- Khoản đầu tư $14B (14 tỷ USD, khoảng 20 nghìn tỷ won) của Meta, vốn được biết đến như một thương vụ mua lại Scale AI, thực chất không phải là thâu tóm toàn bộ mà nhằm nắm 49% cổ phần và chiêu mộ CEO Alexandr Wang
- Nhân viên hiện tại của Scale AI vẫn tiếp tục nắm giữ cổ phiếu đồng thời nhận cổ tức bằng tiền mặt, còn Alexandr Wang chuyển sang Meta nhưng vẫn ở lại hội đồng quản trị
- Mục tiêu của Meta không phải hoạt động kinh doanh của Scale AI mà tập trung vào việc chiêu mộ cá nhân Alexandr Wang
- Gần đây, Meta đang hụt hơi trong cuộc đua AI, đồng thời gặp vấn đề về chính trị nội bộ và lãnh đạo; đặc biệt là văn hóa nghiên cứu bảo thủ xoay quanh Yann LeCun khiến kết quả kém hiệu quả
- Tác giả đánh giá việc bỏ ra khoản tiền 11 chữ số cho một cá nhân cụ thể là phi lý, nhưng nhấn mạnh rằng Meta cần tập trung cải thiện văn hóa tổ chức và cấu trúc nhân tài
Cập nhật: cấu trúc cổ phần của nhân viên Scale AI
- Nhân viên Scale AI nhận một lần khoản cổ tức tương ứng với phần premium trên toàn bộ cổ phiếu, đồng thời vẫn tiếp tục giữ số cổ phiếu mình đang sở hữu
- Khác với các thương vụ mua lại truyền thống, cấu trúc này cho phép nhân viên tiếp tục hưởng thêm lợi ích từ tăng trưởng tương lai của công ty
- Được biết CEO Alexandr Wang đã trực tiếp yêu cầu cấu trúc này, và nó được đánh giá tích cực ở góc độ bảo vệ nhân viên
- Phần lớn số tiền không chỉ chảy vào tay CEO mà được phân bổ cho toàn bộ nhân viên
- Về thực chất, Meta không mua lại toàn bộ Scale AI mà đang thực hiện một khoản đầu tư mang tính cung cấp phần thưởng tiền mặt mới cho cổ đông và nhân viên
Ý nghĩa thực sự của thương vụ 'mua lại' 14 tỷ USD của Meta
- Meta đầu tư 14 tỷ USD vào Scale AI nhưng chỉ nắm 49% cổ phần, còn quyền kiểm soát quản trị vẫn thuộc về hội đồng quản trị của Scale AI
- Về mặt pháp lý đây không phải là một vụ 'mua lại', nhưng trên thực tế, tổng tỷ lệ sở hữu của Meta và Alexandr Wang vượt quá mức đa số nên có thể xem là đang nắm quyền ra quyết định của công ty
- CEO Alexandr Wang chuyển sang Meta nhưng vẫn ở lại hội đồng quản trị Scale AI và tiếp tục gây ảnh hưởng đến việc điều hành công ty
- Cấu trúc giao dịch kiểu này là hiếm thấy trong ngành và cho thấy mục tiêu cốt lõi của Meta không phải là bản thân công ty mà là giành lấy một nhân sự cụ thể (Alexandr Wang)
- Không giống các vụ mua lại thông thường, thương vụ này không tiền mặt hóa toàn bộ cổ phần mà được thiết kế để chỉ chuyển nhượng một phần cổ phần nhưng vẫn có thể kiểm soát quyền quản trị
Bản chất của Scale AI và điều Meta thực sự muốn
- Scale AI vận hành mô hình kinh doanh kiểu 'Mechanical Turk as a Service', tập trung vào gán nhãn dữ liệu B2B và thuê ngoài nguồn nhân lực quy mô lớn
- Năng lực cạnh tranh của công ty này không nằm ở thuật toán tối tân hay IP, mà ở vận hành nhân lực hiệu quả và sản xuất bộ dữ liệu số lượng lớn
- Các công ty AI lớn vốn đã làm việc với nhiều đối tác gán nhãn dữ liệu và vận hành đội ngũ gán nhãn nội bộ, nên không phụ thuộc tuyệt đối vào dữ liệu của Scale AI
- Trên thực tế, khách hàng chính của Scale AI là Toyota, Etsy, GM, các cơ quan chính phủ và những đơn vị đi sau hoặc tổ chức không chuyên sâu trong hệ sinh thái AI
- Đây là cơ sở cho thấy Meta không đánh giá quá cao chính hoạt động kinh doanh của Scale AI mà tập trung vào việc bảo đảm nhân tài chủ chốt
Năng lực AI suy yếu của Meta và các vấn đề nội bộ
- Kể từ sau Llama 2, Meta đã tụt lại phía sau OpenAI, Google, Anthropic và các đối thủ khác trong cuộc đua AI
- Ban đầu, công ty xây dựng hình ảnh 'Linux của thế giới AI' bằng chiến lược mã nguồn mở và hệ sinh thái do cộng đồng dẫn dắt, nhưng đã đánh mất sức cạnh tranh sau khi các mô hình mới như Deepseek xuất hiện
- Tổ chức nghiên cứu AI của Meta là FAIR (Foundational AI Research) mang văn hóa bảo thủ, thiếu định hướng thị trường và xoay quanh Yann LeCun, từ đó cản trở đổi mới
- LeCun từng trì hoãn việc chấp nhận công nghệ mới vì sự kiên định với Lua và Torch, cùng thái độ hoài nghi với transformer và LLM; thậm chí có giai thoại rằng nhóm Llama ban đầu đã bí mật làm prototype sau lưng LeCun rồi trình diễn trực tiếp cho Zuckerberg
- Tình trạng trì trệ nội bộ, xung đột lãnh đạo và chảy máu nhân sự chủ chốt kéo dài, tạo thành vòng luẩn quẩn khiến đổi mới AI toàn công ty chậm lại
Chiến lược chiêu mộ nhân tài táo bạo của Zuckerberg
- Zuckerberg cho rằng nguyên nhân khiến bộ phận AI của Meta sa sút nằm ở bộ máy quan liêu nội bộ và sự cứng nhắc của tổ chức, nên đã theo đuổi chiến lược chiêu mộ nhân sự đột phá để vượt qua điều đó
- Ông trực tiếp mời chào các nhân tài hàng đầu ngành với mức đãi ngộ 8–9 chữ số (hàng trăm triệu đến hàng tỷ USD), tổ chức báo cáo trực tiếp cho CEO và môi trường nghiên cứu tự chủ
- Thực tế, nhiều nguồn tin cho biết Meta đã tiếp cận hàng loạt nhân vật trong giới AI như Nat Friedman, Daniel Gross và Ilya Sutskever
- Alexandr Wang là trường hợp thành công đầu tiên, nhờ mối quan hệ với Zuckerberg và vai trò cố vấn AI không chính thức
- Tuy vậy, vẫn tồn tại góc nhìn hoài nghi về việc liệu chiến lược dồn nguồn lực vào những 'siêu sao' bằng các khoản đầu tư khổng lồ có thực sự hiệu quả trong đổi mới tổ chức và nâng cao năng lực AI hay không
Kết luận và đánh giá của tác giả
- Tác giả nhấn mạnh rằng đổi mới AI không xuất phát từ một 'thiên tài' đơn lẻ mà từ môi trường thử nghiệm tập thể và hợp tác
- Bài viết lấy Google làm ví dụ cho thấy một môi trường có tự do nghiên cứu, hợp tác mạnh và nguồn lực gần như vô hạn có thể dẫn dắt đổi mới trong dài hạn
- Tác giả chỉ ra rằng việc cải thiện thương hiệu và văn hóa nội bộ mới là chìa khóa để Meta khôi phục năng lực cạnh tranh AI, còn cách tiếp cận dồn khoản đầu tư khổng lồ vào một cá nhân mang rủi ro lớn
- Dù vẫn đặt kỳ vọng vào khả năng hành động và thúc đẩy thay đổi của Zuckerberg, tác giả cho rằng chiến lược 'chiêu mộ một người' bằng mức đãi ngộ 11 chữ số liệu có trở thành lời giải cho đổi mới AI của Meta hay không vẫn là dấu hỏi
2 bình luận
Bản thân nhà sáng lập có thể đã thoái vốn một mình, nhưng nếu làm vậy thì những nhân viên còn lại hẳn sẽ khó thoái vốn hơn.
Có vẻ như phần cổ phần Meta mua được không chỉ là cổ phần của nhà sáng lập mà còn gồm cả phần của nhân viên.
Alexander Wang đúng là một nhân vật rất đáng nể..
Ý kiến trên Hacker News
Tôi nghĩ bài viết đã không chỉ ra đúng lý do Meta chỉ đầu tư 49% vào Scale. Meta tránh được khâu rà soát pháp lý toàn cầu theo cách này. Nếu thâu tóm toàn bộ thì họ sẽ cần được cơ quan chức năng ở nhiều nước phê duyệt, còn đầu tư cổ phần thiểu số thì không thuộc diện đó. Các cổ đông cũng có thể thu được lợi ích gần như từ một thương vụ mua lại mà vẫn tránh được bất định về pháp lý. Phần còn lại của Scale vẫn còn cơ hội thành công và tiếp tục mang lại lợi ích bổ sung cho cổ đông, bao gồm cả Meta. Kết quả là một cấu trúc đôi bên cùng có lợi
Không thể vì là đầu tư cổ phần thiểu số mà bỏ qua điều tra chống độc quyền. Ở Mỹ, các quy định như 15 U.S.C. §18 vẫn có thể xem xét các vụ mua lại một phần hay đầu tư cổ phần thiểu số. Châu Âu cũng vậy
Suy luận rằng Meta chọn cách này thay vì M&A vì muốn hành động nhanh là điều có thể hiểu được. Trong bài của tôi, tôi cũng nói rằng việc Meta thâu tóm một công ty liên quan trực tiếp tới mảng kinh doanh cốt lõi là không hợp lý, nhưng tôi vẫn cho rằng điều đó có thể xảy ra. Tuy vậy, tôi không nghĩ đây là tình huống đôi bên cùng có lợi. Cổ phiếu của Scale vẫn thanh khoản thấp, và khi các thành viên chủ chốt rời đi thì từ góc nhìn của người nắm cổ phiếu, giá trị còn giảm đi
Microsoft và Google cũng làm tương tự (ví dụ: khoản đầu tư vào Character AI). Scale không phải một phòng thí nghiệm AI, mà về bản chất là nền tảng thuê ngoài kiểu Fiverr. Tôi không rõ việc đưa nhân sự từ đó về sẽ giúp tăng sức hấp dẫn nghiên cứu AI của Meta ra sao
Thực tế, có thông tin cho rằng cấu trúc đầu tư lần này được thực hiện theo đề nghị của Wang (CEO của Scale). Nói cách khác, mục tiêu lớn là tạo thanh khoản cho nhà đầu tư và nhân viên. Về phía Meta, tôi không nghĩ họ đặc biệt muốn sở hữu Scale. Họ vốn đã tận dụng tốt dữ liệu của Scale rồi, nên việc phải nắm công ty đó không phải là nhu cầu trực tiếp
Có vẻ OpenAI đã có một thương vụ tốt khi đưa Jony Ive về với giá 6,5 tỷ USD. Nhưng trái với những tin đồn rằng Llama 4 trông rất ấn tượng trên benchmark, trải nghiệm sử dụng thực tế lại quá thất vọng, đến mức xuất hiện cả cáo buộc Meta đã thao túng số liệu. Bản thân tôi cũng không rõ benchmark đang đo cái gì, và khi dùng thực tế thì tôi không cảm nhận được sự khác biệt tương xứng với những lời đồn kiểu "AI quá đỉnh!". Tôi vẫn liên tục gặp những câu trả lời lạc quẻ
Benchmark cũng có nhiều loại. Một loại là những thước đo định lượng dựa trên dữ liệu thực tế, loại khác là phản ứng của công chúng. Benchmark thực tế có thể là chỉ báo sớm, nhưng không phải lúc nào cũng đúng; sau cùng điều quan trọng nhất vẫn là đánh giá của số đông. Chỉ cần nhìn phản ứng trên Reddit cũng có thể thấy Gemini 2.5 được đánh giá tốt hơn Claude 3.7
Tôi không đánh giá cao thành tựu của Jony Ive thời ở Apple: laptop quá mỏng, thiết kế không thể sửa chữa, bàn phím khó dùng, con chuột không dùng được khi đang sạc, thiết kế vỏ máy gây giảm hiệu năng, UI bị trừu tượng hóa không cần thiết, cùng nhiều điểm gây thất vọng khác như việc đến giờ vẫn không thể dùng chuột trong lúc sạc
Thật đáng ngạc nhiên khi Jony Ive gần như sao chép phong cách của Dieter Rams mà vẫn xây được sự nghiệp siêu sao. Tôi không thể hình dung ông ấy sẽ mang lại giá trị gì cho OpenAI. Đây là người đã làm hỏng laptop Apple suốt 5 năm
Thực ra OpenAI không trực tiếp đưa Jony Ive về. Họ mua lại một liên doanh đã tồn tại trước đó, nên Ive đã kịp hiện thực hóa lợi nhuận, và giờ chỉ còn là quan hệ hợp đồng với công ty thiết kế. Tôi nghĩ đây là kèo Ive thắng lớn còn OpenAI thì không được lợi mấy
Benchmark của Llama 4 mà Meta công bố gần như ngay lập tức đã bị chứng minh là sai lệch
Tôi phản đối quan điểm cho rằng dữ liệu của Scale AI chỉ là thứ yếu với Wang. Gán nhãn dữ liệu giờ không còn đơn giản là giao cho lao động phổ thông nữa, mà đã mở rộng sang trình diễn của chuyên gia và thiết kế workflow. Đây là dữ liệu cấp cao cho phép suy ra cách các frontier lab xây dựng môi trường RL. Tôi nghĩ đó mới là động cơ thực sự.
Ngoài ra, tôi cũng không đồng ý với lập luận rằng ai cũng có thể làm LLM. Những người có thể huấn luyện LLM đủ sức cạnh tranh ở quy mô lớn trên toàn thế giới có lẽ chỉ vào khoảng vài trăm người, và điều này đòi hỏi lượng bí quyết kỹ thuật cùng vô số mẹo cực lớn. Đó cũng là lý do khi báo cáo về DeepSeek xuất hiện, nhiều người đã rất ngạc nhiên.
Tôi cũng không đồng ý rằng phần lớn tiến bộ trong ML chỉ là ăn may, hay rằng chỉ các tổ chức phân tán mới là hợp lý. Có rất nhiều người như Schmidhuber, Shazeer, Alec Radford đã liên tục theo đuổi nghiên cứu nền tảng, và cũng cần nhìn nhận rằng OpenAI đã mở rộng cuộc chơi này bằng cách đầu tư tập trung thay vì thử nghiệm phân tán. Deepmind cũng là ví dụ tương tự
Huấn luyện LLM tuy khó nhưng không phải kiểu khó đến mức bất khả thi để học. Với khoảng 3 tháng kinh nghiệm sau khi tốt nghiệp đại học, tôi thấy độ khó giữa huấn luyện mô hình nhỏ và mô hình lớn không khác nhau quá nhiều. Các thư viện như torch hay megatron cũng hỗ trợ rất nhiều
Tôi nghĩ tất cả các nhà nghiên cứu đều rất giỏi và tôi không có ý hạ thấp ai cả. Nhưng tôi tin rằng những thay đổi lớn hay ý tưởng mới trong ML thực sự đang xuất hiện từ rất nhiều nơi, do nhiều người khác nhau giao tiếp theo cách phi tập trung tạo ra. Đó là quan điểm cá nhân của tôi
Xung đột nội bộ và vấn đề văn hóa trong tổ chức AI của Meta là rất nghiêm trọng. Hiện có ba tổ chức "AI" chính là GenAI, FAIR và RL-R
FAIR đã mất vai trò trung tâm sau khi bị phân tán sang nhiều tổ chức khác và cũng đã mất nhiều nhân sự
GenAI vốn là một nhóm nhỏ nhưng giờ chỉ liên tục phình to, sản phẩm thì ngày càng mơ hồ, còn lãnh đạo lại thiếu kinh nghiệm triển khai sản phẩm hay làm ML thực chiến. Họ chỉ đang làm A/B test hàng tuần
RL-R thì bị ràng buộc với tổ chức avatar, trong khi lãnh đạo nghiêng về chủ nghĩa hoàn hảo hơn là khả năng thực thi, nên có vẻ sớm muộn cũng thất bại. Họ đã đốt 15 tỷ USD dù những hệ thống đơn giản lại hoạt động tốt hơn hệ thống hoàn toàn dựa trên ML
Cũng có tổ chức hand interaction phụ thuộc vào wristband, nhưng họ thậm chí còn chưa có nguyên mẫu quy mô lớn tử tế nào và trải nghiệm thì quá bất tiện
Tổ chức display đã hứa hẹn quá mức nên thất bại trong việc đưa các sản phẩm như Orion thành sản phẩm tiêu dùng
Đội mapping thì chỉ đang làm kính nghiên cứu thu thập dữ liệu cá nhân quá mức
RL-R từng có nhiều nhân tài, nhưng với văn hóa "tuyển xong rồi sa thải" thì gần như không thể làm nghiên cứu chấp nhận rủi ro
Nếu nhìn đây như một công ty gán nhãn dữ liệu thì cả câu chuyện này đúng là buồn cười. Nó đơn giản đến mức khiến người ta nghĩ tới kiểu bài toán "phân loại hotdog", nên việc chi 14 tỷ USD đã là điều gây sốc
Meta kiếm tiền từ quảng cáo quá giỏi, đến mức các dự án đốt hàng tỷ USD mà vẫn không ảnh hưởng đáng kể, cổ phiếu vẫn tăng. Thậm chí P/E của họ cũng không quá cao. Đây thật sự là một hiện tượng đáng kinh ngạc
Tôi cho rằng quan điểm của tác giả về AGI không tuân theo phương pháp khoa học. Theo suy đoán của tôi, mục tiêu lớn hơn của Meta là thu hút thật nhiều người có ảnh hưởng để có thể đổi mục tiêu theo mỗi lần định nghĩa AGI thay đổi. Nói cách khác, họ nhắm tới quyền dẫn dắt hệ hình hơn là năng lực thực chất
Hai đoạn cuối đọc xong vẫn thấy rối và khó hiểu.
Tôi không thấy có nhiều cơ sở để nói Zuck là một CEO đặc biệt xuất sắc. Facebook hơn 10 năm nay gần như không có sản phẩm mới thành công ngoài các thương vụ mua lại
Việc một dịch vụ mới như TikTok vượt qua Instagram là điều khá đáng xấu hổ. Meta Quest chỉ là mảng phụ liên tục thua lỗ, và tôi nghi ngờ liệu nó có đáng để cả công ty phải đổi tên hay không
So với Microsoft, Google hay Amazon, Meta thua xa về mức độ được khách hàng tin tưởng. Khoảng cách niềm tin này khiến các mảng kinh doanh mới của Meta luôn gặp khó. Trong khi cùng xử lý các thứ như LinkedIn, Gmail hay Search, Microsoft và Google vẫn được tin hơn hẳn
Cá nhân tôi thấy Meta đang ở thế dùng 14 tỷ USD để cuối cùng đầu tư vào công ty khác vì tự mình không thể tạo ra một câu chuyện thành công cho sản phẩm mới
(tham khảo: https://allaboutcookies.org/big-tech-trust)
Mảng kinh doanh cốt lõi của họ có lợi nhuận và quy mô quá vượt trội, nên chẳng nhất thiết phải có "công nghệ mới". Đổi mới là điều không bắt buộc. Trong bối cảnh cạnh tranh yếu, doanh nghiệp vẫn có thể tăng trưởng cực lớn mà không cần đổi mới, giống cổ phiếu thuốc lá ngày xưa hay Walmart
Câu chuyện TikTok và Instagram cũng chẳng có gì đáng xấu hổ vì cả hai đều đang hoạt động tốt. Chúng có thể cùng tồn tại như Pepsi và Coca-Cola
Tôi cũng là kiểu người hâm mộ Zuck, và từ góc nhìn đó tôi có thể đưa ra lập luận bênh vực cho anh ấy, nhưng không có nghĩa là tôi đồng ý vô điều kiện; tôi cũng thấy phía chỉ trích có lý
Đánh giá năng lực CEO chỉ qua việc có tạo ra sản phẩm mới thành công hay không là một thước đo sai. Ray Ban Meta cũng đang liên tục cháy hàng và đạt thành công nhất định
Không biết bạn đã nhìn tình hình của $META (giá cổ phiếu) chưa
Những con số này đúng là điên rồ
Có những phần không đúng sự thật, và giờ tác giả cũng đã nhận ra điều đó. Bài viết đã được cập nhật với nội dung "không phải toàn bộ 14 tỷ USD đều đi vào túi Alexandr", nên tôi nghĩ tốt hơn là nên sửa cả tiêu đề