Meta plant eine Investition von rund 15 Milliarden Dollar in das Datenlabeling-Start-up Scale AI und will zugleich zentrale Köpfe des Unternehmens übernehmen. Mit einem 49-Prozent-Anteil an Scale AI und einer Bewertung von etwa 28 Milliarden Dollar wäre der Deal einer der größten in der noch jungen KI-Industrie.

Ziel sei es, eine sogenannte „Superintelligence“-Einheit aufzubauen, die künftig mit den führenden Modellen von OpenAI, Google und Anthropic konkurrieren kann, hieß es aus mit der Angelegenheit vertrauten Kreisen. Meta reagiert damit auf die schwache Performance seines aktuellen Modells Llama 4, das in Benchmarks zur logischen Problemlösung und Programmierleistung deutlich hinter den Erwartungen zurückblieb.

Mitgründer Alexandr Wang, der Scale AI 2016 gründete, soll künftig eine Schlüsselrolle in Metas neuem Labor spielen. Wang, inzwischen Milliardär auf dem Papier, gilt als gut vernetzt im Silicon Valley, unter anderem mit OpenAI-Chef Sam Altman. Die operative Führung von Scale AI soll dem bisherigen Chief Strategy Officer Jason Droege übertragen werden.

Scale AI ist spezialisiert auf das manuelle Labeln von Trainingsdaten für KI-Modelle und beliefert Kunden aus der autonomen Mobilität und zunehmend auch aus dem staatlichen Sektor. Zuletzt hatte das Unternehmen begonnen, maßgeschneiderte KI-Lösungen für Unternehmen zu entwickeln, um die starke Abhängigkeit von wenigen Großkunden zu reduzieren.

Der Deal wäre ein weiterer Beleg für den Strategiewechsel in der Branche: Big Tech investiert zunehmend nicht mehr nur in eigene Entwicklungsteams, sondern kauft gezielt Start-ups oder integriert Schlüsselpersonal. Microsoft zahlte vergangenes Jahr 650 Millionen Dollar für das Team von Inflection AI, Google investierte 2,7 Milliarden Dollar in Character AI – jeweils unter strukturellen Bedingungen, die regulatorischen Prüfungen entgehen sollten.

Meta steht unter Druck, denn neben großen Wettbewerbern drängen auch Open-Source-Modelle wie die des chinesischen Anbieters DeepSeek mit hoher Qualität und geringeren Kosten auf den Markt. Der geplante Einstieg bei Scale AI soll vor allem die Qualität der Trainingsdaten verbessern – ein bislang oft unterschätzter Hebel bei der Entwicklung leistungsfähiger KI-Modelle.