- 收购金额：149 亿美元（约合人民币 1066 亿元），收购 Scale AI 49% 股权，为硅谷史上最高额 “人才收购”。
- 核心目标：28 岁的 Alexandr Wang（19 岁辍学创业），他将同时担任 Scale AI CEO 及 Meta “超级智能实验室” 负责人。
- 架构设计：Meta 不控股，Scale AI 保持独立运营，规避反垄断审查。
| 维度 | 具体内容 | 关键数据 |
|---|
| 规避反垄断 | 非控股权收购，形成 “一人跨两企” 模式 | - |
| 技术闭环 | 数据标注系统适配 Meta 自研芯片，优化 Llama 5 训练 | 推理成本降至 GPT-4o 的 1/3 |
| AGI 布局 | Wang 团队主导研发 3 万亿参数级 AGI 模型 | 对标 GPT-5、Gemini |
- 技术短板：开源大模型 Llama 4 性能未达预期，核心 AI 团队流失，扎克伯格称需 “重塑 AI 领导力”。
- 基建投入：2025 年投入超 600 亿美元建设 AI 数据中心及芯片，未来总投资计划 “数千亿美元”。
- 数据垄断：全球 90% 高质量 AI 训练数据依赖人工标注，Scale AI 占据 40% 市场份额，威胁 OpenAI、谷歌供应链。
- 人才争夺：Wang 加盟成本达 74 亿美元（按股权比例），远超谷歌 2014 年收购 DeepMind 的 6 亿美元。
- 双线管理风险：Wang 需平衡 Scale AI 与 Meta 的技术保密和协同效率，可能导致资源倾斜争议。
- 投资回报压力：Meta 市值 1.2 万亿美元，2025 年 AI 支出占比超 50%，若 Llama 5 失败或引发投资者信心震荡。
答案：核心目的是获取 Scale AI 联合创始人 Alexandr Wang 的技术领导力，其团队的数据标注系统可适配 Meta 自研芯片，形成 “数据标注 - 模型训练 - 硬件优化” 全链路，将 Meta 新一代大模型 Llama 5 的推理成本降至 GPT-4o 的 1/3，并主导研发 3 万亿参数级 AGI 模型，对标 OpenAI 和谷歌。
答案：当前全球 90% 的高质量 AI 训练数据依赖人工标注，Scale AI 占据该市场 40% 份额。Meta 通过收购垄断顶级数据资源，直接威胁 OpenAI 和谷歌的数据供应链，加剧了 “数据霸权” 的争夺。
答案：一是 Alexandr Wang 同时领导 Scale AI 和 Meta 实验室，需平衡两家竞争企业的技术保密与协同效率，存在战略资源倾斜的潜在冲突；二是 Meta 2025 年 AI 相关资本支出占比超 50%，若 Llama 5 未达预期，千亿级投入可能引发投资者信心震荡，陷入 “投入黑洞”。
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