Scale AI的辉煌与危机

大家好，这里是最佳拍档，我是小飞。Scale AI，一家曾经被全球科技巨头追捧的AI独角兽，在接受了科技巨头Meta高达143亿美元的重金投资后，仅仅半年时间就从风光无限的行业明星陷入了客户流失、员工恐慌、估值暴跌的全面危机。而这场投资也被不少行业人士称为毒药投资。

创始人的离开与影响

这其中到底发生了什么？143亿美元的资本注入为什么没有成为助力，反而变成了压垮骆驼的稻草呢？是创始人的离开让公司失去灵魂，还是巨头投资背后本就藏着掏空的阴谋呢？今天我们就来盘点一下Scale AI的近况，看看AI初创公司在与巨头合作时到底暗藏着哪些致命的陷阱。

Scale AI的核心业务，是为大语言模型提供关键的训练数据标注和模型评估服务。简单来说，就是像OpenAI、谷歌、Anthropic这些我们耳熟能详的AI巨头，在训练ChatGPT、Gemini这类大模型时，都需要大量经过人工标注的高质量数据，也需要第三方机构来客观评估模型的性能和漏洞。而Scale AI就是这个领域的首选合作方。

支撑起这项业务的是Scale AI旗下号称拥有超过10万名合同工的零工平台Outlier。这些分布在全球的外包合同工，通过人工标注文本、图像、语音等数据，为大模型的训练打下了坚实的基础。可以说，Scale AI能够成为行业独角兽，这支庞大且专业的零工队伍功不可没。

当时的Scale AI，估值稳步上升，客户资源稳定，在AI训练数据这个细分赛道里几乎没有对手能与之抗衡。但是这一切都在2025年夏天被Meta的一笔投资彻底打破。

Meta不仅拿出了143亿美元的巨额资金，还直接将Scale AI的创始人、时年28岁的汪韬（Alexandr Wang）挖走，让他加入Meta的团队。这个举动瞬间在Scale AI内部掀起了轩然大波。

内部恐慌与客户流失

为什么创始人的离开会引发如此大的震荡？因为对于初创公司来说，创始人往往是公司的灵魂，是战略方向的制定者，也是团队凝聚力的核心。而汪韬作为年少成名的AI创业者，从创立Scale AI开始，就一直主导着公司的发展，他的理念和决策贯穿了公司的每一个环节。

当Meta以重金将他挖走时，市场和公司内部都立刻意识到，Scale AI的独立发展之路可能要画上句号了。这种不确定性迅速转化为内部的焦虑和恐慌。根据外媒披露的内部聊天记录显示，Scale AI的员工，包括外包合同工，都陷入了对公司未来的深深担忧。

其中一名曾经参与ChatGPT漏洞测试的外包员工，甚至直接向ChatGPT询问公司的命运。而ChatGPT给出的回应，堪称一个令人不寒而栗的预言。它表示，Scale AI将在24个月内不再作为可信的独立实体存在，其基础设施将不可避免地被Meta吸收，客户群会全面崩塌，甚至作为中立第三方红队的角色将事实上终结。

这个预言在员工群体中迅速传播，进一步加剧了恐慌的情绪。有员工在聊天中直言不讳地表示，自己已经做好了离职的准备，还把Scale AI比作一颗随时会爆炸的定时炸弹。

这种压抑的氛围，让原本稳定的团队开始出现裂痕。而更致命的是，外部客户也感受到了这种不确定性，纷纷选择暂停合作。

商业挑战与竞争

之前，Scale AI的核心客户是OpenAI、谷歌、Anthropic这些顶级AI公司，这些客户的合作订单是Scale AI收入的重要支柱。但是自从Meta投资、汪韬离职之后，这些关键客户就接连按下了合作的暂停按钮。

背后的逻辑其实也很简单，Meta本身就是这些AI公司的直接竞争对手，而现在Meta成为了Scale AI的大股东，Scale AI原本作为中立第三方的身份已经不复存在。

对于OpenAI和谷歌来说，他们不可能再把自己的模型测试、核心训练数据这些敏感业务交给一个由竞争对手控股的公司来做。这相当于把自己的底牌暴露给了对手。

客户的暂停合作，直接导致Scale AI引以为傲的模型测试与数据标注服务，出现了断崖式的下滑。而业务的下滑，又迅速传导到了最基层的零工群体身上。

根据外媒对五位现任与前任外包合同工的采访，以及获取的大量内部通信信息显示，Scale AI的零工队伍正在快速流失。而流失的原因，每一个都戳中了外包人员的痛点。

首先是薪酬的大幅下降。一名名叫Elizabeth Boyd的零工表示，她现在几乎不再参与Outlier平台的工作了，因为她发现某些项目的时薪，甚至被压缩到了20美元，而在此之前，她轻松就能赚到50美元的时薪。

更离谱的是，有一份零工任务的广告声称时薪20美元，但是实际上每两天只分配三分钟的任务，换算下来，实际到手的报酬只有0.99美元。

这种明显的薪酬缩水，让许多合同工感到愤怒又无奈。

其次是无偿培训的问题。有零工透露，自己曾经一个月投入了近40小时，参与新项目的入职培训，但是培训结束后，却没有收到任何实际的任务。

要知道，对于外包合同工来说，时间就是收入，40小时的无偿培训，意味着他们损失了大量本可以用来赚钱的时间。

而这位零工还补充说，像Mercor这样的竞争对手，甚至会为培训付费。

这么一对比，更凸显了Scale AI在待遇上的吸引力下降。

最后是工作机会的总体减少。随着核心客户暂停合作，Scale AI的业务量大幅缩减，能够提供给零工的任务自然也越来越少。

这三点叠加在一起，让零工群体中的不满情绪不断积累。越来越多的人选择离开Outlier平台，转投竞争对手的怀抱。

最直观的体现就是，Outlier平台内部讨论区的活跃度急速下坠，从原来的每周数百条回复，骤降至只有几十条。

自救与挑战

面对外界的担忧和不断升级的负面消息，Scale AI显然也意识到了问题的严重性，开始主动为自己辩护，并试图向市场证明公司仍然在健康运转。

公司发言人Joe Osborne公开回应了外界的质疑，他表示，本季度有望成为Scale AI 2025年以来盈利能力最强的季度，数据业务的盈利能力将比Meta交易前更高。

而应用业务，也就是涵盖与财富500强以及政府合作的项目，在下半年的收入较上半年翻了一番。

对于零工平台Outlier的活跃用户数量和薪酬问题，Joe Osborne也给出了自己的说法。他强调，自从Meta交易以来，Outlier的活跃用户数量并非下降，而是有所增加。

并且重申薪酬模式，始终是根据具体项目所需要的技能来定价的。贡献者在接单前都能看到任务的报酬，并且完全可以自由拒绝任何零工。

除了口头辩护，Scale AI也在采取实际的行动，进行多线自救。核心方向是摆脱对传统数据标注业务的高度依赖，推进多元化发展。

首先，公司宣布进入机器人训练数据领域，并且在2025年秋季正式成立了新的实验室，以此来应对机器人训练数据需求的攀升。

随着AI技术向实体机器人领域延伸，相关的训练数据需求确实是一个新的增长点。

其次，Scale AI加大了对美国军方以及政府合同的投入。自从Meta交易以来，公司已经拿下了总额高达1.99亿美元的国防合同。

政府和军方的合同通常具有稳定性高、周期长、金额大的特点。Scale AI希望通过这部分业务，来弥补核心商业客户流失带来的收入缺口。

另外，Scale AI还进行了大约14%的全职员工裁员。Joe Osborne表示，这次裁员的目的是让数据部门尽快实现盈利，而目前该部门已经转亏为盈。

裁员虽然是企业优化成本的常见手段，但是在公司动荡的背景下，也引发了外界对其业务稳定性的进一步质疑。

估值与竞争

不过，Meta的这笔交易还带来了一个意外的冲击，那就是Scale AI的估值体系被重新塑造，进而导致其在私有市场的交易几乎停摆。

Meta给出的290亿美元估值，让Scale AI在私有市场的股价突然虚高。但是市场并不认可这个估值。

私有市场平台Augment的首席执行官Noel Moldvai表示，在Meta交易之前，他的平台上每月能处理数百万美元的Scale AI股权交易。但是交易落地后，股权交易活动量直接萎缩。

现在虽然又恢复了一些，但是估值已经从大约150亿美元下跌到了90亿美元。

Noel Moldvai还直言，这次交易本质上像是为了让汪韬加入Meta而设计的结构。Meta看中的显然是他本人。

不过，他也认为Scale AI未来的估值仍然有反弹的空间。

而另一家私有市场平台Caplight的数据则更加悲观，给出的估值仅为73亿美元。

对于这个估值，Joe Osborne予以否认，认为这个估值偏低，并且强调如果参考同类公司的市销率，Scale AI的估值应当显著更高。

尽管外界质疑不绝，但是一些投资者仍然看好Scale AI的长期潜力。一位现任投资者表示，Meta虽然持股规模庞大，但是基本上让公司独立运行。

而且Scale AI账面仍然握有大约10亿美元的现金，没有立即融资的计划。未来仍然不排除上市的可能。

不过，在残酷的AI训练行业竞争中，如果Scale AI无法扭转当前的颓势，它很可能会成为又一个在巨头投资后迅速衰落的反面教材。

从炙手可热的明星独角兽，滑向僵尸公司的行列。

而让Scale AI雪上加霜的是，就在公司内部动荡不断的同时，外部竞争对手正在以迅猛的速度发起攻势。

AI训练数据市场正在迎来一批新玩家，他们不仅在快速吸引人才，更在积极撬动Scale AI的核心客户，让Scale AI面临全面围攻的局面。

其中，Surge AI已经成长为估值240亿美元的强劲对手。更值得关注的是，Surge AI在没有外部融资的情况下，2024年的收入就已经超过了融资规模高达15亿美元的Scale AI。

这个数据充分说明，Surge AI的业务盈利能力和市场竞争力，已经远超当前的Scale AI。

另一个强有力的竞争对手是Mercor。这家公司由三名22岁的青年创立，在2025年10月宣布完成3.5亿美元融资，估值直接达到了100亿美元。

更具有象征意味的是，Mercor竟然从Meta手中拿下了至少一个关键的AI训练合同订单。

要知道，Meta是Scale AI的大股东，按照常理来说，Meta本应该把这个AI训练项目交给Scale AI来做。但是最终却选择了Mercor这个初创公司。

这个反常举动，在外界看来，几乎等同于宣告，Scale AI与其最大股东之间的信任链条正在松动。

Mercor的首席执行官Brendan Foody更是公开挑战Scale AI的市场地位。他直接批评Scale AI薪酬偏低、数据质量下滑，并且表示，Scale 已经失去了对产品本身以及质量扩张的专注。

虽然Scale AI发言人Joe Osborne强调，公司的数据质量已处于历史新高，但是外界的质疑并没有因此平息。

更让Scale AI被动的是，曾经担任过Scale AI顾问的Tammy Hartline也已经加入了Mercor。她直言不讳地指出，Scale的发展速度太快，以至于垃圾数据和低质量内容，被默认为业务成本的一部分。

Tammy Hartline作为曾经的内部人士，她的这番言论，无疑给Scale AI的声誉带来了更大的打击。

法律反击与未来

面对竞争对手的步步紧逼，Scale AI选择借助法律武器进行反击。2025年9月，公司在美国加州对Mercor提起诉讼，指控其雇佣了Scale AI的一名销售员工，目的是挖走最大的客户。

不过，Mercor方面坚决否认了这些指控。目前案件仍在推进中。

与此同时，Scale AI内部的人力结构也受到了冲击。负责模型测试和漏洞挖掘的红队，在9月突然裁掉了12名外包成员。

据两名前红队人员透露，这次裁员与Meta交易后项目量减少直接相关。

而在同月月底，公司还关闭了位于达拉斯，负责通用型AI工作的外包团队，转而聚焦更专门化、更垂直的业务领域。

这个调整虽然是为了适应业务的变化，但是也从侧面反映出公司核心业务的萎缩。

除了商业、人才和估值上的多重挑战，Scale AI还长期受到安全与数据质量问题的困扰。这些隐患并非源自Meta的投资，而是早已埋下的企业级风险，只是在公司动荡的新环境下集中爆发了出来。

根据外媒《商业内幕》2025年6月的报道，Scale AI曾经使用公开的Google Docs来管理多家知名客户的任务流程。

这个操作的风险极大，因为它让大量被标记为机密的AI训练文件，处于完全开放的状态。任何持有链接的人都能查看这些数据。

更严重的是，这些公开的文档中，还包含了大量外包人员的私人信息。这不仅引发了客户对数据安全的担忧，也侵犯了外包人员的隐私，引发了严重的信任危机。

针对这个问题，Scale AI发言人Joe Osborne回应称，公司已经进行了彻底的调查，并且全面禁用了从Scale系统公开分享文档的功能。

但是这次事件并没有完全消除外界的疑虑。毕竟数据安全是AI行业的生命线，一次这样的疏忽，足以让客户对其失去信任。

事实上，在整个AI训练行业，安全措施不严的问题并不少见。比如Surge AI也曾经因为疏忽，暴露过Anthropic的敏感文件。

但是Scale AI的问题似乎更加持续和严重。

在为谷歌执行的某个项目中，Scale AI在2023至2024年间，持续遭遇质量与安全挑战。数千名零工被标注为垃圾邮件的发送者或作弊者。

这意味着这些零工提供的数据标注，存在严重的质量问题，甚至可能是故意作弊。而Scale AI的质量管控体系，显然没有及时发现并且制止这些行为。

此外，Meta近期还清理了40多个转售AI训练账户的群组。这些群组的存在，也反映出Scale AI在账户管理和权限控制上存在漏洞，导致部分外包人员的账户被非法转售，进而影响了数据标注的安全性和准确性。

尽管Joe Osborne一再表示，Scale AI的数据质量已处于历史最高水平，但是摆在公司面前的挑战，显然不仅仅是技术问题。

近期，Scale AI还同意和解了几起前员工在加州发起的诉讼。这些诉讼的核心诉求是薪酬不足与错误分类。

这说明公司在内部管理，尤其是外包人员的薪酬体系和劳动关系认定上，存在明显的漏洞和不规范之处，进一步暴露了公司内部治理的压力。

如今，Scale AI正站在一个关键的十字路口，它亟需证明自己仍然能在这个由自己早期推动成型的行业中继续生存下去。

证明自己不会成为又一个被巨头投资后僵尸化的初创公司。

但是对于不少已经离开的员工和流失的客户而言，答案也许已经不再重要。在他们看来，Scale AI早已不再是当初那个以创新和质量改变行业格局的明星公司，而是一家被资本裹挟、深陷危机的企业。

这个案例也给AI行业的初创公司和投资者们带来了深刻的启示。对于初创公司而言，在与巨头合作时，必须坚守自己的核心竞争力和独立地位，不能为了短期的资本注入而失去长期发展的根基。

对于投资者而言，尤其是巨头投资者，投资的本质应该是双赢，而不是通过资本优势，掏空初创公司的核心资源。否则最终只会导致两败俱伤。

Scale AI的未来会如何呢？是能够凭借现有的现金储备、政府合同和多元化布局重振旗鼓，还是会如ChatGPT的预言一般，逐渐被Meta吸收或者沦为僵尸公司呢？我们不得而知。

但是可以肯定的是，AI行业的竞争只会越来越激烈。只有那些能够坚守核心价值、重视数据安全和质量、保持独立发展能力的公司，才能在这场浪潮中真正站稳脚跟。

感谢大家收看本期视频，我们下期再见。