当地时间 9 月 3 日，数据标注领域的巨头 Scale AI 突然采取法律行动，将前客户关系管理负责人 Eugene Ling 及其新东家 —— 估值已达 20 亿美元的 AI 初创公司 Mercor 一同告上法庭。Scale AI 在起诉书中明确指控，Ling 在离职过程中不仅非法窃取了上百份公司机密文件，更试图拉拢 Scale AI 最重要的客户转投 Mercor。这起看似普通的商业纠纷，实则揭开了 Scale AI 在获得 Meta 巨额投资后，陷入核心客户流失、竞争对手围追堵截的困局。一场由信任崩塌引发的行业洗牌，正悄然拉开序幕。

一、离职风波：一场蓄谋已久的 “背叛”？

诉讼文件所披露的细节，将这场离职事件描绘成了一场充满利益算计的 “有预谋行动”。对于 Eugene Ling 而言，Mercor 给出的诱惑难以抗拒：只要能为 Mercor 带来超过 500 万美元的毛利润，他就能获得从引入客户项目中产生毛利润的 20% 作为提成。在这样的利益驱动下，Scale AI 指控 Ling 在尚未正式离职时，就已经开始利用自己负责核心客户关系的职务便利，为 Mercor “铺路”。

据指控，Ling 曾向其负责对接的重要客户（在诉讼文件中被代号为 “客户 A”）主动推介 Mercor 的业务，并通过邮件等方式试图直接 “挖角”。Scale AI 强调，“客户 A” 的合作对 Mercor 而言价值数百万美元，而 Mercor 之所以高价聘用 Ling，正是看中了他与这一核心客户之间的紧密联系。

更让 Scale AI 愤怒的是，Ling 在离职前后的一系列行为充满了可疑之处。2025 年 6 月至 7 月离职前的几周内，Ling 一边积极寻找外部工作机会，频繁与包括 Mercor 在内的竞争对手接触，一边开始疯狂下载公司内部资料。尤其关键的是，在与 Mercor 的 CEO 会面之后，他下载机密文件的频率显著增加。Scale AI 称，Ling 非法获取了超过 100 份机密文件，涵盖敏感的客户信息、核心业务运营策略以及项目工作成果等，并将这些文件全部转移到了自己的个人云盘中。此外，他还专门创建了与 Scale AI 工作内容高度相关的文件夹，显然是在为转移业务做准备。

面对 Scale AI 的指控，Mercor 和 Ling 却有不同的说辞。9 月 4 日，Ling 在 LinkedIn 上发声，称自己从 Scale AI 离职加入 Mercor 后，理解前团队的不满并表示歉意。对于窃取机密的指控，他承认个人谷歌云盘中确实存有旧文件，但坚称并无 “恶意”，且在 Mercor 工作期间从未使用过这些文档。他还透露，当 Scale AI 联系他时，他曾询问是否可以删除文件，却被要求 “暂时不要动”，目前一直在等待进一步指示。

Mercor 方面也迅速与事件划清界限。其联合创始人苏里亚・米德哈（Surya Midha）发表声明，坚决否认公司使用过任何 Scale AI 的商业机密。他承认 Ling 个人云盘中有旧文件，但强调 Mercor 从未访问或使用，且已对此事展开调查。米德哈还提到，Mercor 虽然聘用了不少前 Scale AI 员工，但刻意采用不同的业务模式，对 Scale AI 的商业秘密毫无兴趣。同时，他表示六天前已联系 Scale AI，提出让 Ling 删除文件等解决方案，目前仍在等待回复。

Scale AI 传播副总裁 Tom Channick 则在 X 平台态度强硬地回应：“Mercor 数周来一直拖延实质性沟通，起初否认窃取行为，还拒绝调离该员工。我们绝不允许任何人通过非法手段损害我们的业务。” 双方各执一词，让这场离职风波的真相变得扑朔迷离。

二、信任崩塌：核心客户 “众叛亲离”

Scale AI 之所以对 Ling 的 “挖角” 行为反应如此激烈，根源在于其早已深陷客户流失的焦虑之中。今年 6 月，Scale AI 迎来了发展历程中的重要节点 ——Meta 斥资 143 亿美元收购了其 49% 的股份，这一交易直接将 Scale AI 的估值推升至 290 亿美元（约合人民币 2068 亿元）。然而，这场看似风光的资本联姻，却为 Scale AI 埋下了信任危机的隐患。

对于谷歌、OpenAI、微软、xAI 等众多核心客户而言，Scale AI 被 Meta 收购后，身份变得极为尴尬。这些企业既是 Scale AI 的重要客户，又是 Meta 在 AI 领域的直接竞争对手。在 AI 行业，数据是核心竞争力，将最敏感的 AI 模型数据交给一家 “Meta 系” 公司，无异于向竞争对手暴露自己的战略布局和技术短板。这种担忧很快转化为实际行动，多家核心客户开始减少甚至终止与 Scale AI 的合作。

有消息称，Scale AI 最大的客户谷歌正在计划终止一份价值 2 亿美元的合同；微软、马斯克旗下的 xAI 等巨头也纷纷重新评估与 Scale AI 的合作关系，寻求更安全的合作伙伴。更具讽刺意味的是，即便作为投资方的 Meta，内部也并未完全信任 Scale AI。据知情人士透露，Meta 内部的 TBD Labs 仍在与 Mercor 和 Surge 等 Scale AI 的主要竞争对手合作，并未将业务全部交给 Scale AI。甚至有 Meta 内部研究人员直言，Scale AI 的数据质量不如其竞品。

核心客户的 “众叛亲离”，让 Scale AI 陷入了前所未有的困境。数据标注行业高度依赖客户资源，尤其是谷歌、OpenAI 这类顶级客户，不仅能带来稳定的收入，更能为企业树立行业标杆。失去这些客户的支持，Scale AI 不仅面临短期营收下滑的压力，更可能丧失在行业内的话语权，被竞争对手趁机抢占市场份额。

三、对手崛起：Mercor 们的 “精准打击”

就在 Scale AI 深陷信任危机、客户不断流失之际，以 Mercor 为代表的新锐 AI 初创公司却迎来了快速发展的契机，对 Scale AI 展开了 “精准打击”。成立时间不长的 Mercor，凭借独特的商业模式迅速崛起，估值已达到 20 亿美元，并成功吸引了包括 OpenAI 在内的顶级 AI 实验室的关注。

Mercor 的突围策略与 Scale AI 截然不同。Scale AI 以规模化的数据标注工场模式起家，通过招募大量普通标注员，以低成本、高效率的方式完成海量数据标注任务，这种模式在行业发展初期帮助其快速抢占了市场份额。而 Mercor 则走了一条差异化的 “高精尖” 路线，更像是一支 “博士军团”—— 它倾向于直接招聘生物学、法学、医学等垂直领域的专家，让这些专家直接参与大语言模型的数据训练与标注工作。

这种模式的优势十分明显。一方面，专家标注的数据质量远高于普通标注员。在 AI 模型训练中，数据质量直接决定了模型的性能，尤其是在医疗、法律等专业领域，只有具备专业知识的专家才能准确完成数据标注，普通标注员很容易出现误差。另一方面，这种模式能显著提升客户粘性。顶级 AI 公司在攻克专业领域难题时，需要的不仅仅是海量数据，更需要具备专业背景的数据支持，Mercor 的 “专家团队” 恰好满足了这一需求，使其能够精准对接客户的核心需求，建立起难以替代的合作关系。

除了 Mercor，Surge 等其他竞争对手也在各自擅长的领域发力，不断蚕食 Scale AI 的市场份额。这些新锐企业凭借灵活的商业模式、精准的客户定位以及对数据质量的高度重视，逐渐获得了市场的认可。相比之下，Scale AI 虽然规模庞大、估值高昂，但在失去核心客户信任后，其规模化模式的优势难以发挥，反而可能因为机构臃肿、转型缓慢等问题，无法及时应对市场变化。

四、行业变局：信任成核心竞争力

Scale AI 遭遇的围剿，不仅是一家巨头企业的危机，更折射出 AI 数据标注行业正在经历深刻的变局。过去，行业竞争的核心集中在规模、效率和成本上，谁能以更低的成本、更快的速度完成更多数据标注，谁就能占据优势。但随着 AI 技术的不断发展，尤其是大语言模型向垂直领域渗透，客户对数据质量和数据安全的要求越来越高，信任逐渐成为行业竞争的核心竞争力。

对于数据标注企业而言，客户将敏感数据交给自己，本质上是一种信任的体现。这种信任不仅包括对数据标注质量的信任，更包括对数据安全的信任 —— 客户必须确保自己的数据不会被泄露给竞争对手，不会被用于其他商业目的。Scale AI 因为被 Meta 收购而失去客户信任，正是因为客户担心数据安全无法得到保障。而 Mercor 等企业之所以能快速崛起，也是因为它们在数据质量和数据安全方面建立了优势，赢得了客户的信任。

未来，AI 数据标注行业的竞争将更加聚焦于专业化、精细化和安全化。企业需要不断提升数据标注的专业水平，满足不同垂直领域客户的个性化需求；同时，要建立严格的数据安全保障体系，通过技术手段和管理制度确保客户数据安全，重塑客户信任。对于 Scale AI 而言，如何摆脱 “Meta 系” 身份带来的负面影响，重新赢回核心客户的信任，同时应对 Mercor 等竞争对手的挑战，将是其能否度过危机、重回行业巅峰的关键。而对于整个行业来说，这场由 Scale AI 引发的变局，或许将推动行业走向更加规范、成熟的发展阶段。