Im KI-Wettrennen geriet Meta mit dem missglückten Llama-4-Launch unter die Räder. Jetzt soll eine umfassende Investition in die Daten-Beschrifter von Scale AI für eine bessere Ausgangslage sorgen.
Meta plant laut eines Berichts von Bloomberg rund zehn Milliarden US-Dollar in Scale AI zu investieren. Die Gespräche seien bisher nicht abgeschlossen, die Bedingungen könnten sich ändern. Weder Meta noch Scale AI wollten sich zu den Verhandlungen äußern.
Für Meta wäre es die bislang größte externe Investition im Bereich künstlicher Intelligenz. Während Microsoft, Amazon und Google bereits Milliardenbeträge in Start-ups wie OpenAI und Anthropic gesteckt haben, verfolgte Meta bislang eine Strategie der Eigenentwicklung.
An einer früheren Finanzierungsrunde von Scale AI war Meta bereits beteiligt. Scale AI erwirtschaftete 2024 einen Umsatz von etwa 870 Millionen US-Dollar, die Prognose sieht zwei Milliarden US-Dollar für 2025 vor, die Bewertung soll bei bis zu 25 Milliarden US-Dollar liegen. Im Mai 2024 lag sie noch bei 14 Milliarden US-Dollar.
Scale AI optimiert Daten für das KI-Training
Scale AI wurde 2016 in San Francisco gegründet und hat sich auf die Bereitstellung annotierter Daten für das Training von KI-Modellen spezialisiert. Tausende Vertragsarbeiter reinigen und markieren große Mengen an Text-, Bild- und anderen Datenformaten. Zu den Kunden zählen unter anderem Microsoft und OpenAI.
Das Unternehmen gilt als zentraler Infrastrukturanbieter im Ökosystem generativer KI. Die Daten, die Scale AI aufbereitet, sind essenziell für die Leistungsfähigkeit großer Sprach- und Multimodalmodelle. Finanziert wird das Start-up unter anderem durch Investoren wie OpenAI-Mitgründer Greg Brockman und PayPal-Mitbegründer Peter Thiel. Auch Amazon und Nvidia gehören zu den Investoren.
Kontrolle über Daten als strategischer Hebel
Meta könnte nach der verhaltenen Aufnahme von Llama 4 mit der Investition versuchen, sich exklusive Datensätze zu sichern, die Wettbewerbern wie OpenAI oder Microsoft nicht zur Verfügung stehen. Auch eine stärkere Kontrolle über die eigene Trainingsdatenpipeline wäre denkbar.
Zudem rücken militärische Anwendungen in den Fokus. Beide Unternehmen bauen ihre Beziehungen zur US-Regierung aus. Gemeinsam arbeiten sie am Projekt "Defense Llama" – einer militärisch angepassten Version von Metas Llama-Modell. Scale AI wiederum erhielt jüngst einen Auftrag des US-Verteidigungsministeriums zur Entwicklung von KI-Agenten für den Einsatz in operativen Szenarien.
Bisher setzt Meta stark auf Open-Source-Modelle. Die neue Strategie könnte auf eine stärker regulierte und geschlossene Infrastruktur hinauslaufen, insbesondere im Hinblick auf eigene Datenerfassungsprojekte wie die Aria-Brille, mit der Meta multimodale Nutzerdaten sammelt. Deren Beschriftung ist aufwendig, aber notwendig, um sie für KI-Anwendungen nutzbar zu machen.
Zugleich wird immer deutlicher, dass technologische Vorsprünge bei großen KI-Modellen weniger durch Architekturunterschiede entstehen, sondern vor allem durch den Zugang zu hochwertigen Trainingsdaten und ausreichender Rechenleistung. Eine engere Anbindung an Scale AI könnte Meta dabei helfen, die Datenaufbereitung effizienter und in größerem Maßstab umzusetzen, und damit einen entscheidenden Engpass im KI-Wettrennen zu überwinden.
