2025年，人工智能基础设施领域的格局正在发生剧烈变化。根据多家知情人士透露，谷歌正计划与人工智能训练数据公司Scale AI断绝合作关系。这一举动引发业界广泛关注，不仅因为Scale AI是当前全球领先的AI数据标注和模型训练平台，更因为其背后拥有包括Meta、微软、马斯克旗下xAI等多个重量级科技巨头的投资与合作。
据悉，Meta Platforms早前已向Scale AI投资超过140亿美元，并持有该公司49%的股份，这笔巨额投入一度被视为Meta在“基础模型竞争”中构建底层数据优势的重要举措。相比之下，谷歌此次决定切断与Scale AI的合作，释放出两重信号：一方面，谷歌可能正在加快推动其自有AI基础设施和训练体系的独立化；另一方面，也反映出顶级科技公司在AI发展战略、模型训练数据来源选择上，正在出现明显分歧。
Scale AI自成立以来，以其在数据标注、模型微调和大规模训练数据构建能力而受到AI开发者青睐。尤其是在大模型（如LLM）迭代周期加速、推理与训练成本高企的背景下，拥有高质量、高覆盖率的训练数据成为制胜关键。因此，包括OpenAI、Meta、微软在内的诸多厂商此前都曾依赖Scale AI构建模型基础。正因如此，谷歌此时“脱钩”，显得尤为不同寻常。
另一个值得关注的趋势是，微软与马斯克旗下的xAI也正考虑撤出与Scale AI的合作或投资关系。xAI在过去一年积极打造自研大模型“Grok”，其在构建自主训练数据集方面的需求持续增长，而微软则可能倾向于进一步强化其与OpenAI之间的数据协同，而非将部分底层数据处理交给第三方。若三大科技公司同步退出Scale AI，将对后者未来估值和业务模型造成巨大冲击。
有分析人士指出，谷歌此次决策背后或包含对Scale AI数据“独占性”与“技术壁垒”的担忧。一方面，Scale AI服务众多AI开发者，其训练数据覆盖多个竞争平台，可能引发技术安全与数据隐私隐患；另一方面，随着Gemini、PaLM等谷歌自研模型加速更新，谷歌更希望把数据控制权、训练体系和模型优化流程全面掌握在内部。
此外，AI行业正从“通用大模型阶段”转向“多模态+垂直模型应用”阶段，谷歌、Meta等公司也更倾向于打造垂直整合的AI栈：即从芯片层（TPU/GPU）到模型层再到应用层全链条自控。在此背景下，对第三方AI基础设施的依赖程度必然下降。
总体来看，谷歌与Scale AI“分手”的背后，不仅是商业利益的博弈，更折射出全球科技巨头在AI第二阶段发展中正重新定义边界：不再简单依赖生态协同，而是追求端到端的技术自有化和控制力。这一趋势将深刻影响AI基础设施市场的格局，也可能加剧巨头间在模型效率、数据闭环和生态布局上的直接竞争。对于Scale AI来说，未来如何应对核心客户的战略收缩，将成为其生存与发展的关键考验。
