Chỉ mới từ tháng 6, Meta đã đầu tư 14,3 tỷ USD vào Scale AI – công ty chuyên gắn nhãn dữ liệu – đồng thời đưa CEO Alexandr Wang cùng nhiều lãnh đạo cấp cao của startup này về điều hành Meta Superintelligence Labs (MSL). Nhưng mối quan hệ giữa hai bên đã bắt đầu có dấu hiệu rạn nứt.
Ít nhất một trong những lãnh đạo mà Wang mang theo để hỗ trợ MSL – Ruben Mayer, cựu Phó Chủ tịch cấp cao phụ trách Sản phẩm & Vận hành GenAI của Scale AI – đã rời Meta chỉ sau hai tháng, theo hai nguồn tin của TechCrunch.
Mayer từng có gần 5 năm gắn bó với Scale AI qua hai giai đoạn. Trong thời gian ngắn ở Meta, theo các nguồn tin, ông phụ trách các nhóm vận hành dữ liệu AI nhưng không tham gia TBD Labs – đơn vị cốt lõi của Meta chuyên phát triển AI siêu trí tuệ, nơi nhiều nhà nghiên cứu hàng đầu từ OpenAI đầu quân.
Tuy nhiên, Mayer phủ nhận một số chi tiết, nói với TechCrunch rằng vai trò ban đầu của ông là “hỗ trợ thiết lập phòng thí nghiệm với bất kỳ việc gì cần thiết” chứ không riêng về dữ liệu, đồng thời khẳng định ông “là thành viên TBD Labs ngay từ ngày đầu” và không bị loại khỏi đơn vị AI cốt lõi. Mayer cũng làm rõ rằng ông “không chịu trách nhiệm trực tiếp trước Wang” và “rất hài lòng” với trải nghiệm tại Meta.
Không chỉ thay đổi nhân sự, quan hệ giữa Meta và Scale AI còn đang xáo trộn. Theo năm nguồn tin, TBD Labs hiện hợp tác với nhiều nhà cung cấp gắn nhãn dữ liệu khác ngoài Scale AI để huấn luyện các mô hình AI sắp tới, bao gồm cả Mercor và Surge – hai đối thủ lớn nhất của Scale AI.
Dù các phòng thí nghiệm AI thường hợp tác với nhiều đơn vị gắn nhãn dữ liệu, việc Meta đầu tư hàng chục tỷ USD vào một đối tác nhưng vẫn tìm đến đối thủ cạnh tranh là điều đáng chú ý. Một số nguồn tin cho biết các nhà nghiên cứu tại TBD Labs đánh giá dữ liệu của Scale AI “chất lượng thấp” và thích làm việc với Surge cùng Mercor hơn.
Scale AI ban đầu xây dựng mô hình kinh doanh dựa trên lao động giá rẻ quy mô lớn để xử lý các tác vụ gắn nhãn đơn giản. Nhưng khi các mô hình AI trở nên phức tạp, chúng đòi hỏi chuyên gia chuyên ngành – bác sĩ, luật sư, nhà khoa học – để tạo và tinh chỉnh dữ liệu chất lượng cao nhằm cải thiện hiệu suất.
Dù Scale AI đã ra mắt nền tảng Outlier để thu hút nhân lực chuyên môn, các đối thủ như Surge và Mercor lại tăng trưởng nhanh hơn nhờ ngay từ đầu đã dựa vào đội ngũ chuyên gia lương cao. Tuy nhiên, người phát ngôn Meta phủ nhận có vấn đề về chất lượng dữ liệu của Scale AI. Surge và Mercor từ chối bình luận.
Thực tế Meta hợp tác với nhiều nhà cung cấp dữ liệu bên ngoài cho thấy công ty này không đặt toàn bộ kỳ vọng vào Scale AI, dù đã rót hơn một chục tỷ USD. Ngược lại, Scale AI lại gặp khó khăn: ngay sau khi Meta công bố đầu tư khổng lồ, OpenAI và Google đồng loạt ngừng hợp tác với hãng.
Chỉ ít lâu sau khi mất đi những khách hàng lớn, Scale AI đã sa thải 200 nhân viên trong mảng gắn nhãn dữ liệu vào tháng 7. CEO mới của công ty, Jason Droege, cho biết nguyên nhân một phần đến từ “sự thay đổi trong nhu cầu thị trường”. Tuy nhiên, ông khẳng định Scale AI sẽ tuyển thêm nhân sự ở các mảng khác, đặc biệt là mảng hợp đồng chính phủ – nơi công ty vừa giành được hợp đồng 99 triệu USD với Lục quân Mỹ.
Một số ý kiến ban đầu cho rằng khoản đầu tư của Meta vào Scale AI thực chất là để thu hút Alexandr Wang – nhà sáng lập đã hoạt động trong lĩnh vực AI từ khi Scale AI thành lập năm 2016 và hiện đang giúp Meta lôi kéo nhiều nhân tài AI hàng đầu.
Ngoài ra, vẫn còn câu hỏi bỏ ngỏ về việc Scale AI thực sự mang lại giá trị gì cho Meta. Một nhân viên hiện làm việc tại MSL cho biết nhiều lãnh đạo của Scale được đưa sang Meta lại không tham gia vào đội ngũ nòng cốt TBD Labs.
Trong khi đó, đơn vị AI của Meta trở nên ngày càng hỗn loạn kể từ khi đón Wang cùng một làn sóng nhà nghiên cứu hàng đầu, theo lời hai cựu nhân viên và một nhân viên MSL hiện tại. Nhân tài mới từ OpenAI và Scale AI bày tỏ sự thất vọng trước tình trạng quan liêu trong một tập đoàn lớn, trong khi nhóm GenAI trước đây của Meta thì bị thu hẹp phạm vi hoạt động.
Những căng thẳng này cho thấy khoản đầu tư AI lớn nhất từ trước tới nay của Meta có thể đang khởi đầu đầy trắc trở, dù mục tiêu ban đầu là để giải quyết những thách thức trong phát triển AI. Sau khi Llama 4 ra mắt không mấy ấn tượng hồi tháng 4, CEO Mark Zuckerberg tỏ ra thất vọng với đội ngũ AI, theo một nhân viên cũ và một nhân viên hiện tại chia sẻ với TechCrunch.
Để xoay chuyển tình thế và bắt kịp OpenAI cùng Google, Zuckerberg đã vội vàng ký kết nhiều thỏa thuận và phát động một chiến dịch tuyển dụng gắt gao nhân tài AI. Ngoài Wang, Zuckerberg còn chiêu mộ được nhiều nhà nghiên cứu hàng đầu từ OpenAI, Google DeepMind và Anthropic. Meta cũng đã mua lại các startup AI giọng nói như Play AI và WaveForms AI, đồng thời công bố hợp tác với startup tạo ảnh bằng AI Midjourney.
Để đáp ứng tham vọng AI, Meta gần đây thông báo xây dựng thêm hàng loạt trung tâm dữ liệu khổng lồ tại Mỹ. Một trong số đó là Hyperion – trung tâm dữ liệu trị giá 50 tỷ USD ở Louisiana.
Việc chọn Wang – người không có nền tảng nghiên cứu AI – làm lãnh đạo phòng thí nghiệm AI bị coi là quyết định khá bất thường. Zuckerberg được cho là đã từng tiếp xúc mời các ứng viên “truyền thống” hơn, như Mark Chen (Giám đốc nghiên cứu của OpenAI), và thậm chí cố gắng mua lại startup của Ilya Sutskever và Mira Murati, nhưng tất cả đều từ chối.
Một số nhà nghiên cứu AI mà Meta mới tuyển từ OpenAI đã rời công ty, theo Wired. Trong khi đó, nhiều nhân sự kỳ cựu của nhóm GenAI cũng đã ra đi trước những thay đổi này. Rishabh Agarwal, nhà nghiên cứu AI tại MSL, là một trong những người mới nhất rời bỏ Meta, thông báo trên X tuần này rằng anh sẽ rời công ty.
“Lời mời gọi từ Mark và @alexandr_wang để tham gia xây dựng đội Superintelligence thực sự rất hấp dẫn,” Agarwal viết. “Nhưng cuối cùng tôi chọn làm theo chính lời khuyên của Mark: ‘Trong một thế giới thay đổi quá nhanh, rủi ro lớn nhất chính là không dám chấp nhận rủi ro’.”
Khi được hỏi thêm về thời gian làm việc tại Meta và lý do rời đi, Agarwal từ chối bình luận.
Chaya Nayak, Giám đốc quản lý sản phẩm AI tạo sinh, và Rohan Varma, kỹ sư nghiên cứu, cũng đã thông báo rời Meta trong vài tuần gần đây.
Câu hỏi đặt ra bây giờ là liệu Meta có thể ổn định hoạt động AI và giữ chân nhân tài cho thành công trong tương lai hay không. Hiện MSL đã bắt đầu phát triển mô hình AI thế hệ tiếp theo, dự kiến ra mắt vào cuối năm nay, theo Business Insider.
Alexandr Wang, người được Mark đưa về Meta Superintelligence Labs (MSL) từ Scale AI. Ảnh: Getty
