В июне корпорация Meta вложила 14,3 млрд долларов в компанию Scale AI, специализирующуюся на маркировке данных для искусственного интеллекта. Инвестиция позволила Александру Вану и части его управленческой команды занять ключевые позиции в Meta Superintelligence Labs (MSL). Однако сотрудничество между Meta и Scale AI оказалось гораздо менее гладким, чем ожидалось.
Кадровые перемены и первые трещины
Одним из первых сигналов проблем стало увольнение Рубена Майера — бывшего вице-президента Scale AI по продуктам и операциям. Он покинул Meta спустя всего два месяца, хотя изначально присоединился к команде для помощи в формировании структуры MSL. Источники утверждают, что его роль была связана с управлением группами по обработке данных, однако сам Майер настаивает, что входил в ядро TBD Labs, а его обязанности касались организационной поддержки.
Альтернативные партнёры для обучения моделей
Несмотря на крупные вложения, Meta активно взаимодействует с конкурентами Scale AI. TBD Labs использует услуги сторонних поставщиков аннотаций данных — Mercor и Surge, известных более высоким качеством подготовки информации. Для исследователей Meta предпочтительнее именно эти компании, тогда как данные Scale AI, по их мнению, недостаточно точны.
Изначально Scale AI строила бизнес на массовом краудсорсинге, полагаясь на дешёвую рабочую силу. Но усложнение задач в сфере ИИ требует экспертов — врачей, юристов, учёных, — что лучше реализовано у конкурентов. Хотя компания и пытается компенсировать отставание через платформу Outlier, Surge и Mercor изначально ориентировались на высокооплачиваемые профессиональные кадры.
Потери клиентов и стратегические риски
После сделки с Meta от сотрудничества со Scale AI отказались Google и OpenAI, что стало серьёзным ударом по бизнесу. Летом стартап был вынужден сократить около 200 сотрудников в подразделении по маркировке данных. Новый глава компании Джейсон Дроге объяснил это изменениями рыночного спроса, одновременно делая ставку на госсектор. Так, Scale AI подписала контракт на 99 млн долларов с армией США.
Несмотря на это, остаётся вопрос: является ли сама компания столь ценной для Meta или же инвестиции в основном были способом переманить Вана, обладающего опытом в построении ИИ-команд и влиянием в индустрии.
Сложности интеграции внутри MSL
Перевод сотрудников Scale в Meta не принес ожидаемого усиления. По словам источников, многие из них не работают в ключевом подразделении TBD Labs. Более того, приход Вана и специалистов из OpenAI сопровождался ростом бюрократии и недовольством как новичков, так и старых сотрудников GenAI. Атмосфера в лаборатории стала напряжённой, что подорвало эффективность работы.
Амбиции Meta в области искусственного интеллекта
Неудачный запуск Llama 4 усилил недовольство Марка Цукерберга результатами AI-команды. В попытке догнать конкурентов он начал агрессивно привлекать специалистов из OpenAI, Google DeepMind и Anthropic, а также приобретать стартапы в сфере голосового и визуального ИИ, включая Play AI, WaveForms AI и сотрудничество с Midjourney.
Для поддержки масштабных проектов Meta строит центры обработки данных, среди которых выделяется гигантский Hyperion стоимостью 50 млрд долларов в Луизиане. Однако даже столь масштабные вложения не решают главной задачи — стабилизации работы MSL.
Уход ключевых специалистов
Некоторые исследователи, пришедшие из OpenAI и Scale AI, уже покинули компанию, разочаровавшись в корпоративной среде Meta. Среди последних ушедших — Ришаб Агарвал, инженер-исследователь Рохан Варма и менеджер по продуктам Чайя Наяк.
И хотя MSL уже работает над новой моделью ИИ, запуск которой ожидается к концу года, остаётся открытым вопрос, сможет ли Meta удержать команду и превратить своё партнёрство со Scale AI в реальное преимущество.
Савва Волков