Những điểm chính
Một năm sau khoản cược 14,3 tỷ USD của Meta vào Alexandr Wang, công ty cuối cùng đã có mô hình AI độc quyền đầu tiên — nhưng vẫn xếp sau OpenAI, Anthropic và Google trong một cuộc đua nơi vị trí thứ hai phải trả giá đắt.
Quyết định bổ nhiệm Wang làm giám đốc AI của Meta vào giữa năm 2025 là thương vụ tuyển dụng giám đốc đắt nhất trong lịch sử ngành công nghệ. Khoản chi trả này phản ánh sự cấp bách mà Mark Zuckerberg cảm thấy khi Meta gấp rút bắt kịp trong lĩnh vực AI tạo sinh sau nhiều năm ưu tiên metaverse. Mười hai tháng sau, công ty đã cho ra mắt mô hình ngôn ngữ lớn nội bộ đầu tiên, nhưng khoảng cách với các phòng thí nghiệm tiên phong vẫn chưa được thu hẹp đáng kể, theo các so sánh điểm chuẩn được Edgen xem xét.
"Meta đang chơi trò đuổi bắt trong một cuộc chơi nơi những người dẫn đầu đang tăng tốc, không đứng yên," Sarah Guo, người sáng lập Conviction Capital và cựu đối tác tại Greylock, người đã theo dõi các chu kỳ đầu tư AI từ năm 2022, cho biết. "Câu hỏi là liệu 14,3 tỷ USD có mua cho bạn một chỗ ngồi tại bàn đàm phán hay chỉ là tấm vé tham gia cuộc đua."
Sự hỗn loạn nội bộ rất nghiêm trọng. Zuckerberg đã thừa nhận trong một bản ghi nhớ tháng 6 rằng Meta đã phạm sai lầm trong quá trình chuyển đổi sang lực lượng lao động tập trung vào AI, bao gồm việc cắt giảm 10% lực lượng lao động toàn cầu và điều chuyển 7.000 nhân viên sang các quy trình làm việc liên quan đến AI. Đơn vị Kỹ thuật AI Ứng dụng mới của công ty đã triển khai cấu trúc quản lý phẳng với tỷ lệ lên tới 50 nhân viên đóng góp cá nhân trên mỗi quản lý, một cấu hình mà các cựu nhân viên mô tả là hỗn loạn. Các cuộc ra đi cấp cao từ các phòng thí nghiệm đối thủ mà Meta đã tuyển dụng ráo riết — bao gồm các nhà nghiên cứu từ Google Brain và DeepMind — càng làm xói mòn tinh thần.
Khoảng cách mô hình vẫn còn lớn
Mô hình độc quyền đầu tiên của Meta, mà công ty chưa công bố tên chính thức, đạt điểm giữa 80 trên điểm chuẩn MMLU, theo những người quen thuộc với kết quả. Con số này so với điểm trên 90 của OpenAI GPT-5, Claude 4 của Anthropic và Gemini 2.5 Ultra của Google. Trên các điểm chuẩn lập trình như HumanEval, khoảng cách còn lớn hơn, với mô hình của Meta thua kém khoảng 10 điểm phần trăm.
Sự thiếu hụt về hiệu suất không hoàn toàn là vấn đề kỹ thuật. OpenAI và Anthropic mỗi công ty đã huy động hơn 10 tỷ USD chỉ riêng trong năm 2025, phần lớn dành cho hạ tầng tính toán. Bộ phận DeepMind của Google được hưởng lợi từ kế hoạch xây dựng trung tâm dữ liệu trị giá hơn 50 tỷ USD của Alphabet đến năm 2027. Meta, mặc dù cam kết chi hơn 40 tỷ USD chi tiêu vốn hàng năm cho hạ tầng AI, đã phải phân bổ năng lực tính toán giữa việc huấn luyện các mô hình tiên phong và phục vụ suy luận cho các nền tảng mạng xã hội, nơi xử lý hàng tỷ yêu cầu hàng ngày trên Facebook, Instagram và WhatsApp.
Chi phí huấn luyện càng làm phức tạp thêm thách thức. Một lần chạy mô hình tiên phong có thể yêu cầu 25.000 GPU Nvidia H100 hoạt động liên tục trong 90 ngày, tiêu thụ điện năng tương đương mức sử dụng hàng năm của hàng nghìn hộ gia đình. Năng lực trung tâm dữ liệu của Meta, dù mở rộng nhanh chóng, vẫn không theo kịp nhu cầu từ các nhóm nghiên cứu, dẫn đến tranh chấp xếp hàng nội bộ khiến các chu kỳ huấn luyện bị trì hoãn hàng tuần, theo ba cựu nhân viên.
Sự xoay trục của Zuckerberg và hệ quả nhân sự
Bản ghi nhớ nội bộ của Zuckerberg, đề ngày 12 tháng 6, thừa nhận rằng sự phức tạp của việc tái cấu trúc xoay quanh AI "chắc chắn đã dẫn đến sai lầm." Ông nhấn mạnh Meta sẽ ưu tiên điều chuyển nội bộ hơn là sa thải thêm và sẽ thu hẹp việc mở rộng trách nhiệm giám sát của quản lý. Công ty cũng có kế hoạch tăng đầu tư vào các sáng kiến xây dựng đội nhóm, bao gồm một cuộc hackathon quy mô lớn vào tháng 7 và ngân sách lớn hơn cho các sự kiện công ty.
Việc cắt giảm lực lượng lao động đặc biệt gây khó khăn cho các quản lý cấp trung và nhà phát triển phần mềm, những người chịu gánh nặng chính trong đợt sa thải 8.000 nhân viên được công bố đầu năm 2026. Meta đã tạo ra các vai trò mới trong các chức năng liên quan đến AI để tiếp nhận nhân viên bị dịch chuyển, nhưng quá trình chuyển đổi diễn ra không đồng đều. Một số đội mất đi các kỹ sư giàu kinh nghiệm trong khi nhận được nhân viên mới với chuyên môn AI, tạo ra sự chênh lệch kỹ năng làm chậm tiến độ dự án.
Bối cảnh rộng hơn là chiến lược AI của Meta mang rủi ro cao bất thường. Mảng kinh doanh quảng cáo cốt lõi của công ty đã tạo ra hơn 160 tỷ USD doanh thu năm ngoái, và Zuckerberg đã đặt cược giai đoạn tăng trưởng tiếp theo của công ty vào các tính năng hỗ trợ AI — từ tạo quảng cáo tự động đến đề xuất nội dung do AI tạo ra. Nếu các mô hình của Meta không thể sánh được chất lượng với các sản phẩm của đối thủ, rủi ro không chỉ là sự lạc hậu về mặt kỹ thuật mà còn là sự xói mòn doanh thu quảng cáo nuôi sống toàn bộ doanh nghiệp.
Tương lai nào cho tham vọng AI của Meta
Zuckerberg cho biết Meta không dự kiến thêm các đợt sa thải quy mô lớn, toàn doanh nghiệp trong năm nay, mặc dù ông cảnh báo rằng bản chất thay đổi nhanh chóng của ngành công nghệ khiến các cam kết chắc chắn trở nên khó khăn. Cột mốc quan trọng tiếp theo của công ty là hackathon tháng 7, nơi sẽ giới thiệu các dự án AI nội bộ và có thể báo hiệu hướng đi sản phẩm nào Meta sẽ ưu tiên.
Đối với các nhà đầu tư, phép tính rất đơn giản. Cổ phiếu Meta đang giao dịch ở mức khoảng 23 lần thu nhập dự phóng, thấp hơn mức 26 lần của Alphabet và cao hơn mức trung bình của S&P 500. Cam kết 14,3 tỷ USD cho Wang chiếm khoảng 9% dòng tiền tự do hàng năm của Meta — một canh bạc chưa tạo ra mô hình cạnh tranh nhưng đã tiêu tốn nguồn lực có thể được triển khai ở nơi khác. Quan hệ đối tác của Microsoft với OpenAI và phát triển nội bộ của Google đều đưa ra các mô hình thay thế về cách cạnh tranh trong AI, và không mô hình nào yêu cầu một thương vụ tuyển dụng giám đốc duy nhất tiêu tốn hàng chục tỷ USD.
Sáu tháng tới sẽ quyết định liệu nhiệm kỳ của Wang được nhớ đến như một canh bạc táo bạo thành công hay một sự chệch hướng tốn kém. Mô hình độc quyền đầu tiên của Meta là một bằng chứng về khái niệm, không phải một sản phẩm. Công ty cần cho ra mắt thứ gì đó cạnh tranh được về điểm chuẩn, về chi phí suy luận trên mỗi token, và về mức độ chấp nhận của nhà phát triển — và cần làm điều đó trước khi thế hệ mô hình tiếp theo từ OpenAI và Google biến khoảng cách hiện tại thành một vực thẳm.
Bài viết này chỉ mang tính chất tham khảo và không cấu thành lời khuyên đầu tư.
