祖克柏鈔能力發威!砸143億美元成功揪團Scale AI開發超級AI:Meta將獲49%股份
祖克柏鈔能力發威!砸143億美元成功揪團Scale AI開發超級AI:Meta將獲49%股份

社群巨頭Meta向AI新創公司Scale AI提供高達143億美元(約新台幣4628億元)的巨額投資,更成功延攬了這位年僅28歲的Scale AI執行長兼共同創辦人汪滔(Alexandr Wang)加入Meta的新AI團隊 。

根據《彭博社》引述不具名知情人士報導,Meta將藉由這次交易,一舉拿下Scale AI高達49%的股份,同時還讓汪滔卸下執行長職務,加入Meta策劃的「超級智慧」團隊,並由原策略長傑森.德羅吉(Jason Droege)擔任臨時執行長。

Meta發言人表示,Meta已經敲定對Scale AI的投資,以及兩者的戰略合作夥伴關係,未來將深化雙方在AI模型數據方面的合作。Scale AI主要服務便是提供AI公司標注過的訓練用數據,OpenAI、Google等公司都是客戶。

汪滔也在聲明中表示,這筆投資是Meta對Scale AI的認可,並強調了AI的重要性,「AI是我們這個時代最具革命性的技術之一,擁有無限的可能性,並將對個人、企業及政府的成功造成深遠影響。」

重金延攬Scale AI創辦人入局,背後是更大AI團隊籌組計畫

Meta這筆投資除了鞏固與Scale AI的合作關係外,也被認為一大重點在於延攬汪滔加入。知名科技分析師班.湯普森(Ben Thompson)就評論,「這是對汪滔的一次昂貴收購。」

而Meta延攬汪滔,主要是為了祖克柏親手籌劃的新AI研究團隊。該團隊將致力於研究「超級智慧」,即超越人類大腦能力的超級AI。

Zuckerberg
祖克柏對Llama 4的成果不甚滿意,近幾個月開始更積極主導AI方面的布局。
圖/ shutterstock

祖克柏今年對AI有著非常龐大的野心,年初曾宣佈將在這塊領域投入高達650億美元資金。然而今年4月公佈的最新模型Llama 4卻迴響平平,讓祖克柏感到失望,從那時起他更積極主導AI方面的策劃,籌備當中的超級智慧團隊就是其中之一。

為了這個團隊,祖克柏親自在家中接待求職者,甚至調整了Meta辦公室的布局,要讓新團隊離他的辦公桌更近。

《紐約時報》指出,除了延攬汪滔加入外,Meta已經向OpenAI、Google等公司的頂尖AI研究人員開出上百萬甚至上億美元的高額薪資挖角,並有部份人才已同意加入Meta。

科技巨頭紛紛結盟AI新創,競爭漸趨白熱化

不同於其他科技公司,Meta其實很少對新創公司進行如此大規模的投資。亞馬遜向AI新創Anthropic投入了80億美元、微軟則在OpenAI身上花費超過130億美元。

值得一提的是,這種作法也是科技巨頭取得AI新創人才的策略,微軟曾藉由與Inflection AI達成6.5億美元交易,雇走了該公司創辦人穆斯塔法.蘇萊曼(Mustafa Suleyman)和核心團隊成員;Google也曾支付Character.AI 27億美元,換取創辦人諾姆.沙澤爾(Noam Shazeer)及部份員工加入公司。

Inflection共同創辦人Mustafa Suleyman
微軟先前也藉由與Inflection AI的交易,雇走了創辦人穆斯塔法.蘇萊曼。

唯一的差別在於,Scale AI並沒有研發大型語言模型,而是提供資料相關服務。外界也議論這次交易後,是否會影響Scale AI未來與OpenAI、Google等Meta競爭對手的合作

值得一提的是,汪滔並不被業界視為頂尖AI研究人員,而是擁有技術能力的商業人才,擅長推銷公司、經營人脈。《彭博社》也提到,這筆交易可能可以幫助Meta進一步建立與美國政府的關係,在國防業務上也有更多發展。

無論如何,這筆交易揭示了Meta不願在AI領域落後的決心,研究公司Wolfe Research分析師施韋塔.卡朱里亞(Shweta Khajuria)指出,如此激進投資不光代表這筆交易對公司很重要,更顯示他們需要這筆交易。

不過《Business Insider》也提醒,祖克柏過去曾多次透過收購網羅人才加入,但最終所有人都離開了Instagram和WhatsApp的創辦人都在公司被收購後陸續出走。其中Instagram共同創辦人麥克.克里格(Mike Krieger)甚至是競爭對手Anthropic的產品長。

延伸閱讀: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

資料來源:BloombergNew York TimesBusiness Insider

本文初稿由AI撰寫,編輯:陳建鈞

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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