祖克柏的豪賭!擬砸140億美元買Scale AI 近50%股權:力邀汪滔加入Meta旗下AI實驗室
祖克柏的豪賭!擬砸140億美元買Scale AI 近50%股權:力邀汪滔加入Meta旗下AI實驗室

2025/6/11更新:

據外媒《CNBC》引述知情人士透露,Meta正積極敲定AI數據標註新創公司 Scale AI投資案, 擬斥資高達140億美元(約新台幣4,181億元)買下Scale AI約49%的股權

同時,Meta也計劃成立一間全新人工智慧研究實驗室, 目標開發超越人類智慧的「超級智慧 (superintelligence)」,並將延攬 Scale AI創辦人汪滔加入 ,借重其在模型訓練的專業能力。

Meta重金佈局的背後動機,來自執行長祖克柏(Mark Zuckerberg)對於當前AI 進展的焦慮,尤其是Llama 4模型在今年4月發布後表現平平,開發者社群的評價不如預期。此次引進 Scale AI 及核心人物王滔,Meta期望藉由外部人才與加速投資,彌補在AI模型執行方面的不足,追趕OpenAI等競爭對手。

Scale AI這家新創有何來頭?創辦人汪滔是誰?

AI軍備競賽正進入白熱化階段,Meta傳出正在為Scale AI投資上百億美元,可能將創該公司在AI領域的最大投資紀錄,並且將是有史以來私人公司獲得的最高額融資之一。

Scale AI 是一家專注於「資料標註」(Data Labeling)與「AI 訓練資料處理」的美國AI公司,成立於2016年,由 Alexandr Wang 和 Lucy Guo 創辦。

其核心業務是為全球頂尖科技公司(如 OpenAI、NVIDIA、Tesla、Meta、Microsoft 等)及政府機構,提供高品質、可用於訓練 AI 模型的標註數據

融資規模上看100億美元,但交易仍未確認

根據《彭博社》報導,Meta正在與洽談Scale AI洽談,協商投資數十億美元資金,並且規模有可能上看百億美元。不過這筆交易的條件還未敲定,尚可能出現變化。

目前還沒有關於這筆交易的細節披露,不過這個消息反應了Meta執行長馬克.祖克柏(Mark Zuckerberg)堅定投資AI的決心,他曾在今年1月表示,今年將在AI領域投入多達650億美元的鉅額資金。

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祖克柏今年初曾表示,他們今年內將在AI領域投資650億美元。

Scale AI主要提供資料標注服務,客戶包括OpenAI和微軟等公司,微軟、Meta都曾經參與該公司的融資。今年4月時,就曾傳出Scale AI正在籌劃以250億美元估值進行要約收購,如今的消息似乎也顯示這項計畫仍在持續推進當中。

那麼,什麼是資料標注服務? 簡單來說,就是將原始的圖片、影片、文字、感測器數據等,透過人工與自動化方式進行精確標註,轉換成 AI 可以學習的格式。

而這些經過標注的數據,將廣泛應用於自駕車、語言模型(如 ChatGPT)、影像辨識、內容審核、機器人等領域。也因此,Scale AI 被譽為「AI 資料界的台積電」或「AI 模型背後的資料工廠」,是推動生成式 AI、大型語言模型(LLM)、自駕車等新世代 AI 技術不可或缺的基礎設施。

汪滔是誰?

2016年從MIT中輟的汪滔(Alexandr Wang)共同創辦了Scale AI,他是中國移民二代,從小便對數學和電腦程式有著極高天份與熱情,10多歲時就曾輾轉在問答平台Quora、量化交易公司Hudson River Trading短暫工作過。

Scale AI
Scale AI為企業提供標注過的優質AI訓練資料,許多知名科技巨頭都是其客戶。
圖/ Scale AI官網

目前擔任執行長的汪滔曾表示,Scale AI,的業務便是要解決AI領域「最不性感」的問題。

Scale AI在世界各地僱用超過10萬契約人力,人手為各種訓練用資料進行標注,這種幾乎無門檻的工作吸引了大量低收入地區的勞工遠端作業,然而也使得該公司深陷血汗勞工的爭議,甚至去年底、今年初該公司三度被指控讓員工處理諸如動物屍體、色情等對身心有害的內容,卻沒有提供任何心理支持。

不過,汪滔曾認為,Scale AI在AI領域的重要性不下於輝達,「我們在AI領域的不可或缺性,絕不亞於輝達。」Scale AI去年的營收達到8.7億美元,預計2025年將翻倍成長至20億美元,成長速度驚人 。

值得一提的是,Scale AI和Meta在國防科技領域也有共同的興趣,雙方已合作開發軍用AI模型Defense Llama,並且兩者也都與國防科技公司Anduril個別建立了合作夥伴關係。

面對日益激烈的AI競爭,Scale AI作為AI訓練的幕後支持者,也成為不容忽視的一環,Meta的這筆投資顯示了他們在AI領域的發展野心。

延伸閱讀:AI數據背後爆血汗淚?「最不性感的狠活」他來!28歲富哥與他的Scale AI標註大軍

資料來源:BloombergTechCrunch

本文初稿由AI撰寫,編輯:陳建鈞

責任編輯:李先泰

關鍵字: #AI #meta
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五十年零售老店的 AI 轉型:良興攜手 Data-DI,打造專屬 AI Agent 賦能組織升級與知識傳承
五十年零售老店的 AI 轉型:良興攜手 Data-DI,打造專屬 AI Agent 賦能組織升級與知識傳承

1973 年,良興從台北光華商場一間 50 坪的電子零件行起家,半個世紀後蛻變為年營收破十億、毛利率 18% 的全通路 3C 品牌。不過,伴隨規模擴張帶來的不只是成長,還有日益加劇的管理摩擦。門市遍布全台、品項高達近萬筆,加上跨部門協作頻繁,行政耗損與知識傳承的缺口,成為這家老字號邁向下一階段的隱形天花板。

良興總經理賴志達回顧,從電子零件跨入電商、從線下擴張到 OMO 全通路、再到會員深度經營,作為 3C 零售業者,良興每一波轉型都走在同業前面。「現在輪到 AI 了。如何做到人機協作、AI 賦能,就是良興第五波轉型的核心命題。」

AI 自動化,從行政細節釋放組織戰力

轉型需要夥伴,而賴志達評估合作夥伴的標準很明確:技術能力是基本,產業知識(Domain Know-how)的深度是關鍵,回饋速度更是最終決定因素。2025 年的未來商務展上,良興選擇攜手 Data-DI,看重的正是其「策略諮詢 + AI 產品 + 落地陪跑」三軌並行的實施能力。

很快的,良興與 Data-DI 合作的第一個專案,就落在最耗費人力、卻最常被忽視的環節:會議記錄。「會議如果沒有產值、沒有效果,對企業很傷!」賴志達說,他每天參加許多會議,但跨單位協作的會議記錄長期依賴人工聆聽與逐字整理,常出現人名誤植、決策遺漏、行動項目無人追蹤,讓會議效果大打折扣。

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良興總經理賴志達
圖/ 數位時代

為了解決會議記錄的痛點,Data-DI 業務副總包威棣指出,在導入工具以前,團隊須先釐清三件事:場景是否具備落地價值、哪些流程節點適合 AI 介入,以及以終為始地掌握客戶真正想要的輸出樣貌。這些看似基本的提問,都決定 AI 能否精準落地。

確認方向後,良興與 Data-DI 成功導入 AI 會議記錄自動化系統,透過模糊比對技術校正語音辨識誤差,並將生成的雙版本報告直接回存至既有資料庫,不僅將行政人員從重複性作業中釋放,也為後續的 AI 應用奠定扎實的系統整合基礎。

賴志達分享,現在他去外部開會也會用這個工具,運用 AI 把錄音轉文字、再整理成簡報,很快就能完成,更令外部夥伴驚艷。「我認為這是很成功的案子!也提醒想做 AI 的老闆們,與其急著搞大架構,不如先從小工具讓公司嘗試 AI,建立理解和認同。」

AI 把資深員工大腦轉化為資產

補完行政效率的缺口後,良興接著切入更深層的營運核心:知識傳承。過去,頂尖銷售經驗長期鎖在少數資深員工身上,新人培訓耗時三個月,員工離職即帶走知識資本。與此同時,網路資訊發達,消費者進店前早已掌握基本規格,3C 通路門市人員要如何發揮更多價值?「我要門市的人不是死背規格,而是面對客人時,能用客人能理解的方式對話。」賴志達說。

為此,Data-DI 協助良興建置 AI 門市教育訓練系統。系統透過六大自動化關卡,串接教材生成、審核上架、AI 銷售對練與成績回報,主管僅需在核心節點審核;員工透過手機語音對練,系統依口吻、專業度、回應力等維度自動評分。賴志達表示,目標是將新人培訓期縮短至一個月,讓數十年累積的銷售智慧轉化為可複製、可傳承的企業資產。

然而,要讓這套系統真正運作,得先解決兩個根本問題:資料從哪裡來?以及訓練如何更準確?

「以前大數據時代,講的是資料要大、全、細、實;現在 AI 要做到的是準(準確)、合(合乎場景)。」包威棣說。良興不同廠商提供的素材品質參差不齊,Data-DI 除了整合內部資料,也補充加入外部市場評測內容以填補空缺,再透過人員審核機制過濾雜訊,搭配 agent 架構的多層步驟與知識限定,確保系統能精準提煉對應品類的訓練素材。

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Data-DI 業務副總包威棣
圖/ 數位時代

賴志達則看得更遠:「這些教育訓練的內容,也將成為公司未來訓練機器人很好的原料。」

Data-DI 陪跑型顧問,帶領企業 AI 轉型

良興與 Data-DI 合作的兩個專案中,雙方共同克服了長提示詞邏輯混亂、AI 幻覺污染知識庫、逐字稿讀取逾時等技術難題。邁向下一步,賴志達表示,公司各部門很早就建置 Power BI 報表,但數據豐富不等於決策清晰。「數據是土壤,如果沒有梳理,就沒有用了。」因此,他的下一個目標是活化數據資本、推動行銷自動流,以精實的人力持續驅動成長。

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良興攜手 Data-DI 推動 AI 落地,以小步快跑模式為企業創造變革。
圖/ 數位時代

包威棣則從顧問視角歸納兩個觀察:AI 導入需要高層認同、由上而下推進,像賴志達這樣持續引領良興走在業界前端的決策者,就是不可或缺的推手;而單點工具的價值,終究要累積成組織體質的轉變才算真正落地。「就像會議記錄改變了會議當責的結構,人員訓練改變了知識傳承的方式。從點狀應用走向企業變革,這種決策思路才是 AI 真正深入落地產生價值的關鍵。」

最後,對於仍在觀望AI應用的企業,他則建議:「未來 AI 導致的落差只會愈來愈大,人會變成超級工作者,企業會變成超級企業。開始做就對了,先做一個三個月的小任務,降低落差、再急起追上。」從痛點切入、小步快跑,讓組織在實作中累積對 AI 的理解與信任,這正是 Data-DI 的陪跑哲學。

有關更多 Data-DI 相關資訊,請查詢網站:https://www.data-di.com/

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