मेटा ने अग्रणी आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस डेटा फर्म Scale AI में 49% हिस्सेदारी के लिए $14.8 अरब चुकाने पर सहमति जताई है। यह सोशल मीडिया दिग्गज की 2014 के व्हाट्सएप सौदे के बाद सबसे बड़ी खरीद में से एक है।
जून 2025 में घोषित इस समझौते के तहत, Scale AI के संस्थापक और सीईओ अलेक्ज़ेंडर वांग अपना पद छोड़कर मेटा में शामिल होंगे, जहां वे एक नई 'सुपरइंटेलिजेंस' पहल का नेतृत्व करेंगे। Scale ने घोषणा की कि वांग तकनीकी दिग्गज के भीतर इस नई इकाई के प्रमुख के रूप में कार्यभार संभालने के लिए इस्तीफा देंगे। Scale AI के चीफ स्ट्रैटेजी ऑफिसर जेसन ड्रोग को वांग की जगह सीईओ नियुक्त किया गया है।
यह कदम जुकरबर्ग के एआई की दौड़ में आगे निकलने के संकल्प को दर्शाता है। "जैसे-जैसे एआई की प्रगति की गति तेज हो रही है, सुपरइंटेलिजेंस का विकास अब दृष्टिगत है," जुकरबर्ग ने एक आंतरिक मेमो में लिखा, जिसे ब्लूमबर्ग ने देखा। जुकरबर्ग इस बात से लगातार निराश होते जा रहे हैं कि ओपनएआई जैसे प्रतिद्वंद्वी न केवल मूलभूत एआई मॉडल्स में, बल्कि उपभोक्ता-आधारित ऐप्स में भी आगे हैं। अप्रैल में मेटा द्वारा जारी किए गए Llama 4 एआई मॉडल्स को डेवलपर्स से अच्छी प्रतिक्रिया नहीं मिली, जिससे जुकरबर्ग की निराशा और बढ़ गई। कंपनी ने अंततः एक बड़ा और अधिक शक्तिशाली "Behemoth" मॉडल जारी करने की योजना बनाई थी, लेकिन इसकी क्षमताओं को लेकर प्रतिस्पर्धी मॉडलों की तुलना में चिंता के चलते इसे अभी तक जारी नहीं किया गया है।
इस अधिग्रहण ने पूरे उद्योग में हलचल मचा दी है। Scale AI के सबसे बड़े ग्राहकों में से एक गूगल ने मेटा के निवेश के बाद डेटा-लेबलिंग स्टार्टअप से संबंध तोड़ने का फैसला किया है। गूगल ने 2025 में Scale AI को लगभग $200 मिलियन का भुगतान कर मानव-लेबल्ड ट्रेनिंग डेटा प्राप्त करने की योजना बनाई थी, ताकि वह अपने चैटजीपीटी प्रतिद्वंद्वी Gemini जैसे एआई मॉडल विकसित कर सके। अब, गूगल अपने स्वामित्व वाले डेटा को मेटा तक पहुंचने से रोकने के लिए वैकल्पिक प्रदाताओं की तलाश कर रहा है। ओपनएआई, जो Scale का एक अन्य बड़ा ग्राहक और मेटा का प्रतिद्वंद्वी है, ने भी इस सौदे के बाद Scale के साथ अपना काम कम करना शुरू कर दिया है। ओपनएआई अपने काम को चरणबद्ध तरीके से Scale AI से हटा रहा है और डेटा प्रदाता से संबंध तोड़ रहा है। कंपनी का कहना है कि वह पहले से ही मेटा की घोषणा से पहले Scale AI के साथ अपना काम कम कर रही थी।
यह पलायन दिखाता है कि सबसे स्मार्ट एआई बनाने की होड़ में, सर्वोत्तम मानव-एनोटेटेड डेटा तक पहुंच एक महत्वपूर्ण और अब जबरदस्त प्रतिस्पर्धी रणनीतिक बाधा बन गई है। मूल रूप से, डेटा लेबलिंग ही वह प्रक्रिया है जिससे एआई मॉडल सीखता है। शुरुआती दिनों में इसका मतलब था बिल्ली की तस्वीरों के चारों ओर बॉक्स बनाना। लेकिन जैसे-जैसे मॉडल्स अधिक परिष्कृत हुए हैं, वैसे-वैसे उन्हें चाहिए जाने वाला डेटा भी जटिल हो गया है। अब केवल किसी बड़े भाषा मॉडल को पूरा इंटरनेट खिला देना पर्याप्त नहीं है; वास्तव में स्मार्ट बनाने के लिए—ताकि वह तर्क कर सके, जटिल कार्य कर सके, और "हैलुसिनेट" न करे—उसे विशेषज्ञों द्वारा सिखाया जाना जरूरी है।
Scale AI की कारोबारी प्रगति एआई में उच्च गुणवत्ता वाले डेटा इन्फ्रास्ट्रक्चर की बढ़ती मांग को दर्शाती है। 2024 में $870 मिलियन का राजस्व अर्जित करने के बाद, कंपनी को उम्मीद है कि यह आंकड़ा 2025 के अंत तक दोगुना होकर $2 अरब से अधिक हो जाएगा। इसका नवीनतम $29 अरब का मूल्यांकन यह दर्शाता है कि डेटा इन्फ्रास्ट्रक्चर एआई वैल्यू चेन में कितना महत्वपूर्ण हो गया है। दांव बहुत बड़े हैं, क्योंकि मेटा इस साल अकेले एआई इन्फ्रास्ट्रक्चर पर $65 अरब तक खर्च करने की योजना बना रहा है, ताकि वह और अधिक शक्तिशाली मॉडल्स को प्रशिक्षित करने के लिए विशाल डेटा सेंटर्स बना सके।