta es grande, si la calidad no es buena, no tiene un gran impacto en el entrenamiento de modelos de IA.
"Cada respuesta de GPT que ven tiene detrás 500 puntos de datos que hemos etiquetado." Esta frase de Wang explica la ansiedad de Meta. Mientras OpenAI entrena modelos más inteligentes con los datos de Scale AI, Meta se encuentra atrapado en una isla de sus propios datos sociales. Adquirir Scale AI equivale a hacerse cargo directamente del "arsenal" de un competidor.
Scale AI posee el 35% del tráfico mundial de datos de entrenamiento de IA, sirviendo a los principales clientes, desde el Pentágono hasta OpenAI. Los ingenieros de Meta Research se quejaron en privado: "Cuando entrenamos con Llama 3, el 30% de la potencia informática se desperdicia en la limpieza de datos basura, mientras que la precisión de las anotaciones de Scale AI puede alcanzar el 99,7%".
Con la limpieza y anotación de datos precisas de Scale AI, la industria estima que Meta ha reducido la tasa de contaminación de los datos de entrenamiento del 15 % al 2 %, y ha reducido el ciclo de entrenamiento del Llama 5 de próxima generación en un 40 %. Según personas familiarizadas con el asunto, el parámetro "Llama 5 Behemoth" se está probando con una escala de 3 billones y está diseñado específicamente para superar el AGI.
Al mismo tiempo, el sistema de etiquetado de Scale AI se ha adaptado profundamente a la arquitectura de chips de IA personalizada de Meta, formando un ciclo cerrado de "etiquetado de datos - entrenamiento de modelos - optimización de hardware", lo que podría reducir el costo de inferencia del modelo Llama a 1/3 del de GPT-4o.
Se puede decir que, tras la introducción de Scale AI, el modelo Llama de Meta experimentará una gran optimización en calidad de entrenamiento, eficiencia y costos.
De hecho, el acceso de Scale puede incluso remodelar toda la estrategia de Meta en la carrera de la IA. En comparación con Google y Microsoft, Meta, que carece de una plataforma de computación en la nube, ha sido capaz de volverse loca en el lado C. Con las capacidades de Scale, Meta planea proporcionar servicios de datos de Scale AI a través de plataformas en la nube como AWS/Azure para construir un circuito cerrado ecológico similar al "Copilot + OpenAI" de Microsoft y convertir a los competidores en clientes.
Si se dice que los datos son el petróleo de la nueva era, entonces Meta, al adquirir Scale AI, la "refinería de datos" con mayor cuota de mercado, ha controlado gran parte del sistema de infraestructura de IA.
Meta se queda atrás en la competencia de IA｜Fuente de la imagen: Meta
Por supuesto, aún no está claro si competidores como OpenAI y Anthropic realmente aceptarán esto. Aunque Meta solo ha adquirido la mitad de Scale AI (y la mitad de Wang), esto ya es suficiente para alertar a los primeros sobre la posición neutral de Scale AI, por lo que OpenAI también está acelerando su colaboración con el competidor de Scale AI, Handshake.
Sin embargo, dada la abrumadora ventaja de Scale AI en la anotación de datos, no es muy realista que empresas como OpenAI puedan desconectarse de Scale AI de inmediato. Al menos a corto plazo, los gigantes de la IA aún necesitan los servicios de Scale AI.
A pesar de que los clientes anteriores de Scale AI han ido disminuyendo sus pedidos, Meta y Scale AI ya han planeado nuevas fuentes de ingresos: clientes gubernamentales y de defensa. Según informes, Scale AI ha colaborado y ha obtenido más de 200 millones de dólares en órdenes gubernamentales de las fuerzas armadas de EE. UU. Al mismo tiempo, Scale AI también está expandiéndose hacia aplicaciones de IA en sectores verticales como la defensa. La capacidad de ventas empresariales de Meta y su respaldo, sin duda, proporcionarán suficiente impulso para el desarrollo futuro de Scale AI.
Los rumores de la industria dicen que hay una apuesta oculta en el gran acuerdo entre Meta y Scale AI: si la tasa de crecimiento de los ingresos de Scale AI cae por debajo del 80% en los próximos tres años, Meta tiene derecho a comprar las acciones restantes a un precio con descuento, lo que significa que Wang no solo quiere "hacer que Meta AI vuelva a ser grande", sino que también su propia Scale AI debe seguir creciendo rápidamente en términos de ingresos. El negocio de B-end se convertirá, obviamente, en una nueva fuente de crecimiento para ambas partes.
Para el equipo de Meta, incluso si Wang se une como jefe del laboratorio de superinteligencia que "pedalea dos barcos", puede producir un fuerte "efecto bagre". En la comunidad de IA de Silicon Valley, Meta siempre ha sido conocida por su fuerte ambiente académico, y el código abierto y la inclusión de Llama son el resultado de su pensamiento académico. Pero el "pensamiento de datos" de Wang sin duda impactará y cambiará el actual equipo de IA de Meta.
Según los informes de los medios, Wang acaba de unirse a Meta y ya ha eliminado tres proyectos académicos, impulsando al equipo hacia una dirección más "realista".
Si se obvian los obstáculos antimonopolio, la enorme apuesta de Meta por Scale AI y el propio Wang podría redefinir el papel y la dirección de desarrollo de Meta en la intensa competencia de IA, no solo permitiendo a Meta cerrar rápidamente la brecha con sus competidores en el ámbito de los modelos, sino también permitiendo que este gigante de las redes sociales complete su transformación de un rol de aplicación a un rol de infraestructura de IA.
La esencia de esta gran apuesta es que Meta intenta reescribir las reglas de la competencia en IA con el poder del capital. Como dice la analista de Silicon Valley, Sarah Guo: "Cuando todos están construyendo coches, Meta compró toda la autopista; no importa quién esté en el coche, todos tienen que pagar peaje."