Khoản đầu tư khổng lồ của Meta vào Scale AI đại diện cho một trong những vụ mua lại nhân tài đắt đỏ nhất trong lịch sử Silicon Valley, khi gã khổng lồ mạng xã hội này đang tuyệt vọng cố gắng lấy lại vị thế trong bối cảnh cạnh tranh ngày càng khốc liệt trong lĩnh vực trí tuệ nhân tạo. Thصفقة này làm nổi bật việc Meta đã tụt lại phía sau như thế nào trong cuộc đua AI và những biện pháp phi thường mà công ty sẵn sàng thực hiện để bắt kịp.
Chi tiết đầu tư
- Số tiền đầu tư của Meta: 14,9 tỷ USD cho 49% cổ phần trong Scale AI
- Định giá hiện tại của Scale AI: 13,8 tỷ USD
- Cấu trúc thương vụ: Đầu tư thay vì mua lại hoàn toàn để tránh các vấn đề chống độc quyền
Những khó khăn về AI của Meta thúc đẩy các biện pháp tuyệt vọng
Quyết định đầu tư 14,9 tỷ đô la Mỹ để sở hữu 49% cổ phần trong Scale AI của Meta đến vào thời điểm quan trọng đối với công ty. Gã khổng lồ công nghệ này đã mất đi hàng loạt nhân tài AI hàng đầu trong năm qua, với các nhà nghiên cứu chủ chốt rời đi để gia nhập các đối thủ cạnh tranh hoặc khởi nghiệp riêng. Ba nhà nghiên cứu AI nổi bật của Meta— Devi Parikh , Abhishek Das và Dhruv Botra —đã rời đi để thành lập Yutori , trong khi các lãnh đạo kỹ thuật khác đã nhảy việc sang Anthropic và các startup AI khác. Cuộc di cư này đã khiến Meta phải vật lộn để duy trì lợi thế cạnh tranh trong phát triển trí tuệ nhân tạo.
Mô hình AI mới nhất của công ty, Llama 4 , được phát hành vào tháng 4 năm 2025, được coi là một thất vọng lớn. Mô hình này phải đối mặt với những chỉ trích về việc phát hành vội vàng, thiếu minh bạch và các chỉ số hiệu suất được thổi phồng. Các nhà phân tích ngành lưu ý rằng Llama 4 tụt lại phía sau các đối thủ cạnh tranh như GPT-4.5 khoảng 12% trong các lĩnh vực quan trọng như hiểu biết đa phương thức và lý luận văn bản dài. Có lẽ tổn hại nhất là việc tiết lộ rằng khoảng 30% dữ liệu huấn luyện của Llama đến từ nội dung mạng xã hội chất lượng thấp, dẫn đến các lỗi thường xuyên và thông tin sai lệch trong đầu ra của mô hình.
Những thách thức AI của Meta
- Khoảng cách hiệu suất Llama 4: chậm hơn GPT-4.5 12% trong các chỉ số quan trọng
- Vấn đề chất lượng dữ liệu huấn luyện: 30% từ nội dung mạng xã hội chất lượng thấp
- Tỷ lệ nhiễm dữ liệu hiện tại: 15% (mục tiêu: 2% với Scale AI)
- Khả năng rút ngắn chu kỳ huấn luyện: 40% cho các mô hình tương lai
Giá trị chiến lược của Scale AI vượt xa việc gắn nhãn dữ liệu
Scale AI , được thành lập năm 2016 bởi Alexandr Wang 28 tuổi, đã định vị mình là nhà cung cấp hàng đầu dữ liệu huấn luyện chất lượng cao cho các mô hình AI. Định giá của công ty đã tăng vọt lên 13,8 tỷ đô la Mỹ chỉ trong năm năm, khiến nó trở thành một trong những startup phát triển nhanh nhất của Silicon Valley . Chuyên môn của Wang trong việc chú thích dữ liệu và kiểm soát chất lượng đại diện chính xác cho những gì Meta cần để giải quyết các vấn đề dữ liệu huấn luyện của mình.
Quan hệ đối tác này mở rộng vượt ra ngoài việc cung cấp dữ liệu đơn thuần. Scale AI tự hào có độ chính xác chú thích cấp quân sự với tỷ lệ lỗi chỉ 0,3%, so với mức trung bình ngành là 5%. Công ty duy trì thư viện chú thích hành động video lớn nhất thế giới, chứa 120 triệu điểm dữ liệu hành động con người, và các bộ dữ liệu văn bản đa ngôn ngữ toàn diện bao gồm 217 ngôn ngữ. Ưu thế kỹ thuật này có thể giúp Meta giảm tỷ lệ ô nhiễm dữ liệu huấn luyện từ 15% xuống chỉ 2%, có khả năng rút ngắn chu kỳ huấn luyện cho các mô hình Llama tương lai 40%.
Chỉ số hiệu suất của Scale AI
- Tỷ lệ lỗi chú thích dữ liệu: 0,3% (so với mức trung bình ngành là 5%)
- Thư viện chú thích hành động video: 120 triệu điểm dữ liệu hành động của con người
- Phạm vi ngôn ngữ: 217 ngôn ngữ trong các bộ dữ liệu đa ngôn ngữ
- Thị phần: 35% lưu lượng dữ liệu huấn luyện AI toàn cầu
Cấu trúc thỏa thuận không thông thường gây ra câu hỏi
Cấu trúc đầu tư này đặc biệt bất thường, với Wang đồng thời lãnh đạo phòng thí nghiệm nghiên cứu siêu trí tuệ mới của Meta trong khi vẫn là CEO của Scale AI . Sự sắp xếp này cho phép cả hai công ty duy trì một số độc lập trong khi chia sẻ tài nguyên và chuyên môn. Cổ phần 49% dường như được thiết kế để tránh sự giám sát chống độc quyền, theo một kịch bản được thiết lập bởi các gã khổng lồ công nghệ khác như thỏa thuận của Microsoft với Inflection AI và sự sắp xếp của Google với Character AI .
Tuy nhiên, vai trò kép này tạo ra những xung đột lợi ích tiềm tàng. Scale AI từ lâu đã phục vụ nhiều khách hàng, bao gồm OpenAI và các đối thủ cạnh tranh khác của Meta . Khoản đầu tư này đặt ra câu hỏi về việc liệu Scale AI có thể duy trì tính trung lập trên thị trường hay không, và liệu các công ty AI cạnh tranh có tiếp tục dựa vào các dịch vụ của nó hay không. Một số nhà quan sát ngành cho rằng OpenAI và những công ty khác đã đang khám phá các quan hệ đối tác với các đối thủ cạnh tranh của Scale AI như Handshake để giảm sự phụ thuộc vào công ty của Wang .
Hợp đồng chính phủ cung cấp các nguồn doanh thu mới
Ngoài các ứng dụng AI thương mại, Meta và Scale AI đang định vị mình để tận dụng nhu cầu ngày càng tăng của chính phủ đối với các dịch vụ AI. Scale AI đã bảo đảm được hơn 200 triệu đô la Mỹ trong các hợp đồng với quân đội Mỹ, bao gồm công việc trên Defense Llama , một mô hình ngôn ngữ cấp quân sự dựa trên Llama 3 của Meta . Trọng tâm chính phủ này có thể cung cấp một nguồn doanh thu ổn định ngay cả khi các khách hàng thương mại giảm việc sử dụng Scale AI do quan hệ đối tác với Meta .
Lĩnh vực quốc phòng đại diện cho một cơ hội tăng trưởng đáng kể cho cả hai công ty. Khi các chính phủ trên toàn thế giới tăng đầu tư AI cho các ứng dụng an ninh quốc gia, sự hỗ trợ của Meta có thể giúp Scale AI mở rộng cơ sở khách hàng chính phủ một cách đáng kể. Chiến lược đa dạng hóa này giảm rủi ro liên quan đến việc khách hàng có thể rời bỏ trong thị trường AI thương mại.
Hợp đồng Chính phủ
- Hợp đồng quân sự của Scale AI : Đã đảm bảo được hơn 200 triệu USD
- Defense Llama : LLM cấp quân sự dựa trên Llama 3 của Meta
- Đối tác: Sự hợp tác giữa Meta , Scale AI , và Bộ Quốc phòng Hoa Kỳ
Cuộc chiến tranh nhân tài gia tăng khắp Silicon Valley
Sự sẵn sàng chi 14,9 tỷ đô la Mỹ cho Scale AI của Meta phản ánh cuộc cạnh tranh khốc liệt về nhân tài AI trên khắp ngành công nghệ. Công ty được báo cáo đã đề xuất các gói bồi thường từ bảy đến chín con số cho hàng chục nhà nghiên cứu hàng đầu, nhưng vẫn mất một số ứng viên vào tay OpenAI và Anthropic . Thỏa thuận Scale AI đại diện cho một cách tiếp cận mới: thay vì cạnh tranh cho từng nhà nghiên cứu riêng lẻ, Meta đang mua lại toàn bộ các đội ngũ và kiến thức tổ chức của họ.
Chiến lược này có thể định hình lại cách các công ty công nghệ tiếp cận việc mua lại nhân tài trong kỷ nguyên AI. Thay vì tuyển dụng truyền thống hoặc mua lại hoàn toàn, những thỏa thuận đầu tư-đối tác lai này cho phép các công ty tiếp cận chuyên môn trong khi tránh một số rào cản quy định. Cách tiếp cận này có thể trở nên ngày càng phổ biến khi tình trạng thiếu hụt nhân tài AI gia tăng và các công ty tìm kiếm các giải pháp sáng tạo để xây dựng năng lực của mình.
Tác động dài hạn đối với cạnh tranh AI
Cược lớn của Meta vào Scale AI và Wang đại diện cho nhiều hơn chỉ là một vụ mua lại nhân tài—đó là một nỗ lực để định vị lại công ty một cách cơ bản trong hệ sinh thái AI. Bằng cách có được quyền truy cập vào cơ sở hạ tầng dữ liệu của Scale AI , Meta hy vọng chuyển đổi từ một công ty ứng dụng AI thuần túy thành một nhà cung cấp dịch vụ cơ sở hạ tầng AI. Sự chuyển đổi này có thể cho phép Meta cạnh tranh hiệu quả hơn với các đối thủ cạnh tranh gốc đám mây như Google và Microsoft .
Thành công của chiến lược này sẽ phụ thuộc phần lớn vào việc liệu Meta có thể tích hợp các khả năng của Scale AI một cách hiệu quả trong khi duy trì văn hóa đổi mới của startup hay không. Thành tích của Wang cho thấy anh có thể mang lại kết quả, nhưng việc quản lý trách nhiệm kép tại cả hai công ty sẽ là thách thức. Giá trị cuối cùng của thỏa thuận sẽ được đo lường không chỉ bằng các mô hình AI được cải thiện, mà còn bằng khả năng của Meta trong việc thiết lập mình như một người chơi quan trọng trong thị trường cơ sở hạ tầng AI trong nhiều năm tới.