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12 月 11 日消息，AI 领域曾风光无限的独角兽 Scale AI，在 2025 年夏天接受科技巨头 Meta 高达 143 亿美元的重金投资、并失去其 28 岁的创始人汪韬（Alexandr Wang）后，正经历一场前所未有的危机。
尽管公司坚称业务稳健，但根据透露的一些内部聊天记录显示，内部员工人心惶惶，竞争对手虎视眈眈，而其核心的零工群体正因薪酬削减和工作量减少而大量流失。
并且，随着关键客户（如 OpenAI 和谷歌）暂停合作，Scale AI 的估值在私有市场暴跌，未来是重振旗鼓，还是如部分投资者所言，沦为被 Meta "掏空的鱼"和又一个被巨头投资后"僵尸化"的初创公司，引人深思。
01. Meta 入局后的震荡：从明星独角兽走向内部信任危机
2025 年夏天，Meta 通过巨额投资把 Scale AI 创始人汪韬（Alexandr Wang）直接挖走，这一举动像是一颗投入深水的巨石，迅速在整个公司内部掀起剧烈涟漪。
这家原本被视为 AI 基础设施生态中最具成长性的公司，在交易落地后的短短几周内便被不确定性和焦虑情绪笼罩。
一名曾参与 ChatGPT 漏洞测试、为 Scale AI 外包工作的员工甚至向 ChatGPT 询问公司未来的命运，而其收到的"诊断"更像是一个令人不寒而栗的预言："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；其作为中立第三方红队的角色将事实上终结"。
这名外包人员后来将自己与同事们的聊天记录分享给外国媒体，表示从中可以看到一种压抑的情绪正在蔓延。一名员工直言不讳，称已做好离职准备，并把 Scale AI 比作一颗"随时会爆炸的定时炸弹"。
在这场动荡爆发之前，Scale AI 几乎是全球 AI 巨头测试训练数据、评估模型表现的首选合作方，OpenAI、谷歌、Anthropic 等公司都与其保持密切合作。
但自从 Meta 入局之后，这些关键客户却接连按下暂停按钮。引以为傲的模型测试与数据标注服务出现了断崖式下滑。
Scale AI 赖以成名的，是其规模庞大的数据标注与任务执行团队，通过人工力量支撑起了许多大型语言模型的训练基础。
然而，根据外媒采访五位现任与前任外包合同工，并获取大量内部通信的相关信息显示，这支队伍正在快速流失。原因并不复杂：薪酬下降、为了参加新项目而被迫投入大量无偿培训时间、工作机会总体减少，员工队伍中不满情绪正在不断积累。
信息显示，自 Meta 投资以来，Scale AI 旗下的零工平台 Outlier（号称拥有超过 10 万名平台合同工）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。
一名任务执行者透露，自己一个月投入了近 40 小时参与新项目的入职培训，却没有收到任何实际任务，"像 AI 招聘初创公司 Mercor 这样的竞争对手甚至会为培训付费"，她补充说。
另一名任务执行者伊丽莎白 · 博伊德（Elizabeth Boyd）表示，她现在几乎不再参与 Outlier 工作，因为她看到某些项目的时薪甚至被压缩至 20 美元，而此前她轻松能赚到 50 美元。甚至有一份零工任务的广告声称时薪 20 美元，但每两天只分配三分钟的任务，换算下来仅支付 0.99 美元。这种待遇让许多合同工感到愤怒又无奈。
02. 官方回应与多线自救：Scale AI 努力证明自己仍在增长
面对外界的担忧和不断升级的负面消息，Scale AI 开始主动为自己辩护，并试图向市场证明公司仍在健康运转。公司发言人乔 · 奥斯本（Joe Osborne）公开回应称："本季度有望成为我们 2025 年以来盈利能力最强的季度，我们的数据业务的盈利能力比 Meta 交易前更高。应用业务（涵盖与财富 500 强以及政府合作的项目）在下半年收入较上半年翻了一番"。
奥斯本还强调，自 Meta 交易以来，Outlier 的活跃用户数量并非下降而是有所增加，并重申薪酬模式始终根据具体项目所需技能来定价，"贡献者在接单前都能看到任务的报酬，并完全可以自由拒绝任何零工"。
为了摆脱对传统数据标注业务的高度依赖，Scale AI 正尝试推进多元化路线。公司宣布进入机器人训练数据领域，并在秋季正式成立新实验室，以应对机器人训练数据需求的攀升。
与此同时，Scale AI 加大了对美国军方以及政府合同的投入。自 Meta 交易以来，公司已赢下总额高达 1.99 亿美元的国防合同。奥斯本还强调，此前进行的约 14% 全职员工裁员，目的就是为让数据部门尽快实现盈利，而该部门目前已经"转亏为盈"。
不过 Meta 的交易也带来了另一项意外冲击：估值体系被重新塑造。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"，导致交易几乎停摆。
私有市场 Augment 的 CEO 诺埃尔 · 莫尔德瓦伊（Noel Moldvai）表示，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，但交易落地后，活动量直接萎缩，"现在虽然又恢复了一些，但估值已经从大约 150 亿美元下跌到 90 亿美元"。
莫尔德瓦伊直言，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 未来的估值仍有反弹空间。
另一家私有市场 Caplight 的数据则更悲观，给出的估值仅为 73 亿美元。对此奥斯本予以否认，认为这一估值偏低，并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，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"基本上让公司独立运行"，且 Scale AI 账面仍握有约 10 亿美元现金，没有立即融资计划，未来仍不排除上市的可能。
然而，在残酷的 AI 训练行业竞争中，如果 Scale AI 无法扭转颓势，它可能成为又一个在巨头投资后迅速衰落的反面教材——从炽手可热的明星独角兽，滑向"僵尸公司"的行列。
03. 内忧外患：外围竞争加速，Scale AI 面临全面围攻
就在 Scale AI 内部动荡不断的同时，外部竞争对手正以猛烈的速度发起攻势。AI 训练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。
Surge AI 已经成长为估值 240 亿美元的强劲对手，而由三名 22 岁青年创立的 Mercor 今年 10 月宣布完成 3.5 亿美元融资，估值达到 100 亿美元。
更具象征意味的是，Mercor 竟从 Meta 手中拿下了至少一个关键的 AI 训练合同订单，本来 Meta 可能会把这个 AI 训练项目交给 Scale AI 做（毕竟 Meta 是 Scale AI 的大股东，持有 49% 股权），但最终 Meta 却选择了 Mercor 这个新创公司。对外界而言，这一反常举动几乎等同于宣告：Scale AI 与其最大股东之间的信任链条正在松动。
一名 Scale AI 投资者坦言，对领导团队没有及时阻止客户流失感到非常不满。报道显示，Surge AI 在没有外部融资的情况下，2024 年收入就已超过融资规模高达 15 亿美元的 Scale AI。
Mercor 的首席执行官布伦丹 · 富迪（Brendan Foody）更是公开挑战老大哥的市场地位，批评 Scale AI 薪酬偏低、数据质量下滑，" Scale 已经失去了对产品本身以及质量扩张的专注。"
虽然 Scale AI 发言人强调公司质量指标"达到历史新高"，但外界质疑仍未平息。
不仅如此，曾任 Scale AI 顾问的塔米 · 哈特莱恩（Tammy Hartline）也已加入 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"。
面对竞争对手的步步紧逼，Scale AI 选择借助法律武器反击。今年 9 月，公司在美国加州对 Mercor 提起诉讼，指控其雇佣 Scale 的一名销售员工来"挖走最大客户"。Mercor 方面坚决否认了这些指控，案件仍在推进中。
与此同时，Scale AI 内部的人力结构也受到冲击。其红队在 9 月突然裁掉 12 名外包成员，据两名前红队人员称，这与 Meta 交易后项目量减少有关。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，转向更专门化、更垂直的业务领域。
04. 安全隐患与数据质量余波：旧问题在新环境下集中爆发
除了商业、人才和估值上的挑战，Scale AI 还长期受到安全与质量问题的困扰。这些隐患并非源自 Meta 投资，而是早已埋下的企业级风险。
根据外媒《商业内幕》2025 年 6 月的报道，Scale AI 曾使用公开的 Google Docs 管理多家知名客户的任务流程，这让大量被标记为"机密"的 AI 训练文件处于完全开放状态，任何持有链接的人都能查看这些数据。其中甚至包括大量外包人员的私人信息，引发了严重的安全担忧。
公司发言人奥斯本回应称，公司已进行彻底调查，并全面禁用从 Scale 系统公开分享文档的功能。但这一事件并未完全消除外界疑虑。
事实上，在整个 AI 训练行业，安全措施不严的问题并不少见。Surge AI 也曾因疏忽暴露过 Anthropic 的敏感文件。但 Scale AI 的问题似乎更加持续。
在为谷歌执行的某项目中，Scale AI 在 2023 至 2024 年间持续遭遇质量与安全挑战，数千名任务执行者被标注为"垃圾邮件发送者"或"作弊者"。Meta 近期还清理了 40 多个转售 AI 训练账户的群组。
尽管奥斯本表示 Scale 的数据质量已处于"历史最高水平"，但摆在公司面前的挑战显然不仅只是技术问题。公司最近同意和解几起前员工在加州发起的关于薪酬不足与错误分类的诉讼，进一步暴露了内部治理的压力。
如今，Scale AI 亟需证明自己仍能在这一由其早期推动成型的行业中继续生存下去。然而，对于不少已经离开的员工而言炒股配资配资官网，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改变行业格局的明星公司了。
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