OpenAI potvrdila, že bude pokračovat ve spolupráci se Scale AI, a to i přes obrovskou investici Meta ve výši 14,8 miliardy dolarů, která ohodnocuje startup zaměřený na označování dat na 29 miliard dolarů.
Na konferenci VivaTech v Paříži 13. června zdůraznila finanční ředitelka OpenAI Sarah Friar důležitost udržení otevřeného AI ekosystému i v době, kdy změny ve vlastnictví mění konkurenční prostředí. „Nechceme zmrazit ekosystém jen proto, že dochází k akvizicím,“ uvedla Friar. „A pokud bychom se navzájem vylučovali, myslím, že bychom ve skutečnosti zpomalili tempo inovací.“
Společnost Scale AI, kterou v roce 2016 založil Alexandr Wang, se stala klíčovým poskytovatelem infrastruktury v AI průmyslu a specializuje se na tvorbu a označování vysoce kvalitních trénovacích dat nezbytných pro vývoj pokročilých AI modelů. Služby firmy využívají hlavní technologické společnosti včetně OpenAI, Google, Microsoftu i samotné Meta.
Dohoda, která dává Meta 49% podíl, zahrnuje také přechod Wanga do Meta, kde povede novou jednotku „superinteligence“ zaměřenou na obecnou umělou inteligenci (AGI). Toto uspořádání vytváří neobvyklou situaci, kdy přímí konkurenti OpenAI a Meta budou závislí na stejných službách označování dat, přestože jejich AI modely – ChatGPT a Llama – soupeří o dominanci na trhu.
Pro Meta tato investice představuje strategický krok, jak dohnat konkurenci v AI závodu. Podle zdrojů z odvětví je generální ředitel Mark Zuckerberg frustrován tím, že konkurenti jako OpenAI jsou napřed jak v základních AI modelech, tak v aplikacích pro koncové uživatele. Nedávné vydání Llama 4 bylo považováno za zklamání a společnost odložila svůj výkonnější model „Behemoth“ kvůli obavám z výkonu.
OpenAI, podporovaná Microsoftem, uvádí, že spolupracuje s více dodavateli dat než jen se Scale AI. Firma však uznává význam Scale při poskytování označených a kurátorských trénovacích dat, která jsou klíčová pro vývoj jejích AI systémů. S tím, jak se modely stávají sofistikovanějšími, roste poptávka po vysoce kvalitních datech; OpenAI nyní zapojuje do trénování modelů i specialisty, včetně historiků a vědců s doktorským titulem, aby zlepšila jejich efektivitu.