Google přerušuje spolupráci se Scale AI kvůli investici Meta

Google se rozhodl ukončit spolupráci s Scale AI, což je významná společnost zabývající se data-labelingem pro AI modely. Hlavní důvodem je nedávné oznámení, že firma Meta (vlastník Facebooku, Instagramu a WhatsAppu) získá 49% podíl ve Scale AI. Tento krok vyvolal obavy ohledně ochrany dat a sdílení citlivých informací mezi konkurenty v oblasti strojového učení.

Do letošního roku byl Google jedním z největších klientů Scale AI a plánoval investovat desítky milionů dolarů na vylepšení svého AI modelu Gemini prostřednictvím rozsáhlých datových sad označovaných zaměstnanci. S nástupem Meta do struktury Scale AI však velké technologické firmy, včetně Microsoftu, OpenAI či projektů jako xAI, začaly hledat alternativní možnosti, aby si zajistily nezávislost. Mnohé z nich se začaly obracet na konkurenty jako Labelbox nebo Handshake, případně si budovat interní týmy pro označování dat, aby omezily riziko úniku citlivých informací.

Kroky Googlu reflektují širší trend v odvětví, kde jde o zajištění důvěrnosti výzkumu a budoucích inovací. V době, kdy se soupeření v oblasti AI prudce vyostřuje, je klíčové, aby firmy měly kontrolu nad svými datovými toky. Investice Meta do společností poskytujících klíčové služby pro trénink modelů přináší novou dynamiku – na jedné straně podporuje růst těchto poskytovatelů, na straně druhé vzbuzuje pochybnosti ostatních velkých hráčů.

Zároveň se otevírá prostor pro menší nebo specializované firmy zaměřené na strojové učení a správu dat. Tyto subjekty mohou získat nové klienty, kteří hledají bezpečnější alternativy. Některé výzkumné týmy dokonce upřednostňují interní řešení, kde si budují vlastní struktury pro označování a validaci dat, čímž si udržují plnou kontrolu nad citlivým obsahem.

Celkově tato situace ukazuje, jak moc jsou dnes data klíčová pro vývoj AI technologií a jak investice velkých hráčů mohou ovlivnit dynamiku trhu a strategie konkurentů. Firmy se musí přizpůsobit a pečlivě zvažovat partnery, se kterými sdílejí své nejcennější zdroje – data a znalosti pro trénink pokročilých modelů.