Meta invierte 14.300 millones en Scale AI para impulsar IA

Meta adquiere el 49% de Scale AI, valuada en 29.000 millones, en una apuesta estratégica por datos etiquetados para IA generativa. Su CEO se une al equipo de Meta.
TechCrunch

Meta invierte 14.300 millones en Scale AI, cuyo CEO se une a la tecnológica

La startup de etiquetado de datos alcanza una valoración de 29.000 millones. La operación refuerza la apuesta de Meta por la IA generativa frente a competidores como Google. El fundador de Scale AI, Alexandr Wang, dejará su cargo para unirse al equipo de superinteligencia de Meta.

«Una asociación estratégica para producir datos de IA»

Scale AI confirmó este viernes la inversión de Meta, que adquiere el 49% de la empresa. «Profundizaremos nuestro trabajo conjunto en datos para modelos de IA», declaró un portavoz de Meta a TechCrunch. Jason Droege, actual director de estrategia, asumirá como CEO interino.

El trasvase de talento

Wang continuará en Scale AI como miembro de su junta directiva, pero su salto a Meta responde a la pérdida del 4,3% del talento clave de la red social en 2024, según SingalFire. La startup, que facturó 1.000 millones en 2024, emplea a científicos y ingenieros para generar datos de alta calidad.

Carrera por la supremacía en IA

Meta busca cerrar la brecha con OpenAI, Google y Anthropic. Scale AI es proveedor clave de datos etiquetados para entrenar modelos de lenguaje avanzados. La inversión permitirá a la startup retribuir a accionistas y financiar su crecimiento, aunque mantendrá su independencia.

De startup a gigante en cinco años

Fundada en 2016, Scale AI alcanzó una valoración de 13.800 millones en 2024 tras una ronda de financiación con Amazon y Meta. Su tecnología es esencial para el desarrollo de IA generativa, un mercado que superará los 100.000 millones en 2026 según analistas.

Meta aprieta el acelerador

La operación consolida a Scale AI como actor central en el ecosistema de IA y refuerza las capacidades de Meta frente a sus rivales. El movimiento ocurre en un contexto de escasez global de datos etiquetados de calidad para entrenar modelos avanzados.

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