OpenAI підтвердила, що продовжить співпрацю зі Scale AI, попри масштабну інвестицію Meta у розмірі $14,8 млрд, яка оцінила стартап з маркування даних у $29 млрд.
Виступаючи на конференції VivaTech у Парижі 13 червня, фінансова директорка OpenAI Сара Фраєр наголосила на важливості збереження відкритої екосистеми ШІ, навіть коли зміни у власності трансформують конкурентне середовище. «Ми не хочемо заморожувати екосистему, адже поглинання все одно відбуватимуться», — заявила Фраєр. «Якщо ми почнемо ізолювати одне одного, це лише сповільнить темпи інновацій».
Заснована у 2016 році Александром Вангом, Scale AI стала ключовим інфраструктурним гравцем у сфері ШІ, спеціалізуючись на створенні та маркуванні високоякісних навчальних даних, необхідних для розробки складних моделей штучного інтелекту. Послугами компанії користуються провідні технологічні гіганти, зокрема OpenAI, Google, Microsoft і сама Meta.
Угода, яка надає Meta 49% акцій, також передбачає приєднання Ванга до Meta для керівництва новим підрозділом «суперінтелекту», зосередженим на загальному штучному інтелекті (AGI). Це створює незвичну динаміку, коли прямі конкуренти — OpenAI і Meta — покладаються на одну й ту ж службу маркування даних, навіть попри те, що їхні моделі ШІ — ChatGPT і Llama — змагаються за лідерство на ринку.
Для Meta ця інвестиція є стратегічною спробою наздогнати конкурентів у гонці ШІ. За даними галузевих джерел, генеральний директор Марк Цукерберг розчарований тим, що такі конкуренти, як OpenAI, випереджають Meta як у базових моделях ШІ, так і у споживчих застосунках. Останній реліз Llama 4 був сприйнятий як невдалий, а запуск потужнішої моделі «Behemoth» компанія відклала через проблеми з продуктивністю.
OpenAI, яку підтримує Microsoft, зазначає, що співпрацює з кількома постачальниками даних, окрім Scale AI. Водночас компанія визнає важливість Scale у наданні маркованих і ретельно відібраних навчальних даних, що є критично необхідними для розвитку її систем ШІ. Із ускладненням моделей попит на якісні дані лише зростає — зараз OpenAI залучає до навчання моделей фахівців, зокрема істориків і науковців із докторськими ступенями, щоб підвищити ефективність навчання.