Meta có đang phá hỏng tổ chức kỹ thuật của mình?
(newsletter.pragmaticengineer.com)- Meta từ lâu lấy quyền tự chủ của kỹ sư và khả năng thực thi nhanh làm thế mạnh, nhưng quanh tháng 4/2026, niềm tin nội bộ đã lung lay mạnh sau đợt tái cơ cấu lấy AI làm trung tâm
- Để bắt kịp cuộc đua AI, công ty mua 49% cổ phần của Scale AI với giá khoảng 14,8 tỷ USD ($14.8b) và giao chiến lược AI cho Alexandr Wang, kéo theo cách vận hành tập trung vào thu thập dữ liệu và gán nhãn xâm nhập vào tổ chức kỹ thuật
- Ước tính 30–50% kỹ sư ở các nhóm cốt lõi đã bị chuyển sang ADO, và khoảng 4.000–5.000 kỹ sư phần mềm được điều sang công việc gán nhãn dữ liệu và RLHF
- Việc theo dõi thao tác gõ phím và nhấp chuột, đánh giá mức sử dụng token AI, cùng thông báo cắt giảm 10% nhân sự đã tạo ra áp lực tối ưu hóa việc dùng AI có thể đo đếm được thay vì chất lượng sản phẩm
- Sau các sự cố chiếm đoạt tài khoản Instagram và gián đoạn Facebook·Instagram, takeaway cốt lõi là ngày càng có nhiều chỉ trích cho rằng tổ chức kỹ thuật của Meta đang bị đối xử như một trung tâm chi phí thay vì profit center
Văn hóa Meta từng đề cao tốc độ và quyền tự chủ
- Văn hóa kỹ thuật của Meta đã thay đổi lớn theo hai giai đoạn
- “move fast and break things” của thập niên 2010
- “move fast with stable infra” ở đầu thập niên 2020
- Khi Facebook đạt 1 tỷ người dùng vào năm 2012, công ty đã phát cho nhân viên một cẩm nang văn hóa nội bộ dài khoảng 70 trang đặt trên bàn làm việc
- Tốc độ, không sợ hãi, tinh thần ownership và tư duy vượt khuôn khổ là các thông điệp cốt lõi
- Khắp khuôn viên treo các khẩu hiệu như “Move Fast and Break Things”, “Done is Better Than Perfect”, “Fail Harder”
- Meta của năm 2022 vẫn khá gần với mô hình tổ chức lấy kỹ sư làm trung tâm
- impact cá nhân là trục đánh giá quan trọng nhất
- So với các Big Tech khác, công ty có tương đối ít quy trình và tiêu chuẩn hóa hơn
- Việc test, tài liệu hóa và chú thích code cũng bị đánh giá là ít hơn các Big Tech khác
- Kỹ sư mới trải qua Bootcamp kéo dài 6 tuần để làm quen với văn hóa Meta và chọn đội nhóm khi onboarding
- Facebook và Instagram sở hữu hạ tầng đủ trưởng thành để hỗ trợ nhịp triển khai nhanh
- Facebook được giới thiệu là sản phẩm có hệ thống rollout tự động tinh vi trong ngành
- Instagram được nêu như một ví dụ về hạ tầng đã được kiểm chứng, đủ sức xử lý 100 triệu người dùng trong tuần đầu ra mắt Threads
- Khi đó, các kỹ sư nội bộ cảm thấy công việc của họ thuộc về một profit center tạo ra lợi nhuận cho công ty
Khoản đầu tư để không bỏ lỡ cơ hội nền tảng AI
- Meta được mô tả là một Big Tech yếu hơn về nền tảng phần cứng hoặc hệ điều hành riêng so với Apple, Microsoft, Amazon và Google
- Apple có iPhone, iPad, Mac
- Google có Android, ChromeOS, Pixel
- Microsoft có Windows
- Amazon có Kindle
- Mark Zuckerberg được cho là đã chuyển hướng sang không muốn bỏ lỡ cơ hội nền tảng tiếp theo sau khi không thể tự tạo mobile OS hay điện thoại di động trong thập niên 2010
- Các khoản đầu tư vào VR và AR là một phần của hướng đi đó
- Công ty đổ mạnh vốn vào Oculus và Meta Glasses
- Năm 2021, Facebook đổi tên thành Meta
- Sau đại dịch, mối quan tâm đại chúng với VR được đánh giá là đã giảm mạnh
- Khi AI nổi lên như xu hướng lớn trong năm 2022, Meta tung ra dòng mô hình Llama xoay quanh FAIR và tổ chức sản phẩm GenAI
- Llama 1: phát hành tháng 2/2023, sau ChatGPT 3 tháng, do FAIR phát triển
- Llama 2: phát hành tháng 6/2023, do tổ chức sản phẩm GenAI phát triển
- Llama 3: phát hành tháng 4/2024, được giới thiệu là LLM cạnh tranh nhất của Meta
- Llama 4: phát hành tháng 4/2025, bị đánh giá là mô hình “gây thất vọng sâu sắc”
- Tháng 6/2025, Meta mua 49% cổ phần Scale AI với giá 14,8 tỷ USD để tái khởi động nỗ lực AI
- CEO Scale AI Alexandr Wang phụ trách chiến lược AI của Meta
- Thương vụ định mua Manus AI với giá 2 tỷ USD bị Trung Quốc chặn nên tình trạng hoàn tất vẫn chưa rõ ràng
Củng cố thu thập dữ liệu và RLHF theo kiểu Scale AI
- Năng lực cốt lõi mà Scale AI mang vào Meta được tóm gọn là dữ liệu huấn luyện và cải thiện mô hình bằng phản hồi của con người
- Training data and labeling: cung cấp bộ dữ liệu gán nhãn chất lượng cao cho code, văn bản, hình ảnh, video
- RLHF and fine-tuning: data engine human-in-the-loop để con người đưa phản hồi cho foundation model
- Alexandr Wang được mô tả là có quyền hạn rộng để triển khai tạo dữ liệu huấn luyện, gán nhãn dữ liệu và RLHF
- Cuối tháng 4, Meta thông báo cho kỹ sư về việc đăng ký vào hệ thống theo dõi thao tác gõ phím và nhấp chuột
- Mục đích là tạo dữ liệu huấn luyện cho AI mới của Meta
- Được nói là không có cách opt-out
- Điều này làm dấy lên lo ngại quyền riêng tư về phạm vi theo dõi trong các tình huống như tài khoản ngân hàng cá nhân, email cá nhân hay trả lời cuộc gọi cá nhân
- Theo Reuters, Meta đã thu hẹp một phần kế hoạch thu thập sau phản ứng từ nhân viên
- Nhân viên được thêm chức năng tạm dừng thu thập dữ liệu tối đa 30 phút
- Cũng có thể nộp đơn xin ngoại lệ
- Theo trao đổi hiện tại với các kỹ sư Meta, hệ thống logging này chưa được rollout tại Anh do quy định bảo vệ dữ liệu
Các kỹ sư sản phẩm bị đẩy sang ADO
- Từ cuối tháng 4, các nhóm kỹ thuật sản phẩm được chỉ đạo đưa 30–50% kỹ sư sang tổ chức ADO (Agent Data Optimisation)
- Việc điều chuyển này bị xem là “mang tính ép buộc” vì đi ngược hoàn toàn với văn hóa cũ của Meta
- Trước đây kỹ sư được tuyển vào công ty chứ không phải vào một đội cụ thể
- Nhân sự mới chọn đội sau 6 tuần Bootcamp
- Việc ghép đội diễn ra bằng cách nói chuyện với nhiều nhóm và thử làm các việc nhỏ để tìm nơi phù hợp
- Chuyển nội bộ vốn dễ dàng và thường do kỹ sư chủ động
- Việc chọn đội thông qua Bootcamp bắt đầu suy yếu vào khoảng năm 2024, nhưng các kỹ sư Meta làm việc trên 2 năm vẫn có trải nghiệm được tự chọn việc mình làm
- Các đội hạ tầng và bảo mật bị ảnh hưởng đặc biệt nặng
- Ở nhiều tổ chức hạ tầng, 30–50% nhân sự bị chuyển sang ADO
- Trong một số trường hợp, những kỹ sư giỏi nhất đã bị rút đi
- Tổ chức ADO được mô tả có quy mô khoảng 6.500 người
- Trong đó ước tính khoảng 4.000–5.000 là kỹ sư phần mềm
- Với tổng số kỹ sư Meta khoảng 25.000 người, điều này đồng nghĩa cứ 5–6 kỹ sư thì có 1 người có thể đang làm toàn thời gian cho việc gán nhãn dữ liệu
- Các kỹ sư chuyển sang ADO được cho là bất mãn cả với bản thân công việc lẫn kiểu ra quyết định từ trên xuống
- Dù vậy, việc họ không nằm trong diện cắt giảm và vẫn giữ nguyên lương được xem là một “silver lining” hiếm hoi
Thông báo cắt giảm và áp lực về mức sử dụng token
- Ngày 20/4, Reuters đưa tin Meta có kế hoạch cắt giảm 10% nhân sự sau một tháng, và Meta cũng xác nhận việc này
- Nhân viên rơi vào tình trạng phải chờ suốt 4 tuần trong khi biết rằng mình có thể sắp mất việc
- Hệ thống đánh giá hiệu suất PSC (Performance Summary Cycle) của Meta được mô tả là rất khắc nghiệt so với Google hay Apple
- Các quản lý cạnh tranh theo kiểu cố hạ gói đãi ngộ của kỹ sư ở đội khác để nâng gói cho người trong đội mình
- Các chỉ số như business impact, số lượng code review hay số dòng code viết ra có thể bị vũ khí hóa trong quá trình đánh giá
- Tỷ lệ phân bổ cho từng bucket đánh giá bị siết xuống, khiến đấu đá nội bộ để giành bucket cao hơn càng gay gắt
- Sau khi cắt giảm được xác nhận, kỹ sư biết rằng quản lý sẽ xem số token trong đánh giá hiệu suất
- Điều này làm dấy lên nỗi lo rằng ai dùng ít token sẽ bị đánh dấu là làm việc kém và có thể bị sa thải
- Nội bộ Meta còn có leaderboard về mức sử dụng token, được mô tả là môi trường khuyến khích
tokenmaxxing
- Theo The Information, nhân viên Meta đã dùng tổng cộng 60,2 nghìn tỷ token AI trong 30 ngày
- Nếu tính theo giá API của Anthropic thì tương đương 900 triệu USD
- Ngay cả khi Meta mua token với giá chiết khấu, con số vẫn có thể vượt 100 triệu USD
- Sự kết hợp của nhiều áp lực dẫn tới cách diễn giải rằng công ty đang khuyến khích performative work hơn là công việc thực chất
- Theo dõi bàn phím và nhấp chuột của kỹ sư
- Chuyển một số lượng lớn kỹ sư sang làm gán nhãn dữ liệu toàn thời gian
- Thông báo cắt giảm 10% nhân sự
- Văn hóa tối ưu hóa mọi chỉ số hiệu suất
- Đo mức sử dụng token trong PSC
Vụ chiếm đoạt tài khoản Instagram và hỗn loạn ở tổ chức bảo mật
- Ngày 30/5, Instagram xảy ra sự cố nhiều tài khoản bị chiếm đoạt
- Trong đó có cả các tài khoản nổi bật như Obama White House
- Theo bài tổng hợp của Siddharth Sundharam, luồng tấn công rất đơn giản
- Kẻ tấn công chỉ cần tên người dùng của tài khoản để bắt đầu
- Chúng dùng VPN hoặc proxy gần thành phố của nạn nhân để tránh bị hệ thống bảo mật Instagram nghi ngờ
- Chúng nói với AI hỗ trợ của Meta rằng tài khoản đã bị hack, rồi yêu cầu gửi mã xác thực tới một địa chỉ email bất kỳ do kẻ tấn công kiểm soát
- Sau khi gửi lại mã do AI cung cấp, chúng nhận được liên kết đặt lại mật khẩu
- Sự cố này được mô tả là “proper zero auth password reset”
- Theo mô tả, đã không có bước kiểm tra bổ sung nào để xác minh email mới nhập có phải email mà người dùng từng sử dụng trước đây hay không
- Theo trao đổi với người trong Meta, AI là yếu tố trung tâm của sự cố này
- Đội Instagram Trust and Safety đã mất khoảng 50% nhân sự do gán nhãn dữ liệu và cắt giảm
- Một số nhân sự kỳ cựu nhất cũng bị chuyển sang công việc huấn luyện AI
- Trong hai tháng gần đây, các thay đổi do AI tạo ra với rất ít can thiệp của con người và các đợt AI code review được cho là diễn ra phổ biến trên toàn bộ codebase
- Bình thường đội Trust and Safety sẽ phụ trách giám sát và cảnh báo xâm phạm bảo mật, nhưng đợt tái cơ cấu nội bộ quá nhanh đã khiến họ rơi vào hỗn loạn
- Đến thứ Hai ngày 1/6, sự cố được xử lý và một cuộc điều tra được khởi động như một phần của quy trình SEV
- Ngày hôm sau, Meta CISO Guy Rosen thông báo rời công ty
- Có suy đoán việc ra đi này không phải ngẫu nhiên, nhưng chưa được xác nhận
- Sự cố tồi tệ nhất trước đó được nêu là vụ gián đoạn toàn bộ dịch vụ Meta trong 7 giờ năm 2021 do lỗi cấu hình DNS/BGP
- Sau sự cố 2021, Meta đã công bố postmortem và lời xin lỗi
- Với vụ chiếm đoạt tài khoản Instagram lần này, được nói là vẫn chưa có postmortem công khai
Bất mãn nội bộ và sự thừa nhận từ lãnh đạo
- Wired đưa ra một ví dụ cho thấy bầu không khí nội bộ Meta
- Trong một buổi livestream dành riêng cho nhân viên, có người dùng phát ngôn kèm chửi thề để công kích công ty và một lãnh đạo Meta AI cụ thể
- Sự việc này được nêu như ví dụ cho thấy bất mãn bên trong đội Applied AI được lập ra từ tháng 3 để hỗ trợ nghiên cứu AI của Meta Superintelligence Labs
- Theo 3 nhân viên đương nhiệm mà Wired trích dẫn, có bất mãn trên diện rộng về cách tổ chức quy mô khoảng 6.500 người này được hình thành và về công việc lặp đi lặp lại để cải thiện mô hình AI
- Một nhân viên thậm chí mô tả đây là “literally the gulag”, than phiền về cảm giác mất mục đích và bị cô lập
- Meta CPO Chris Cox nói trong cuộc họp toàn thể của nhân viên Instagram rằng môi trường vài tháng gần đây là “difficult” và “brutal”
- Ông ví nhân viên như đang chạy marathon giữa mưa đá
- Ông cũng nhắc tới việc các thành viên đội ngũ bị thay thế rồi còn bị ghi hình lại, và thốt lên “what the fuck”
- Theo Wired, Meta CTO Andrew Bosworth thừa nhận cuộc tái cơ cấu AI đã được triển khai quá tệ và hứa sẽ cải thiện giao tiếp về sau
- Ông cũng nói thêm rằng nhân viên sẽ có quyền truy cập vào các công cụ coaching AI
Trách nhiệm thuộc về ai và thiệt hại với tổ chức
- Các kỹ sư nội bộ chỉ đích danh Mark Zuckerberg và Alexandr Wang là hai nhân vật then chốt của tình trạng hiện nay
- Zuckerberg bị nêu là người chịu trách nhiệm cho việc điều chuyển kỹ sư, rollout phần mềm theo dõi, và quyết định cắt giảm 10% nhân sự trong bối cảnh doanh thu và lợi nhuận đang ở mức kỷ lục
- Wang được nhắc đến là người mang cách tiếp cận tạo dữ liệu, gán nhãn và RLHF kiểu Scale AI vào Meta
- Nhiều biện pháp, ngoại trừ cắt giảm nhân sự, bị đánh giá là rất giống cách vận hành của Scale AI
- Tạo dữ liệu huấn luyện thông qua theo dõi thao tác gõ phím và nhấp chuột
- Gán nhãn dữ liệu với sự huy động của hơn 4.500 kỹ sư
- Tạo RLHF chất lượng cao cho coding LLM mà Meta đang xây dựng
- Có cách diễn giải rằng việc huấn luyện AI lập trình đang được coi trọng hơn vận hành ổn định các sản phẩm cốt lõi như Instagram, Facebook và Messenger
- Ngày 12/6, Facebook và Instagram lại xảy ra thêm một sự cố diện rộng mức SEV0
- Meta được mô tả là đang trên đà vượt Google để trở thành doanh nghiệp quảng cáo số 1 thế giới vào cuối năm
- Dù vậy, chỉ trích vẫn tiếp diễn rằng ban lãnh đạo lại xem việc xây dựng coding LLM quan trọng hơn
- Nếu tình trạng hiện tại tiếp diễn, dự báo sẽ có thêm nhiều kỹ sư kỳ cựu rời đi
- Bài viết cũng nói rằng nếu các thay đổi như phân công gán nhãn dữ liệu và theo dõi nhân viên bị rút lại, vẫn có thể còn một khoảng thời gian ngắn để trở về trạng thái bình thường
Lo ngại rằng “AI psychosis” không chỉ là vấn đề của riêng Meta
- Mitchell Hashimoto nói rằng một số công ty đang rơi vào trạng thái “AI psychosis” nặng, đến mức rất khó thảo luận một cách lý trí về chủ đề này
- Ông cho rằng tranh luận về MTBF và MTTR từng xuất hiện trong hạ tầng thời kỳ chuyển đổi sang cloud và tự động hóa nay đang quay trở lại trong toàn ngành phát triển phần mềm
- Cách nghĩ “cứ để bug xảy ra rồi agent sẽ sửa nhanh với quy mô lớn” được nêu là vấn đề
- MTTR quan trọng, nhưng không thể vì thế mà từ bỏ toàn bộ hệ thống có khả năng phục hồi
- Mối lo của Hashimoto là dù các chỉ số cục bộ có vẻ đẹp hơn, toàn bộ hệ thống có thể trở nên khó hiểu
- Số bug report có thể giảm nhưng rủi ro tiềm ẩn lại tăng
- Test coverage có thể cao hơn nhưng mức độ hiểu nghĩa của hệ thống lại thấp hơn
- Tốc độ thay đổi quá nhanh có thể khiến người ta không nhận ra sự bào mòn kiến trúc
- Vụ chiếm đoạt tài khoản Instagram được diễn giải như hệ quả của việc hạ thấp tiêu chuẩn chất lượng cho code do AI sinh ra và code được AI review
- Sự cố đã được khắc phục, nhưng chỉ sau khi các tài khoản nổi bật bị chiếm đoạt và hệ thống bị xâm phạm công khai
- Bài viết khép lại bằng lời cảnh báo rằng nếu lãnh đạo đang cân nhắc thay đổi tổ chức đột ngột vì AI, họ nên nhìn vào trường hợp của Meta trước
- Các kỹ sư Meta được mô tả là những người đã sớm tích cực dùng AI, có kinh nghiệm xây dựng cả sản phẩm lẫn hạ tầng AI
- Nếu ngay cả những người này cũng đang thất vọng với công ty và ban lãnh đạo, thì đó có thể trở thành cơ hội tuyển dụng cho các startup và Big Tech khác
1 bình luận
Ý kiến trên Hacker News
Từng làm ở Meta, tôi thấy những tổ chức vận hành tốt phần lớn là các tổ chức được mua lại. WhatsApp, Reality Labs, Instagram đều như vậy, còn tổ chức tăng trưởng thuần nội bộ nơi tôi làm thì rất tệ
Công việc vẫn được đẩy đi, nhưng cực kỳ kém hiệu quả vì tuyển dụng quá mức và thay đổi yêu cầu, lịch trình một cách cực đoan. Tôi cho rằng văn hóa được hình thành bên ngoài Meta đang bị dùng để đánh bóng hình ảnh, khiến văn hóa kỹ thuật của toàn Meta trông có vẻ tốt
Nơi làm việc tốt nhất và tệ nhất mà cậu ấy từng trải qua khác nhau theo đúng nghĩa đen như ngày với đêm
Tôi nghĩ sự chế giễu trong chủ đề này đang lệch hướng khá nhiều. Meta đúng là xấu xa, nhưng điểm cốt lõi không phải vậy, mà là kiểu cuồng loạn AI này có thể trở thành chuẩn mực mới của ngành, hoặc ít nhất là một trong những chuẩn mực mới
Công ty trước của tôi cũng trở nên độc hại hẳn lên khi CEO ám ảnh với AI, lập cả bảng xếp hạng token và yêu cầu tạm dừng mọi công việc không liên quan đến AI trong một thời gian. Mà chúng tôi đâu phải Meta
Nhiều người mà ông ấy đưa về, từng làm cùng trong nhiều năm, đã bị sa thải hoặc tự nghỉ. Khi một người mà tôi thực sự sẵn sàng theo đến tận cùng địa ngục nghỉ việc, anh ấy nói thẳng: “Tôi không biết chuyện gì đã xảy ra với anh, nhưng tôi không muốn làm việc với phiên bản này của con người mà tôi từng biết”
Tôi sống sót qua ba đợt sa thải rồi cuối cùng vẫn bị sa thải, và nhìn thứ họ đang làm bây giờ thật thảm hại. Nếu chấp nhận việc sẽ xa cách với nhiều người, tôi còn muốn chia sẻ cả đường link. Thành thật mà nói lúc này nó giống hệt cảnh vua của cơn điên loạn, công ty đang cháy rụi trong khi ông ta bị vây quanh bởi vài kẻ nịnh bợ độc hại nhất mà công ty có
Tôi nghĩ chuyện này không chỉ có thể xảy ra với Zuck mà còn với rất nhiều công ty khác. Tôi chỉ là một bánh răng vô danh trong tổ chức, vậy mà nếu tôi không bỏ sót điều gì thì tôi trông còn thông minh hơn phần lớn những người đang điều hành các công ty kiểu này, điều đó thật khó tin. Sau này chắc sẽ có ai đó viết bi kịch Hy Lạp về giai đoạn này, và có vẻ mọi thứ sắp tệ đi thật sự
Số dòng code viết ra hay mức đóng góp cá nhân lẽ ra không nên là mục tiêu; mục tiêu phải là độ gắn kết của đội, tính nhất quán của kiến trúc, và khả năng tạo ra thứ thực sự hợp lý
Rốt cuộc chuyện này xảy ra vì một tầng lớp lãnh đạo tách rời thực địa, không hiểu nhân viên tuyến đầu và cũng không hiểu công việc thực tế đang được thực hiện, nên cần các chỉ số định lượng để theo dõi. Thống kê đúng là đáng nguyền rủa
Có vẻ cuồng loạn AI biểu hiện rất khác ở các tập đoàn công nghệ lớn so với những đội nhỏ nhưng có ảnh hưởng lớn
Ở startup nhỏ, nếu cuối cùng cả đội không thể ra mắt được sản phẩm tốt thì công ty sẽ chết. Trên hết, mỗi cá nhân vẫn phải chịu trách nhiệm cho phần việc của mình. Ở những đội tốt, tôi thường thấy mọi người phản ứng khá cẩn trọng ngay cả với các pull request tệ, vì ai cũng biết họ đang cùng vật lộn để tìm ra lời giải
Dù vậy, nếu mọi thứ không chạy thì nhất định phải có ai đó tìm ra cách làm cho nó tốt hơn. Gần như mọi điều tôi học được về cách xây dựng bằng AI, dùng AI và thực sự đưa sản phẩm ra thị trường đều đến từ những đội như thế
Kỹ nghệ phần mềm đang thay đổi, nhưng từ góc nhìn của người phải ra mắt sản phẩm thì nó rất giống thời kỳ đầu phát triển web. Khi đó, mọi người cũng phải tự tìm ra các mô thức để vận hành ổn định thế giới phần mềm mới này. Ai còn nhớ JavaScript trước thời jQuery sẽ biết đã có bao nhiêu thứ phải được mò mẫm trước khi phát triển web trở thành như ngày nay
Trong các tổ chức công nghệ lớn, sự đứt gãy giữa nỗ lực của nhân viên và giá trị thực sự được chuyển giao lớn hơn rất nhiều, còn trách nhiệm thì bị phân tán rộng hơn nhiều. Khi trách nhiệm trở nên trừu tượng và không ai chắc công việc của mình thực sự tạo ra giá trị gì, đó là mảnh đất màu mỡ để cuồng loạn AI hoành hành
Ở một mức độ nào đó, cũng vì trong những tổ chức lớn như vậy vốn đã tồn tại sẵn dạng cuồng loạn tiềm ẩn. Ai là người “năng suất” và điều gì là “có giá trị” vốn luôn đòi hỏi phải dựng nên những câu chuyện giàu tưởng tượng, không nhất thiết dựa trên thực tế
Tuy vậy, tôi không nghĩ điều này sẽ tồn tại lâu như một “chuẩn mực mới”. Cũng như khi phát triển ứng dụng web bùng lên, các đội nhỏ sẽ dẫn đầu và dần tìm ra một số câu trả lời. Mô hình MVC áp dụng cho web app, các framework JavaScript ngày càng mạnh hơn và các best practice, phương pháp agile, sự phổ biến của Git và GitHub, việc dùng NoSQL để mở rộng quy mô... phần lớn đều được thử lửa trước ở các startup nhỏ và nhanh, rồi giờ đã trở thành nền tảng đến mức nhiều lập trình viên hiện đại thậm chí không còn biết rằng đã từng phải có người xây dựng ra chúng
Chuyện hoàn toàn khác, nhưng giữa bài có hình tảng băng trôi rất điển hình kiểu thẳng đứng chỉ lộ 10% trên mặt nước. Nhưng thực tế băng trôi không nổi như vậy mà sẽ xoay cho đến khi phần lớn nằm ngang
Từ lúc biết điều này, mình bắt đầu thấy những hình tảng băng bị vẽ sai ở khắp nơi. Muốn biết chi tiết thì đọc https://axbom.com/iceberg/, thử trình mô phỏng băng trôi https://joshdata.me/iceberger.html, hoặc xem tweet đã khơi ra câu chuyện này https://xcancel.com/GlacialMeg/status/1362557149147058178
Nói rằng “30~50% kỹ sư của các đội ngũ cốt lõi đã bị điều chuyển bắt buộc sang gán nhãn dữ liệu và RLHF” thì thành thật mà nói là khá khó tin. Dù nghĩ đến mọi sự điên rồ đang diễn ra dạo này thì cũng không biết được, nhưng nhà phát triển phần mềm ở Mỹ thực sự rất đắt, nên dùng họ cho gán nhãn dữ liệu là lãng phí tài nguyên
Trừ khi “đội ngũ cốt lõi” chỉ là một phần rất nhỏ trong tổng số lập trình viên, còn không thì tỷ lệ này cũng có vẻ quá cao
Dù vậy vẫn cần những người giỏi trong đúng lĩnh vực chuyên môn đó. Meta, giống như các công ty cùng loại, đang có trong tay một nguồn nhân lực khổng lồ gồm những người có năng lực đã được kiểm chứng từ đợt bùng nổ tuyển dụng, và trong bối cảnh kinh tế mong manh khi những cơ hội tương tự gần như biến mất, huấn luyện AI bằng chuyên gia là cơ hội kinh doanh chín muồi nhất
Nên đúng vậy, xét về tiền bạc thì đây là lãng phí tài nguyên, nhưng đó chính là ý đồ ban đầu
Mỉa mai ở chỗ là nếu đổi ngữ cảnh sang việc đòi hỏi phần cứng hoặc phần mềm tốt hơn thì niềm tin đó lại biến mất. Khi SSD còn mới, nhỏ và rất đắt, chắc ở đây cũng có nhiều người có thể kể việc thuyết phục nhà tuyển dụng rằng nó đáng giá khó khăn đến mức nào
Phần lớn các đội hạ tầng khác mà tôi phối hợp cùng cũng ở tình trạng tương tự
Bỏ qua riêng tổ chức kỹ thuật, còn có một thay đổi lớn hơn nhiều đang âm thầm tích tụ bên dưới bề mặt. Tôi đã nói chuyện với nhiều kỹ sư trong tổ chức hạ tầng, và họ cho biết 30~50% đội ngũ đã bị điều sang tổ chức ADO, trong một số trường hợp còn là những kỹ sư giỏi nhất rời đi
Hôm thứ Ba, Giám đốc An toàn Thông tin (CISO) của Meta là Guy Rosen đã thông báo nghỉ việc. Ông ở đó từ sau khi ứng dụng theo dõi di động Onavo được mua lại vào năm 2013, và trong những giai đoạn rủi ro cao như vụ bê bối Cambridge Analytica, ông đã xử lý lạm dụng nền tảng và can thiệp bầu cử với vai trò Phó chủ tịch Trust & Safety / Integrity
Khi ông rời đi, phần đạo đức, triết lý và tri thức ngầm tích lũy đang vận hành an ninh mạng và quản trị rủi ro của tổ chức cũng rời đi theo. Cả ba yếu tố này đều quan trọng, không thể bị loại bỏ bằng tự động hóa và cũng khó có thể nói công khai. Điều này nghe giống một sự thay đổi trong ra quyết định còn lớn hơn cả chuyện kỹ thuật
Tôi nghĩ cũng phải khâm phục việc Zuckerberg làm chuyện này với mức độ điên rồ gần như hoạt hình. Nếu Facebook là một công ty do người bình thường điều hành thì có lẽ họ đã từ từ lãng phí mọi thứ trong 20 năm tới khi tầm quan trọng của quảng cáo trên mạng xã hội dần suy giảm
Nhưng dưới sự chỉ huy của Zuckerberg thì khác. Ông ấy sẽ đốt trụi nơi đó để tìm cách tiếp tục giữ được tầm quan trọng. Điều đáng ngạc nhiên là những người làm ở đó từng nghĩ bản thân họ sẽ không bị cháy cùng
Đồng thời, họ cũng đang hoàn vốn cho cổ đông bằng mua lại cổ phiếu quỹ và trả cổ tức
Nhiều người đổ lỗi cho Zuckerberg, nhưng góc nhìn của tôi khá giống tác giả bài viết: phần lớn chuyện này là trách nhiệm của nhà sáng lập Scale AI, Alexandr Wang. Việc một người đề cao “MEI” (Merit, Excellence, Intelligence) lại được phép rút các chuyên gia hiệu suất cao từ tổ chức kỹ thuật cốt lõi để điều sang làm gán nhãn dữ liệu là điều khá mỉa mai
Thành thật mà nói, trong một tổ chức như Meta, gán nhãn dữ liệu không phải nơi người ta muốn bố trí những người có thành tích cao nhất. Đây là một ví dụ cho thấy một nhà sáng lập công nghệ nổi tiếng đã được phép phá hỏng văn hóa kỹ thuật hiệu năng cao
Nếu cổ đông biết được sắc thái này thì hẳn họ đã yêu cầu loại ông ta khỏi vị trí đó. Ban lãnh đạo của ông ta thiếu merit, excellence, intelligence
Facebook và Instagram là những mảng kinh doanh quá mạnh, đến mức ngay cả khi ngừng hoàn toàn công việc phát triển thì trong vài năm tới chúng vẫn sẽ là các doanh nghiệp độc quyền khó có thể bị đánh bại.
Tuy nhiên, tôi không hiểu việc ghi màn hình hay ghi lại thao tác bàn phím có thể trở thành dữ liệu huấn luyện AI hữu ích như thế nào. Chi phí thì lớn và còn khiến rất nhiều người tức giận, nhưng giá trị thực tế có vẻ không nhiều
Tất nhiên, điều này kém đúng hơn trong những lĩnh vực thực sự quan trọng như phần mềm mã hóa hay phần mềm tài chính. Dù vậy, mức độ ít ỏi mà thành công của công ty gắn liền với sự xuất sắc về kỹ thuật vẫn đáng ngạc nhiên
Đó cũng là lý do bộ phận Amazon Ads gần đây tăng trưởng. Vì nó thực sự hiệu quả. Trong khi đó, social trả phí và search trả phí đang dần trở thành tàn tích
Trong tương lai gần, họ có thể vẫn in ra tiền, nhưng đang có cuộc tấn công toàn diện từ quảng cáo native, media, Amazon và những nơi mà dữ liệu bên thứ nhất cùng pixel là quan trọng, đồng thời quyền riêng tư cũng phải được tôn trọng
Tôi biết điều này vì tôi đang điều hành một công ty công nghệ marketing nhỏ cạnh tranh với GA4 và đang mở rộng sang quảng cáo native
Theo tôi, Zuck không có hào quang kiểu Musk, nơi dù lẫn nhiều điều nhảm nhí vẫn cho ra kết quả. Và thành tích tự phát triển sản phẩm mới của Meta cũng không có vẻ tốt
Liệu một cỗ máy gây phẫn nộ, với mức sử dụng đang ở đỉnh hoặc gần đỉnh hiện tại, có còn là khoản đầu tư hấp dẫn vào năm 2026 không?
Buồn thật. Tôi từng nghĩ Meta, đặc biệt khi so với Google, đã làm tốt rất nhiều trong việc tận dụng kỹ sư. Nếu phải chọn giữa React (Facebook) và Kubernetes (Google), tôi sẽ luôn chọn cái đầu tiên
Kubernetes đã làm chậm lại công nghệ cluster trong 10 năm qua và ngăn cản những lựa chọn thay thế tốt hơn xuất hiện cho các công ty nhỏ, hoặc cho các công ty không thể lãng phí vào công nghệ và quy trình khó xử lý lợi ích độc quyền
Sẽ tốt hơn nhiều nếu ai đó tạo ra một sản phẩm mã nguồn mở dựa trên Parallel Sysplex cũ của IBM, nhưng chắc hẳn nó có bằng sáng chế. Giờ thì có lẽ đã hết hạn
Dù mọi người phàn nàn rất nhiều, React cuối cùng vẫn vươn lên dẫn đầu trong một thị trường cạnh tranh khốc liệt. Tôi đã thấy nhiều hệ thống xây dựng đối tượng UI trông bề ngoài tương tự như XAML của Microsoft hay FXML của Oracle, nhưng hệ thống của React đơn giản và linh hoạt nhất một cách vượt trội
Đây là ví dụ cho thấy các ý tưởng trong On Lisp có thể được áp dụng vào bất kỳ ngôn ngữ nào có các thực hành lập trình hàm cơ bản, rồi chỉ cần thêm một lớp điều chỉnh compiler rất nhỏ ở bên trên là có thể trở nên tự nhiên
Có vẻ đúng là React đang dẫn đầu ở frontend, nhưng tôi tò mò ở backend thì anh xem thứ tương ứng với nó là gì
React có thể là một tác dụng phụ tốt, nhưng đó hoàn toàn không phải điều đầu tiên tôi nghĩ tới khi nhắc đến Meta
Kubernetes trở thành trình điều phối cluster tiêu chuẩn của ngành là có lý do, và nó rất xuất sắc
Tôi nghĩ ở đây có một sự thay đổi mà nhiều người không nhận ra. Nếu bạn từng làm việc trong giai đoạn đầu của TV, đặc biệt là khi TV còn rất thử nghiệm và tiêu chuẩn thay đổi mỗi năm, thì hẳn bạn đã tự tay làm rất nhiều công việc kỹ thuật hoặc làm việc rất sát với kỹ sư
Ngày nay hầu như không còn kỹ thuật trong truyền hình nữa. Có vẻ điều tương tự cũng đang xảy ra với mạng xã hội. Sản phẩm đã trưởng thành, và các bài toán kỹ thuật cần giải quyết trong tương lai sẽ ngày càng ít đi
Tất nhiên, nhìn cách các dự án tay trái đó tiến triển mơ hồ thì cũng không lạ nếu Meta quay sang sa thải. Họ đã tuyển quá nhiều người và không thật sự tìm ra cách sử dụng hiệu quả ngần ấy kỹ sư