100 tỷ giá trị khổng lồ, Zuckerberg mua lại "một nửa thiên tài" và tương lai của Meta AI
Tuyển chọn TechFlowTuyển chọn TechFlow
100 tỷ giá trị khổng lồ, Zuckerberg mua lại "một nửa thiên tài" và tương lai của Meta AI
Không chỉ là mô hình lớn, Meta cũng muốn trở thành một gã khổng lồ cơ sở hạ tầng AI.
Chuyên sâu báo cáo Web3Tác giả: Tĩnh Vũ
“Điều quý giá nhất trong thế kỷ 21 là gì? Là nhân tài!”
Câu thoại của Ge You trong phim Thiên Hạ Vô Tặc nhiều năm trước vẫn đang tiếp tục gia tăng giá trị.
Vào ngày 10 tháng 6 theo giờ địa phương, truyền thông tiết lộ Meta sẽ mua lại 49% cổ phần của Scale AI với giá 14,9 tỷ USD (khoảng 1.066 tỷ Nhân dân tệ), và đồng sáng lập viên Alexandr Wang của công ty này sẽ trở thành người đứng đầu “Nhóm trí tuệ siêu cấp” mới được thành lập tại Meta.
Theo tỷ lệ cổ phần, giao dịch lần này có thể mang về cho Wang cùng đội ngũ của anh tới 7,4 tỷ USD, được xem là thương vụ "đầu tư nhân sự" đắt đỏ nhất Thung lũng Silicon —— cần biết rằng, Google chỉ chi 600 triệu USD để mua lại đội ngũ DeepMind vào năm 2014.
Zuckerberg viết trong một bức thư nội bộ: “Chúng ta sẽ cùng nhau xây dựng tương lai của AI.” Trước thực tế Llama 4 thất bại và đội ngũ AI liên tục bị chảy máu nhân tài, việc Meta mạnh tay đầu tư vào Scale AI nhằm mục đích gì? Liệu có được Scale AI và Alexandr Wang, Meta có thể tìm lại vị thế của mình trong cuộc đua AI sắp tới?
01 Người chơi đắt giá nhất
Là một trong những công ty phát triển nhanh nhất thời đại AI tại Thung lũng Silicon, định giá của Scale AI luôn tăng vọt như tên lửa, chỉ trong vòng 5 năm đã đạt mức 13,8 tỷ USD. Tuy nhiên, riêng việc Meta mua lại 49% cổ phần đã phải bỏ ra tới 14,9 tỷ USD.
Việc chọn mức 49% rõ ràng là để tránh rủi ro vi phạm luật chống độc quyền, nhưng điều Zuckerberg và Meta thực sự muốn chính là con người – đồng sáng lập viên Alexandr Wang. Người thiên tài khởi nghiệp lúc 19 tuổi này sẽ trở thành người đứng đầu Phòng thí nghiệm Trí tuệ Siêu cấp mới thành lập của Meta, dẫn dắt Meta AI bước sang một kỷ nguyên mới.
Điều thú vị là, nói Meta hoàn toàn sở hữu Wang thì không hoàn toàn chính xác, bởi Wang sẽ tiếp tục đảm nhiệm chức CEO của Scale AI, nghĩa là cả cá nhân Wang lẫn Scale AI vẫn giữ được sự “độc lập”. Đây có thể coi là trường hợp “chân trong chân ngoài” đắt đỏ nhất trong lịch sử, và nếu Scale AI duy trì đà tăng trưởng, Wang có thể trở thành doanh nhân có tốc độ gia tăng tài sản nhanh nhất Thung lũng Silicon – không ai sánh kịp.
Sự nóng lòng của Zuckerberg khi chi một khoản tiền hiếm thấy của Meta để đặt cược vào Scale AI và Wang, phản ánh rõ nỗi lo lắng vì Meta đang dần tụt hậu trong cuộc đua AI.
Mặc dù Meta đã ra mắt mô hình Llama 4 Behemoth với quy mô tham số lên tới 18 nghìn tỷ vào năm 2024, nhưng ở các chỉ số then chốt như hiểu đa phương tiện và suy luận văn bản dài, nó vẫn thua GPT-4.5 khoảng 12%. Thậm chí còn khó xử hơn khi chất lượng dữ liệu huấn luyện của Llama bị phanh phui: giới chuyên môn ước tính khoảng 30% dữ liệu đến từ nội dung mạng xã hội chất lượng thấp, khiến mô hình thường xuyên đưa ra thông tin sai lệch.
Đội ngũ Scale AI sau 2 năm thành lập, người ngoài cùng bên trái là Wang｜Nguồn ảnh: Scale AI
“Điều chúng tôi thiếu không phải là năng lực tính toán, mà là dữ liệu sạch và nhân tài kỹ thuật hàng đầu,” một nhà nghiên cứu AI tại Meta phàn nàn ẩn danh. Điều này lý giải vì sao Zuckerberg sẵn sàng chi đậm để mời bằng được Wang – một “gã điên cuồng xây dựng hạ tầng” nổi tiếng với công nghệ gắn nhãn dữ liệu.
Việc Scale AI – công ty gắn nhãn dữ liệu có định giá cao nhất – nhanh chóng nổi tiếng không phải là điều ngẫu nhiên. Theo báo cáo, lợi thế cạnh tranh cốt lõi của Scale AI nằm ở khả năng biến dữ liệu thô thành “nhiên liệu” dùng được cho AI:
Độ chính xác gắn nhãn cấp quân sự: Nhờ hệ thống “bảo hiểm kép” kết hợp giữa nhân viên gắn nhãn và kiểm tra chất lượng bằng AI, tỷ lệ lỗi dữ liệu của họ chỉ ở mức 0,3%, trong khi trung bình ngành là 5% (theo tự công bố).
Độc quyền dữ liệu đa phương thức: Sở hữu kho dữ liệu hành động video lớn nhất thế giới (gồm 120 triệu đoạn dữ liệu hành động con người) và tập dữ liệu văn bản đa ngôn ngữ (bao gồm 217 ngôn ngữ).
Trên thực tế, việc chi 14,9 tỷ USD khổng lồ để mua “một nửa” Scale AI và có được cá nhân Wang, tham vọng của Meta không chỉ dừng lại ở các mô hình AI lớn.
02 Chuyển hướng sang hạ tầng AI, bù đắp điểm yếu B2B
Dữ liệu, năng lực tính toán và mô hình là ba yếu tố then chốt trong lĩnh vực mô hình lớn. Là một gã khổng lồ mạng xã hội, Meta có lợi thế tự nhiên về dữ liệu và năng lực tính toán. Tuy nhiên, cụm từ “dữ liệu” cần được đặt trong dấu ngoặc kép, vì dù lượng dữ liệu của Meta rất lớn, nếu chất lượng kém thì hiệu quả huấn luyện mô hình AI cũng không cao.
“Mỗi câu trả lời GPT bạn nhìn thấy đều dựa trên 500 điểm dữ liệu do chúng tôi gắn nhãn,” câu nói của Wang đã giải thích nỗi lo lắng của Meta. Khi OpenAI dùng dữ liệu từ Scale AI để huấn luyện ra các mô hình thông minh hơn, Meta lại bị mắc kẹt trong hòn đảo dữ liệu mạng xã hội của chính mình. Việc mua lại Scale AI giống như trực tiếp chiếm lấy “kho đạn dược” của đối thủ cạnh tranh.
Scale AI nắm giữ 35% lưu lượng dữ liệu huấn luyện AI toàn cầu, phục vụ các khách hàng hàng đầu từ Ngũ Giác Đài đến OpenAI. Các kỹ sư tại Viện Nghiên cứu Meta than phiền: “Khi dùng Llama 3 để huấn luyện, chúng tôi lãng phí tới 30% năng lực tính toán vào việc làm sạch dữ liệu rác, trong khi độ chính xác gắn nhãn của Scale AI đạt tới 99,7%.”
Có được việc làm sạch và gắn nhãn dữ liệu chính xác từ Scale AI, giới chuyên môn ước tính Meta sẽ giảm tỷ lệ ô nhiễm dữ liệu huấn luyện từ 15% xuống còn 2%, rút ngắn chu kỳ huấn luyện Llama 5 thế hệ tiếp theo 40%. Người trong cuộc tiết lộ, mô hình “Llama 5 Behemoth” đang trong giai đoạn thử nghiệm có quy mô tham số lên tới 30 nghìn tỷ, chuyên dùng để chinh phục AGI.
Đồng thời, hệ thống gắn nhãn của Scale AI đã được tối ưu sâu cho kiến trúc chip AI tùy chỉnh của Meta, tạo thành vòng khép kín “gắn nhãn dữ liệu - huấn luyện mô hình - tối ưu phần cứng”, có thể giúp chi phí suy luận của mô hình Llama giảm xuống còn 1/3 so với GPT-4o.
Có thể nói, nhờ sự góp mặt của Scale AI, mô hình Llama của Meta sẽ được cải thiện đáng kể về chất lượng huấn luyện, hiệu suất và chi phí.
Thực tế, sự tham gia của Scale thậm chí có thể tái cấu trúc toàn bộ chiến lược cạnh tranh AI của Meta. So với Google và Microsoft, Meta vốn thiếu nền tảng điện toán đám mây nên lâu nay chỉ hoạt động mạnh ở thị trường tiêu dùng (C2C). Nhưng giờ đây, với năng lực từ Scale, Meta dự định cung cấp dịch vụ dữ liệu Scale AI ra bên ngoài thông qua các nền tảng đám mây như AWS/Azure, xây dựng hệ sinh thái khép kín tương tự “Copilot+OpenAI” của Microsoft, biến đối thủ thành khách hàng.
Nếu nói dữ liệu là dầu mỏ của thời đại mới, thì Meta đã kiểm soát gần như toàn bộ hệ thống hạ tầng AI bằng cách mua lại “nhà máy lọc dầu” dữ liệu lớn nhất – Scale AI.
Meta dần tụt hậu trong cuộc đua AI｜Nguồn ảnh: Meta
Tất nhiên, chưa thể chắc chắn liệu các đối thủ cạnh tranh như OpenAI hay Anthropic có thật sự chấp nhận điều này hay không. Dù Meta chỉ mua một nửa Scale AI (và một nửa Wang), điều đó rõ ràng đã đủ khiến các đối thủ cảnh giác về tính trung lập của Scale AI, vì vậy OpenAI đang tăng tốc hợp tác với Handshake – đối thủ cạnh tranh của Scale AI.
Tuy nhiên, xét đến lợi thế áp đảo của Scale AI trong lĩnh vực gắn nhãn dữ liệu, việc các công ty như OpenAI lập tức cắt đứt quan hệ là điều không thực tế. Ít nhất trong ngắn hạn, các gã khổng lồ AI vẫn cần dịch vụ của Scale AI.
Dù các khách hàng cũ của Scale AI có thể dần giảm đơn đặt hàng, Meta và Scale AI đã lên kế hoạch tìm kiếm nguồn thu mới – khách hàng chính phủ và quốc phòng. Theo báo cáo, Scale AI đã nhận được đơn đặt hàng từ quân đội Mỹ trị giá hơn 200 triệu USD. Đồng thời, bản thân Scale AI cũng đang mở rộng sang các ứng dụng AI chuyên biệt trong lĩnh vực quốc phòng, và năng lực bán hàng doanh nghiệp cùng uy tín của Meta chắc chắn sẽ thúc đẩy mạnh mẽ sự phát triển tương lai của Scale AI.
Giới trong ngành đồn đoán, thỏa thuận khổng lồ giữa Meta và Scale AI còn chứa một điều khoản đánh cược ẩn: Nếu tốc độ tăng trưởng doanh thu của Scale AI trong ba năm tới thấp hơn 80%, Meta có quyền mua nốt phần cổ phần còn lại với giá chiết khấu – điều này đồng nghĩa Wang không chỉ phải “giúp Meta AI vĩ đại trở lại”, mà bản thân Scale AI của anh cũng phải tiếp tục tăng trưởng doanh thu mạnh mẽ. Và lĩnh vực B2B rõ ràng sẽ trở thành nguồn tăng tốc mới cho cả hai bên.
Ngay cả khi Wang chỉ tham gia Meta với tư cách người đứng đầu Phòng thí nghiệm Trí tuệ Siêu cấp trong tình trạng “chân trong chân ngoài”, anh cũng sẽ tạo ra hiệu ứng “cá mập” cực mạnh. Trong cộng đồng AI Thung lũng Silicon, Meta luôn nổi tiếng với bầu không khí học thuật đậm đặc, và việc mở mã nguồn Llama vì tinh thần phổ cập tri thức chính là kết quả của tư duy học thuật này. Nhưng tư duy “lấy dữ liệu làm trung tâm” mà Wang hết sức đề cao chắc chắn sẽ gây chấn động và thay đổi sâu sắc đội ngũ AI hiện tại của Meta.
Theo báo chí, ngay sau khi gia nhập Meta, Wang đã lập tức hủy bỏ ba dự án học thuật và thúc đẩy cả nhóm chuyển hướng sang các mục tiêu thực tế hơn.
Nếu không tính đến rào cản từ luật chống độc quyền, khoản đầu tư khổng lồ lần này của Meta vào Scale AI và cá nhân Wang có thể tái định hình vai trò và định hướng phát triển của Meta trong cuộc cạnh tranh AI khốc liệt, không chỉ giúp Meta nhanh chóng thu hẹp khoảng cách với đối thủ trong lĩnh vực mô hình, mà còn biến gã khổng lồ mạng xã hội này từ một ứng dụng thành một nền tảng hạ tầng AI.
Bản chất của canh bạc này là Meta cố gắng dùng sức mạnh vốn để viết lại luật chơi trong cuộc đua AI. Như nhà phân tích Thung lũng Silicon Sarah Guo từng nói: “Khi mọi người đang miệt mài chế tạo xe hơi, Meta đã mua toàn bộ tuyến đường cao tốc —— bất kể ai ngồi trên xe, đều phải trả phí qua đường.”
Chào mừng tham gia cộng đồng chính thức TechFlow
Nhóm Telegram:https://t.me/TechFlowDaily
Tài khoản Twitter chính thức:https://x.com/TechFlowPost
Tài khoản Twitter tiếng Anh:https://x.com/BlockFlow_News
极客公园
