Багато років тому Го Ю в фільмі «Світ без злодіїв» підвищив цінність своїх реплік, і вона продовжує зростати.
10 червня за місцевим часом медіа повідомили, що Meta придбає 49% акцій Scale AI за 14,9 мільярда доларів (еквівалентно приблизно 106,6 мільярда юанів), а співавтор Scale AI Олександр Ван стане головою новоствореної "Суперінтелектуальної групи" Meta.
Згідно з коефіцієнтом власного капіталу, Ван і його команда можуть отримати $7,4 млрд від цієї угоди, яку можна назвати найдорожчим «браконьєрством» в Кремнієвій долині - треба знати, що Google придбала команду DeepMind в 2014 році всього за $600 млн.
У внутрішньому листі Цукерберг написав: «Разом ми побудуємо майбутнє штучного інтелекту». У реальності провалу моделі Llama 4 і постійної втрати членів команди штучного інтелекту цього разу Meta робить велику ставку на Scale AI, яка картина? Чи зможе Meta з Scale AI та Олександром Вангом повернути собі місце у наступній війні штучного інтелекту?
01 Найдорожчий «Гойдалка»
Як одна з найшвидше зростаючих компаній у Кремнієвій долині в епоху штучного інтелекту, оцінка Scale AI зросла з ракетою і всього за 5 років досягла 13,8 мільярда доларів. Проте, щоб придбати 49% акцій цієї компанії, Meta доведеться заплатити 14,9 мільярда доларів.
49% явно було врахуванням антимонопольного контролю, але Meta і Цукерберг хочуть, щоб одним з їхніх співзасновників був Олександр Ванг — цей 19-річний геній-стартапер стане керівником новоствореної суперінтелектуальної лабораторії Meta, ведучи Meta AI в нову еру.
Цікаво, що сказати, що Meta повністю купила Ванга, не зовсім точно, оскільки Ванг продовжить займати посаду генерального директора Scale AI, що означає, що Ванг і Scale AI також продовжать залишатися "незалежними". Це може бути також найкоштовнішим "грою на двох фронтах" в історії, а якщо Scale AI збережеться на зростаючій хвилі, Ванг може стати найшвидше зростаючим підприємцем у Кремнієвій долині, без жодних винятків.
Заслуга Марка Цукерберга в тому, що Meta з рідкісною для себе сумою інвестує в Scale AI та Ванга, свідчить про його тривогу через поступове відставання Meta в гонці штучного інтелекту.
Незважаючи на те, що Meta у 2024 році випустила Llama 4 Behemoth з параметрами обсягом 1,8 трильйона, вона все ще відстає від GPT-4.5 приблизно на 12% за ключовими показниками, такими як мультимодальне розуміння та висновки з довгих текстів. Ще більш незручно, що були висвітлені проблеми якості навчальних даних Llama: в індустрії оцінюють, що близько 30% корпусу складається з низькоякісного контенту з соціальних мереж, що призводить до частих помилок у виході моделі.
Команда Scale AI, яка була заснована лише 2 роки тому, зліва - сам Ванг｜Джерело зображення: Scale AI
«Те, що нам не вистачає, це не обчислювальна потужність, а чисті дані та топові інженерні таланти.» — анонімно прокоментував один з дослідників Meta AI. Це пояснює, чому Закерберг витрачає великі гроші на запрошення Ванга — людини, відомої своєю технологією маркування даних, «монстра інфраструктури».
Як компанія, що займається анотаціями даних з найвищою цінністю, стрімкий зліт Scale AI до популярності не є необґрунтованим. Згідно з повідомленнями, рів Scale AI полягає в його здатності перетворювати необроблені дані на паливо, яке можна використовувати штучним інтелектом:
Військовий рівень точності маркування: завдяки «подвійній страховці» з використанням змішаних людських маркерів та перевірки якості штучним інтелектом, його помилка даних складає лише 0,3%, тоді як середнє по галузі становить 5% (згідно зі словами компанії).
Багатомодальні дані в монополії: володіння найбільшою у світі бібліотекою анотацій відео дій (включаючи 120 мільйонів даних про людські дії) та міжмовним набором текстових даних (який охоплює 217 мов).
А насправді, витративши 14,9 мільярда доларів на покупку «половини» Scale AI і самого Ванга, амбіції Meta не обмежуються лише великими моделями штучного інтелекту.
02 Трансформація AI інфраструктури, усунення недоліків B-сторони
Дані, обчислювальна потужність і моделі – це три елементи в області великих моделей, і Meta, як соціальний гігант, має природні переваги в даних і обчислювальній потужності, але це потрібно брати в лапки на слові «дані», тому що хоча обсяг даних Meta великий, якщо якість не буде хорошою, це не відіграватиме великої ролі в навчанні моделей ШІ.
«Кожна відповідь GPT, яку ви бачите, має за собою 500 позначених нами точок даних.» Це речення Ванга пояснює тривогу Meta. Коли OpenAI тренує розумніші моделі за допомогою даних Scale AI, Meta опиняється в ізоляції своїх соціальних даних. Придбання Scale AI означає безпосереднє захоплення «арсеналу» конкурентів.
Scale AI контролює 35% глобального потоку даних для навчання ШІ, обслуговуючи провідних клієнтів від Пентагону до OpenAI. Інженер з Meta Research Institute приватно поскаржився: «Коли ми тренували Llama 3, 30% обчислювальної потужності витрачалося на очищення сміттєвих даних, тоді як точність маркування Scale AI може досягати 99.7%.»
Завдяки точному очищенню та маркуванню даних від Scale AI, в індустрії оцінюють, що Meta знизить рівень забруднення навчальних даних з 15% до 2%, а цикл навчання наступного покоління Llama 5 скоротиться на 40%. Джерела повідомляють, що тестується модель «Llama 5 Behemoth» з параметрами обсягом 30 трильйонів, спеціально розроблена для вирішення задач AGI.
У той же час система анотацій Scale AI була глибоко адаптована до користувацької архітектури чіпів Meta на основі штучного інтелекту, утворюючи замкнутий цикл «анотація даних-навчання моделей — оптимізація апаратного забезпечення», що може знизити вартість висновків моделей Llama до 1/3 від GPT-4o.
Можна сказати, що після впровадження Scale AI модель Llama від Meta отримає значні оптимізації за якістю навчання, ефективністю та витратами.
Фактично, доступ Scale може навіть змінити всю стратегію Meta в гонці штучного інтелекту. У порівнянні з Google і Microsoft, Meta, якій не вистачає платформи хмарних обчислень, змогла вийти на бік C. Завдяки можливостям Scale Meta планує надавати послуги даних Scale AI через хмарні платформи, такі як AWS/Azure, щоб побудувати екологічний замкнутий цикл, подібний до Microsoft «Copilot + OpenAI», і перетворити конкурентів на клієнтів.
Якщо дані є нафтою нової ери, то Meta, придбавши Scale AI, найбільшу «нафтову промисловість даних», вже контролює більшу частину інфраструктури штучного інтелекту.
Meta поступово відстає в конкурентній боротьбі з ШІ｜Джерело зображення: Meta
Звичайно, поки що невідомо, чи куплять його конкуренти, такі як OpenAI та Anthropic, хоча Meta купує лише половину Scale AI (і половину Wang), але цього явно достатньо, щоб перші з обережністю ставилися до нейтрального статусу Scale AI, тому openAI також активізує співпрацю з конкурентом Scale AI Handshake.
Однак, враховуючи величезну перевагу Scale AI в анотації даних, для таких компаній, як OpenAI, нереалістично негайно відключатися від Scale AI. Принаймні в короткостроковій перспективі гігантам штучного інтелекту все ще знадобляться послуги Scale AI.
Незважаючи на те, що попередні клієнти Scale AI скорочують кількість замовлень, Meta та Scale AI вже шукають нові джерела доходу — урядові та оборонні замовники. Згідно з повідомленнями, Scale AI стала партнером і отримала понад 200 мільйонів доларів у вигляді державних замовлень від збройних сил США. У той же час сам Scale AI також розширюється на прикладний рівень штучного інтелекту у вертикальних сферах, таких як кастомізація оборони, а можливості продажів і схвалення Meta на корпоративному рівні, безсумнівно, нададуть достатній імпульс для майбутнього розвитку Scale AI.
Галузеві чутки говорять про те, що на величезну угоду між Meta і Scale AI є прихована ставка: якщо темпи зростання доходів Scale AI впадуть нижче 80% протягом наступних трьох років, Meta має право купити акції, що залишилися, за зниженою ціною - а це означає, що Ван не тільки хоче «зробити Meta AI знову великим», але і його власний Scale AI повинен продовжувати швидко зростати з точки зору доходів. Очевидно, що бізнес B-end стане новим джерелом зростання для обох сторін.
Для команди Meta, навіть якщо Ван приєднається як керівник лабораторії суперінтелекту, яка «крутить педалі двох човнів», це може спричинити сильний «ефект сома». У спільноті штучного інтелекту Кремнієвої долини Meta завжди була відома своєю сильною академічною атмосферою, а відкритий вихідний код та інклюзивність Llama є результатом її академічного мислення. Але «мислення даних» Ванга, безсумнівно, вплине та змінить існуючу команду Meta зі штучним інтелектом.
За даними ЗМІ, Ван щойно приєднався до Meta і дав задній хід трьом академічним проєктам, щоб сприяти трансформації команди в більш «реалістичному» напрямку.
Якщо антимонопольні перешкоди не будуть враховані, величезна ставка Meta на Scale AI і самого Вана може змінити роль і напрямок розвитку Meta в жорсткій конкуренції за штучний інтелект, не тільки дозволивши Meta швидко скоротити відставання від своїх конкурентів у сфері моделей, але й дозволивши соціальному гіганту завершити трансформацію від ролі додатку до ролі інфраструктури штучного інтелекту.
Суть цієї великої ставки полягає в тому, що Meta намагається переписати правила конкуренції в AI за допомогою капітальної сили. Як зазначила аналітик з Силіконової долини Сара Гуо: «Коли всі займаються виробництвом автомобілів, Meta купила всю автомагістраль — незалежно від того, хто сидить у машині, всі повинні платити за проїзд.»
Контент має виключно довідковий характер і не є запрошенням до участі або пропозицією. Інвестиційні, податкові чи юридичні консультації не надаються. Перегляньте Відмову від відповідальності , щоб дізнатися більше про ризики.
1000 мільярдів небачених цін, Цукерберг купив «пів генія» та майбутнє Meta AI
Автор: Цзінь Юй
«Що найдорожче в 21 столітті? Таланти!»
Багато років тому Го Ю в фільмі «Світ без злодіїв» підвищив цінність своїх реплік, і вона продовжує зростати.
10 червня за місцевим часом медіа повідомили, що Meta придбає 49% акцій Scale AI за 14,9 мільярда доларів (еквівалентно приблизно 106,6 мільярда юанів), а співавтор Scale AI Олександр Ван стане головою новоствореної "Суперінтелектуальної групи" Meta.
Згідно з коефіцієнтом власного капіталу, Ван і його команда можуть отримати $7,4 млрд від цієї угоди, яку можна назвати найдорожчим «браконьєрством» в Кремнієвій долині - треба знати, що Google придбала команду DeepMind в 2014 році всього за $600 млн.
У внутрішньому листі Цукерберг написав: «Разом ми побудуємо майбутнє штучного інтелекту». У реальності провалу моделі Llama 4 і постійної втрати членів команди штучного інтелекту цього разу Meta робить велику ставку на Scale AI, яка картина? Чи зможе Meta з Scale AI та Олександром Вангом повернути собі місце у наступній війні штучного інтелекту?
01 Найдорожчий «Гойдалка»
Як одна з найшвидше зростаючих компаній у Кремнієвій долині в епоху штучного інтелекту, оцінка Scale AI зросла з ракетою і всього за 5 років досягла 13,8 мільярда доларів. Проте, щоб придбати 49% акцій цієї компанії, Meta доведеться заплатити 14,9 мільярда доларів.
49% явно було врахуванням антимонопольного контролю, але Meta і Цукерберг хочуть, щоб одним з їхніх співзасновників був Олександр Ванг — цей 19-річний геній-стартапер стане керівником новоствореної суперінтелектуальної лабораторії Meta, ведучи Meta AI в нову еру.
Цікаво, що сказати, що Meta повністю купила Ванга, не зовсім точно, оскільки Ванг продовжить займати посаду генерального директора Scale AI, що означає, що Ванг і Scale AI також продовжать залишатися "незалежними". Це може бути також найкоштовнішим "грою на двох фронтах" в історії, а якщо Scale AI збережеться на зростаючій хвилі, Ванг може стати найшвидше зростаючим підприємцем у Кремнієвій долині, без жодних винятків.
Заслуга Марка Цукерберга в тому, що Meta з рідкісною для себе сумою інвестує в Scale AI та Ванга, свідчить про його тривогу через поступове відставання Meta в гонці штучного інтелекту.
Незважаючи на те, що Meta у 2024 році випустила Llama 4 Behemoth з параметрами обсягом 1,8 трильйона, вона все ще відстає від GPT-4.5 приблизно на 12% за ключовими показниками, такими як мультимодальне розуміння та висновки з довгих текстів. Ще більш незручно, що були висвітлені проблеми якості навчальних даних Llama: в індустрії оцінюють, що близько 30% корпусу складається з низькоякісного контенту з соціальних мереж, що призводить до частих помилок у виході моделі.
Команда Scale AI, яка була заснована лише 2 роки тому, зліва - сам Ванг｜Джерело зображення: Scale AI
«Те, що нам не вистачає, це не обчислювальна потужність, а чисті дані та топові інженерні таланти.» — анонімно прокоментував один з дослідників Meta AI. Це пояснює, чому Закерберг витрачає великі гроші на запрошення Ванга — людини, відомої своєю технологією маркування даних, «монстра інфраструктури».
Як компанія, що займається анотаціями даних з найвищою цінністю, стрімкий зліт Scale AI до популярності не є необґрунтованим. Згідно з повідомленнями, рів Scale AI полягає в його здатності перетворювати необроблені дані на паливо, яке можна використовувати штучним інтелектом:
Військовий рівень точності маркування: завдяки «подвійній страховці» з використанням змішаних людських маркерів та перевірки якості штучним інтелектом, його помилка даних складає лише 0,3%, тоді як середнє по галузі становить 5% (згідно зі словами компанії).
Багатомодальні дані в монополії: володіння найбільшою у світі бібліотекою анотацій відео дій (включаючи 120 мільйонів даних про людські дії) та міжмовним набором текстових даних (який охоплює 217 мов).
А насправді, витративши 14,9 мільярда доларів на покупку «половини» Scale AI і самого Ванга, амбіції Meta не обмежуються лише великими моделями штучного інтелекту.
02 Трансформація AI інфраструктури, усунення недоліків B-сторони
Дані, обчислювальна потужність і моделі – це три елементи в області великих моделей, і Meta, як соціальний гігант, має природні переваги в даних і обчислювальній потужності, але це потрібно брати в лапки на слові «дані», тому що хоча обсяг даних Meta великий, якщо якість не буде хорошою, це не відіграватиме великої ролі в навчанні моделей ШІ.
«Кожна відповідь GPT, яку ви бачите, має за собою 500 позначених нами точок даних.» Це речення Ванга пояснює тривогу Meta. Коли OpenAI тренує розумніші моделі за допомогою даних Scale AI, Meta опиняється в ізоляції своїх соціальних даних. Придбання Scale AI означає безпосереднє захоплення «арсеналу» конкурентів.
Scale AI контролює 35% глобального потоку даних для навчання ШІ, обслуговуючи провідних клієнтів від Пентагону до OpenAI. Інженер з Meta Research Institute приватно поскаржився: «Коли ми тренували Llama 3, 30% обчислювальної потужності витрачалося на очищення сміттєвих даних, тоді як точність маркування Scale AI може досягати 99.7%.»
Завдяки точному очищенню та маркуванню даних від Scale AI, в індустрії оцінюють, що Meta знизить рівень забруднення навчальних даних з 15% до 2%, а цикл навчання наступного покоління Llama 5 скоротиться на 40%. Джерела повідомляють, що тестується модель «Llama 5 Behemoth» з параметрами обсягом 30 трильйонів, спеціально розроблена для вирішення задач AGI.
У той же час система анотацій Scale AI була глибоко адаптована до користувацької архітектури чіпів Meta на основі штучного інтелекту, утворюючи замкнутий цикл «анотація даних-навчання моделей — оптимізація апаратного забезпечення», що може знизити вартість висновків моделей Llama до 1/3 від GPT-4o.
Можна сказати, що після впровадження Scale AI модель Llama від Meta отримає значні оптимізації за якістю навчання, ефективністю та витратами.
Фактично, доступ Scale може навіть змінити всю стратегію Meta в гонці штучного інтелекту. У порівнянні з Google і Microsoft, Meta, якій не вистачає платформи хмарних обчислень, змогла вийти на бік C. Завдяки можливостям Scale Meta планує надавати послуги даних Scale AI через хмарні платформи, такі як AWS/Azure, щоб побудувати екологічний замкнутий цикл, подібний до Microsoft «Copilot + OpenAI», і перетворити конкурентів на клієнтів.
Якщо дані є нафтою нової ери, то Meta, придбавши Scale AI, найбільшу «нафтову промисловість даних», вже контролює більшу частину інфраструктури штучного інтелекту.
Meta поступово відстає в конкурентній боротьбі з ШІ｜Джерело зображення: Meta
Звичайно, поки що невідомо, чи куплять його конкуренти, такі як OpenAI та Anthropic, хоча Meta купує лише половину Scale AI (і половину Wang), але цього явно достатньо, щоб перші з обережністю ставилися до нейтрального статусу Scale AI, тому openAI також активізує співпрацю з конкурентом Scale AI Handshake.
Однак, враховуючи величезну перевагу Scale AI в анотації даних, для таких компаній, як OpenAI, нереалістично негайно відключатися від Scale AI. Принаймні в короткостроковій перспективі гігантам штучного інтелекту все ще знадобляться послуги Scale AI.
Незважаючи на те, що попередні клієнти Scale AI скорочують кількість замовлень, Meta та Scale AI вже шукають нові джерела доходу — урядові та оборонні замовники. Згідно з повідомленнями, Scale AI стала партнером і отримала понад 200 мільйонів доларів у вигляді державних замовлень від збройних сил США. У той же час сам Scale AI також розширюється на прикладний рівень штучного інтелекту у вертикальних сферах, таких як кастомізація оборони, а можливості продажів і схвалення Meta на корпоративному рівні, безсумнівно, нададуть достатній імпульс для майбутнього розвитку Scale AI.
Галузеві чутки говорять про те, що на величезну угоду між Meta і Scale AI є прихована ставка: якщо темпи зростання доходів Scale AI впадуть нижче 80% протягом наступних трьох років, Meta має право купити акції, що залишилися, за зниженою ціною - а це означає, що Ван не тільки хоче «зробити Meta AI знову великим», але і його власний Scale AI повинен продовжувати швидко зростати з точки зору доходів. Очевидно, що бізнес B-end стане новим джерелом зростання для обох сторін.
Для команди Meta, навіть якщо Ван приєднається як керівник лабораторії суперінтелекту, яка «крутить педалі двох човнів», це може спричинити сильний «ефект сома». У спільноті штучного інтелекту Кремнієвої долини Meta завжди була відома своєю сильною академічною атмосферою, а відкритий вихідний код та інклюзивність Llama є результатом її академічного мислення. Але «мислення даних» Ванга, безсумнівно, вплине та змінить існуючу команду Meta зі штучним інтелектом.
За даними ЗМІ, Ван щойно приєднався до Meta і дав задній хід трьом академічним проєктам, щоб сприяти трансформації команди в більш «реалістичному» напрямку.
Якщо антимонопольні перешкоди не будуть враховані, величезна ставка Meta на Scale AI і самого Вана може змінити роль і напрямок розвитку Meta в жорсткій конкуренції за штучний інтелект, не тільки дозволивши Meta швидко скоротити відставання від своїх конкурентів у сфері моделей, але й дозволивши соціальному гіганту завершити трансформацію від ролі додатку до ролі інфраструктури штучного інтелекту.
Суть цієї великої ставки полягає в тому, що Meta намагається переписати правила конкуренції в AI за допомогою капітальної сили. Як зазначила аналітик з Силіконової долини Сара Гуо: «Коли всі займаються виробництвом автомобілів, Meta купила всю автомагістраль — незалежно від того, хто сидить у машині, всі повинні платити за проїзд.»