AI 的競賽
，正從比賽更強大的演算法或更快的晶片，走向下一階段。一家快速崛起的新創公司 Scale AI 告訴我們，關鍵勝負其實藏在另一個不起眼的環節──誰能掌握最優質的「數據原料」。

技术巨頭Meta在6月中斥資143億美元（約合新台幣4.3兆元），AvaTrade爱华外汇官网完成對Scale AI的戰略性投資 ，取得其49％的股權，讓這家新創公司估值躍升至290億美元 。這將是Meta史上第二高的收購金額 ！

此外 ，Scale AI創辦人、年僅28歲的汪滔（Alexandr Wang）也被挖角，加入Meta新成立的AVA外汇平台MT4下载「超級智慧」AGI部門擔任領導者 。

AI要變聰明 ，得給它能看懂的資料

為何Meta要斥重金拿下Scale AI
？AI世界的3大基礎支柱是演算法、算力與資料 。過去幾年，人們把目光集中在大型語言模型如GPT的創新 、輝達GPU的市值暴漲 ，卻忽略了 ：沒有大規模、高品質且不斷替换的「資料」，即使再強的模型也無法持續進化。

Scale AI鎖定的就是第3根支柱 ，專門為AI模型準備學習用的資料
。這個過程叫做「資料標註」
，意思是幫一大堆圖片、EX外汇代理文字或音訊加上說明，讓電腦能看懂這些資訊 。

舉例來說，如果AI要學會辨識紅綠燈，就需要先讀過很多圖片 ，每一張都要有人標記出「這裡是紅燈」、「那裡是行人穿越道」；如果要讓AI懂人類情緒 ，就要先供给大量文字資料，並告訴它哪些語句是開心的 
、哪些是憤怒的 。這些細節標註越精準 ，AI學得就越快越準 。

Scale AI把這件事變成一門規模化的生意。透過其「數據代工廠」（Data Foundry）的理念，結合大量人工標註員，以及機器輔助系統 ，设立了一套可快速處理、又能保證品質的資料生產線。他們服務的對象從商業技术公司到美國國防部，還和Meta一起開發「國防Llama」這類軍事語言模型 
，顯示其資料處理水平受到高度信任。

這樣的資料供應實力，也反映在營運成績上。2024年公司營收為8億7千萬美元，預估今年將成長一倍以上，突破20億美元。

Scale AI包辦最完善「資料代工」

傳統的資料清洗與標註公司，多半供给的是软件平台或單次型的外包服務 ，由企業自行上傳資料、指派工作、运维品質。Scale AI與這些公司不同的是 ，它供给的IC外汇开户是一種「全流程託管」模式，從資料整理、標註方针制定 ，到最後的驗證 ，都由Scale AI一手包辦，並根據客戶用途供给量身定制的處理计划。

更关键的是 ，Scale AI不只是软件供應商，而是與客戶共同設計數據方针的夥伴 。它的模式更像「資料顧問＋標註工廠」
，同時處理質量控管、保养需求與資料替换機制，這讓它在高度敏感或要求極高的場景（如軍事語言模型）中能獲得信賴。

這也解釋了為什麼Meta願意投入鉅資來換取协作
。這不只是一筆單純的投資，而是為了確保未來能掌握一條獨占的資料供應鏈
。在晶片與模型都可能模仿的年代 ，資料處理流程的密集人力 、複雜运维與多語料庫來源 ，反而成為最高的門檻與護城河。

Scale AI的角色類似台積電之於半導體產業。台積電的晶圓代工服務，因為品質佳，業界甚至沒有其他選擇 ，轉變成各個大廠爭搶的戰略协作夥伴 
。Scale AI 不只交付資料
，更主導資料的結構
、替换頻率與標註方针，完整的服務 ，導致很多AI大廠已經對它高度依賴。

Meta持股49％收購引發中立疑慮

然而這場交易也引來大量質疑
。Scale AI原為OpenAI、Google 、微軟等多家大型AI實驗室的資料供應商，如今卻成為Meta持股49％的公司。這讓市場出現擔心：這家曾經「為所有人服務」的資料煉金師
，是否仍能保持中立 ？根據《路透社》報導 ，Google正計畫終止與Scale AI的协作 ，微軟 、xAI也可能退出。

在生成式AI成為主流的今日，企業若能掌握穩定 、高品質 、具前瞻性的數據來源 ，不只能提高模型效能，更能在激烈競爭中占據長期優勢。Meta正是用百億美元下這個賭注 ，而Scale AI，則證明了資料煉金術 ，可以是一門真正的戰略生意。但它的中立性，將成為這門生意能否長久的最大考驗。

（作者 ：曹博凱；本文由《商業周刊》授權轉載；首圖來源 ：Scale AI）

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