Meta đang rót khoản đầu tư trị giá 14,3 tỷ USD vào công ty Scale AI và chiêu mộ CEO Alexandr Wang của công ty này để gia nhập nhóm phát triển “siêu trí tuệ” tại tập đoàn công nghệ này.
Thỏa thuận được công bố hôm thứ Năm phản ánh nỗ lực của CEO Meta, Mark Zuckerberg, nhằm hồi sinh các hoạt động AI tại công ty mẹ của Facebook và Instagram, trong bối cảnh cạnh tranh gay gắt với các đối thủ như Google và OpenAI.
Meta gọi đây là một “quan hệ đối tác chiến lược và đầu tư” với Scale AI. Scale AI cho biết khoản đầu tư 14,3 tỷ USD đưa giá trị thị trường của công ty lên hơn 29 tỷ USD.
Scale cho biết công ty vẫn sẽ hoạt động độc lập, nhưng thỏa thuận này sẽ “mở rộng đáng kể mối quan hệ thương mại giữa Scale và Meta.” Meta sẽ nắm giữ 49% cổ phần tại startup này.
Wang, dù rời Scale để gia nhập Meta cùng một nhóm nhỏ nhân viên, vẫn sẽ giữ vị trí trong hội đồng quản trị của Scale. Người thay thế anh là CEO tạm quyền Jason Droege, trước đây là Giám đốc chiến lược của công ty và từng giữ các vị trí điều hành tại Uber Eats và Axon.
Việc Zuckerberg ngày càng tập trung vào khái niệm trừu tượng “siêu trí tuệ” – điều mà các đối thủ gọi là trí tuệ nhân tạo tổng quát (AGI) – là một bước ngoặt mới của nhà lãnh đạo công nghệ từng dốc toàn lực cho ý tưởng metaverse vào năm 2021, đổi tên công ty và đầu tư hàng tỷ USD để phát triển công nghệ thực tế ảo và công nghệ liên quan.
Đây không phải lần đầu kể từ khi ChatGPT ra mắt năm 2022 và khơi mào cuộc chạy đua AI, một tập đoàn công nghệ lớn chiêu mộ nhân tài và sản phẩm từ các startup AI sáng tạo mà không cần mua đứt công ty. Microsoft đã tuyển một số nhân sự chủ chốt từ startup Inflection AI, bao gồm cả đồng sáng lập và CEO Mustafa Suleyman – người hiện đang điều hành bộ phận AI của Microsoft.
Google thì thu hút các lãnh đạo của công ty chatbot có tên Character.AI, trong khi Amazon đạt thỏa thuận với Adept – một công ty AI tại San Francisco – đưa CEO và các nhân viên chủ chốt của Adept về làm việc cho mình. Amazon cũng được quyền sử dụng hệ thống AI và bộ dữ liệu của Adept.
Wang cùng đồng sáng lập Lucy Guo thành lập Scale vào năm 2016, khi anh đang là sinh viên 19 tuổi tại Viện Công nghệ Massachusetts (MIT).
Họ nhận được sự hỗ trợ từ vườn ươm khởi nghiệp danh tiếng Y Combinator, do Sam Altman – nay là CEO của OpenAI – điều hành vào thời điểm đó. Wang đã bỏ học tại MIT, theo con đường tương tự như Zuckerberg, người từng bỏ học Harvard để thành lập Facebook hơn một thập kỷ trước.
Ý tưởng của Scale là cung cấp nguồn nhân lực cần thiết để cải thiện các hệ thống AI, bằng cách thuê người vẽ khung quanh người đi bộ hoặc con chó trong ảnh đường phố để giúp xe tự lái nhận diện chính xác các đối tượng phía trước. General Motors và Toyota từng là khách hàng của Scale.
Dịch vụ mà Scale cung cấp cho các nhà phát triển AI là phiên bản chuyên biệt hơn của Amazon Mechanical Turk – nền tảng từ lâu đã kết nối lao động tự do với các công việc tạm thời trực tuyến.
Gần đây, việc thương mại hóa mạnh mẽ của các mô hình ngôn ngữ lớn (LLM) – công nghệ đứng sau ChatGPT của OpenAI, Gemini của Google và Llama của Meta – đã tạo ra thị trường mới cho đội ngũ gắn nhãn dữ liệu của Scale. Gắn nhãn dữ liệu (data labeling hoặc data annotation) là quá trình thêm thông tin mô tả (nhãn) vào dữ liệu thô để máy học hoặc trí tuệ nhân tạo có thể hiểu và học được từ dữ liệu đó.
Công ty tuyên bố phục vụ “mọi mô hình ngôn ngữ lớn hàng đầu”, bao gồm từ Anthropic, OpenAI, Meta đến Microsoft, bằng cách hỗ trợ tinh chỉnh dữ liệu huấn luyện và kiểm thử hiệu năng. Hiện chưa rõ thỏa thuận với Meta sẽ ảnh hưởng thế nào đến các khách hàng khác của Scale.
Wang cũng từng xây dựng mối quan hệ chặt chẽ với chính phủ Mỹ, giành được hợp đồng quốc phòng để cung cấp công cụ AI cho Lầu Năm Góc và từng tham dự lễ nhậm chức của Tổng thống Donald Trump. Người đứng đầu văn phòng khoa học và công nghệ của Trump, Michael Kratsios, từng là lãnh đạo tại Scale trong 4 năm. Meta cũng bắt đầu cung cấp dịch vụ AI cho chính phủ liên bang.
Meta đã chọn hướng đi khác so với nhiều đối thủ trong lĩnh vực AI, khi phát hành hệ thống Llama dưới dạng mã nguồn mở, cho phép mọi người sử dụng và chỉnh sửa các thành phần chính. Meta cho biết hơn một tỷ người dùng các sản phẩm AI của họ mỗi tháng, nhưng hãng vẫn bị đánh giá là tụt lại so với các đối thủ như OpenAI và Google trong việc thúc đẩy người tiêu dùng sử dụng các mô hình ngôn ngữ lớn.
Hiện Meta vẫn chưa phát hành Llama 4 Behemoth – được giới thiệu vào tháng 4 là “một trong những LLM thông minh nhất thế giới và là mô hình mạnh mẽ nhất của chúng tôi.”
Nhà khoa học trưởng về AI của Meta, Yann LeCun – người từng đoạt giải thưởng cao nhất trong lĩnh vực khoa học máy tính năm 2019 nhờ các nghiên cứu tiên phong về AI – bày tỏ sự hoài nghi về việc ngành công nghệ hiện quá tập trung vào các mô hình ngôn ngữ lớn.
“Làm thế nào để xây dựng hệ thống AI hiểu thế giới vật lý, có trí nhớ lâu dài, có khả năng suy luận và lập kế hoạch?” LeCun đặt câu hỏi tại một hội nghị công nghệ ở Pháp năm ngoái.
Đây là những đặc điểm của hành vi thông minh mà các mô hình ngôn ngữ lớn “cơ bản là không thể làm được, hoặc chỉ làm ở mức hời hợt, ước lượng,” ông nói.
Thay vào đó, ông nhấn mạnh Meta đang “vạch ra con đường hướng đến các hệ thống AI đạt trình độ con người, thậm chí siêu việt.” Khi trở lại hội nghị VivaTech tại Pháp vào thứ Tư tuần này, LeCun né tránh câu hỏi về thỏa thuận với Scale, nhưng cho biết nhóm nghiên cứu AI của ông “luôn đặt mục tiêu đạt trí tuệ con người và vượt qua nó.”
“Chỉ là giờ chúng tôi có tầm nhìn rõ ràng hơn để đạt được điều đó,” ông nói.
LeCun cùng Rob Fergus – một giáo sư tại Đại học New York – đồng sáng lập bộ phận nghiên cứu AI của Meta hơn một thập kỷ trước. Fergus từng rời Meta sang Google, nhưng đã quay lại Meta tháng trước sau 5 năm, để điều hành phòng nghiên cứu thay cho giám đốc lâu năm Joelle Pineau.
Fergus viết trên LinkedIn tháng trước rằng cam kết của Meta với nghiên cứu AI dài hạn “vẫn không thay đổi” và mô tả công việc này là “xây dựng trải nghiệm ở cấp độ con người để thay đổi cách chúng ta tương tác với công nghệ.”
Alexandr Wang, nhà sáng lập và CEO của Scale AI, tạo dáng chụp ảnh tại văn phòng công ty ở San Francisco. Ảnh: AP
