Meta погодилася заплатити $14,8 млрд за 49% акцій Scale AI — провідної компанії у сфері даних для штучного інтелекту. Це одне з найбільших придбань гіганта соціальних мереж з часів купівлі WhatsApp у 2014 році.
У межах угоди, оголошеної у червні 2025 року, засновник і CEO Scale AI Александер Ван залишить свою посаду, щоб приєднатися до Meta та очолити нову ініціативу «Суперінтелект». У Scale повідомили, що Ван піде, щоб стати керівником цього нового підрозділу всередині технологічного гіганта. Джейсон Дрог, директор зі стратегії Scale AI, підвищений до CEO на заміну Вану.
Цей крок свідчить про рішучість Цукерберга наздогнати конкурентів у гонці штучного інтелекту. «Оскільки темпи розвитку AI пришвидшуються, створення суперінтелекту стає досяжним», — написав Цукерберг у внутрішній записці, яку побачив Bloomberg. Цукерберг дедалі більше розчарований тим, що такі конкуренти, як OpenAI, випереджають Meta як у базових AI-моделях, так і у споживчих застосунках. Випуск Meta своїх моделей Llama 4 у квітні був прохолодно сприйнятий розробниками, що ще більше розчарувало Цукерберга. Компанія планувала згодом випустити більшу та потужнішу модель «Behemoth», але її запуск відкладається через побоювання щодо її можливостей у порівнянні з конкурентами.
Придбання викликало значний резонанс у галузі. Google, один із найбільших клієнтів Scale AI, розриває співпрацю зі стартапом після інвестиції Meta. Google планувала заплатити Scale AI близько $200 млн у 2025 році за дані з ручною розміткою для навчання своїх AI-моделей, таких як Gemini — конкурента ChatGPT. Тепер компанія шукає альтернативних постачальників, щоб уникнути потенційного витоку власних даних до Meta. OpenAI, ще один великий клієнт Scale і конкурент Meta, також почала згортати співпрацю зі Scale після оголошення угоди. OpenAI поступово відмовляється від роботи зі Scale AI, заявивши, що вже почала цей процес ще до анонсу Meta.
Масовий відтік клієнтів свідчить: у шаленій гонці за створення найрозумнішого AI доступ до найкращих даних з експертною розміткою стає критично важливим і жорстко контрольованим стратегічним вузьким місцем. На базовому рівні маркування даних — це спосіб, яким AI навчається. Раніше це означало обводити на фото котів. Але зі зростанням складності моделей зросли й вимоги до даних. Вже недостатньо просто «нагодувати» мовну модель всім інтернетом: щоб зробити її справді розумною — навчити міркувати, виконувати складні завдання, не «галюцинувати» — її мають навчати експерти.
Динаміка розвитку Scale AI відображає зростаючий попит на якісну інфраструктуру даних для AI. Після отримання $870 млн доходу у 2024 році компанія очікує, що ця цифра більш ніж подвоїться — до $2 млрд до кінця 2025-го. Остання оцінка у $29 млрд підкреслює, наскільки важливою стала інфраструктура даних у ланцюжку створення цінності AI. Ставки надзвичайно високі: лише цього року Meta планує витратити до $65 млрд на AI-інфраструктуру, будуючи величезні дата-центри для навчання дедалі потужніших моделей.