Nhiều năm trước, chất lượng lời thoại của Cát Ưu trong "Thiên Hạ Vô Tặc" vẫn đang không ngừng nâng cao.
Vào lúc 6 giờ chiều ngày 10 tháng 6 theo giờ địa phương, truyền thông đưa tin rằng Meta sẽ mua 49% cổ phần của Scale AI với giá 14,9 tỷ USD (tương đương khoảng 106,6 tỷ nhân dân tệ), trong khi đó, đồng sáng lập Alexandr Wang sẽ trở thành người đứng đầu "Nhóm Siêu Thông Minh" mới được thành lập của Meta.
Theo tỷ lệ vốn chủ sở hữu, Wang và nhóm của anh có thể nhận được 7,4 tỷ USD từ giao dịch này, có thể gọi là vụ "săn trộm" đắt đỏ nhất ở Thung lũng Silicon - bạn phải biết rằng Google đã mua lại đội ngũ DeepMind vào năm 2014 với giá chỉ 600 triệu USD.
Zuckerberg đã viết trong thư nội bộ: "Chúng ta sẽ cùng nhau xây dựng tương lai của AI." Trong bối cảnh mô hình Llama 4 thất bại và đội ngũ AI liên tục rời bỏ, Meta đang đặt cược lớn vào Scale AI, mục đích là gì? Với Scale AI và Alexandr Wang, liệu Meta có thể tìm lại vị trí của mình trong cuộc chiến AI sắp tới không?
01 Người "dao động" đắt nhất
Là công ty phát triển nhanh nhất ở Silicon Valley trong thời đại AI, giá trị của Scale AI đã tăng vọt với tốc độ tên lửa, chỉ trong 5 năm đã phình to lên 13,8 tỷ đô la. Tuy nhiên, để Meta mua 49% cổ phần của công ty này, cần phải bỏ ra 14,9 tỷ đô la.
49% rõ ràng là vì lý do xem xét chống độc quyền, nhưng những gì Meta và Zuckerberg muốn là người đồng sáng lập Alexandr Wang - thiên tài khởi nghiệp 19 tuổi này sẽ trở thành người đứng đầu phòng thí nghiệm siêu trí tuệ mới thành lập của Meta, dẫn dắt Meta AI bước vào kỷ nguyên mới.
Điều thú vị là không chính xác khi nói rằng Meta đã mua lại Wang hoàn toàn, bởi Wang sẽ tiếp tục giữ chức vụ CEO của Scale AI, có nghĩa là Wang và Scale AI sẽ tiếp tục duy trì "độc lập", đây cũng có thể là "hai con thuyền" đắt đỏ nhất trong lịch sử, và nếu Scale AI duy trì đà tăng trưởng, Wang có thể trở thành doanh nhân phát triển nhanh nhất ở Thung lũng Silicon.
Zuckerberg đã rất nóng lòng khi Meta đặt cược số tiền hiếm hoi vào Scale AI và Wang, điều này thể hiện sự lo lắng của ông về việc Meta đang dần tụt lại trong cuộc đua AI.
Mặc dù Meta đã ra mắt Llama 4 Behemoth vào năm 2024 với kích thước tham số là 1,8 nghìn tỷ, nhưng nó vẫn tụt hậu so với GPT-4.5 về các chỉ số chính như hiểu đa phương thức và suy luận văn bản dài. Để thêm sự xúc phạm vào chấn thương, chất lượng dữ liệu đào tạo của Llama đã bị phơi bày: một ước tính trong ngành rằng khoảng 30% kho dữ liệu đến từ nội dung truyền thông xã hội chất lượng thấp, dẫn đến các thông báo lỗi thường xuyên từ mô hình.
Đội ngũ Scale AI vừa mới thành lập 2 năm, bên trái là Wang本人｜Nguồn hình ảnh: Scale AI
"Chúng tôi không thiếu sức mạnh tính toán, mà là dữ liệu sạch và nhân tài kỹ thuật hàng đầu." Một nhà nghiên cứu AI của Meta đã nói trong sự ẩn danh. Điều này giải thích tại sao Zuckerberg lại chi tiêu lớn để mời Wang - một "thần kinh xây dựng" nổi tiếng với công nghệ gán nhãn dữ liệu.
Là công ty gán nhãn dữ liệu có giá trị cao nhất, sự nổi lên của Scale AI không phải là không có lý do. Theo báo cáo, "hào thành" của Scale AI nằm ở khả năng chuyển đổi dữ liệu thô thành nhiên liệu có thể sử dụng cho AI:
Độ chính xác đánh dấu cấp quân sự: Thông qua "đảm bảo kép" với sự kiểm tra chất lượng của nhân viên đánh dấu con người và AI, tỷ lệ lỗi dữ liệu chỉ là 0,3%, trong khi trung bình ngành là 5% (theo công ty tự báo cáo).
Độc quyền dữ liệu đa phương thức: Sở hữu kho dữ liệu gán nhãn hành động video lớn nhất thế giới (bao gồm 120 triệu dữ liệu hành động cơ thể) và tập dữ liệu văn bản đa ngôn ngữ (bao phủ 217 ngôn ngữ).
Trên thực tế, việc chi 14,9 tỷ USD để mua "một nửa" Scale AI và bản thân Wang, tham vọng của Meta không chỉ dừng lại ở mô hình AI lớn.
02 Chuyển đổi cơ sở hạ tầng AI, bù đắp cho điểm yếu của B đầu.
Dữ liệu, sức mạnh tính toán và mô hình là ba yếu tố chính trong lĩnh vực mô hình lớn. Meta, với tư cách là một ông lớn trong lĩnh vực mạng xã hội, có lợi thế tự nhiên về dữ liệu và sức mạnh tính toán. Tuy nhiên, về "dữ liệu", cần phải đặt trong dấu ngoặc kép, vì mặc dù khối lượng dữ liệu của Meta rất lớn, nhưng nếu chất lượng không tốt thì không có tác dụng nhiều cho việc huấn luyện mô hình AI.
"Mỗi phản hồi GPT mà các bạn thấy đều có 500 điểm dữ liệu mà chúng tôi đã đánh dấu phía sau." Câu nói của Wang giải thích sự lo lắng của Meta. Khi OpenAI sử dụng dữ liệu của Scale AI để huấn luyện những mô hình thông minh hơn, Meta lại bị mắc kẹt trong hòn đảo dữ liệu xã hội của chính mình. Việc mua lại Scale AI tương đương với việc tiếp quản "kho đạn" của đối thủ.
Scale AI nắm giữ 35% lưu lượng dữ liệu huấn luyện AI toàn cầu, phục vụ các khách hàng hàng đầu từ Lầu Năm Góc đến OpenAI. Kỹ sư của Viện Nghiên cứu Meta đã phàn nàn trong bí mật: "Khi chúng tôi huấn luyện bằng Llama 3, 30% sức mạnh tính toán bị lãng phí vào việc làm sạch dữ liệu rác, trong khi độ chính xác phân loại của Scale AI có thể đạt 99.7%."
Với việc Scale AI cung cấp dữ liệu làm sạch và gán nhãn chính xác, ngành công nghiệp ước tính rằng Meta sẽ giảm tỷ lệ ô nhiễm dữ liệu huấn luyện từ 15% xuống 2%, rút ngắn chu kỳ huấn luyện của thế hệ tiếp theo Llama 5 xuống 40%. Các nguồn tin cho biết, "Llama 5 Behemoth" đang được thử nghiệm với quy mô tham số đạt 30 triệu tỷ, được thiết kế đặc biệt để chinh phục AGI.
Đồng thời, hệ thống gán nhãn của Scale AI đã được thích ứng sâu với kiến trúc chip AI tùy chỉnh của Meta, hình thành chu trình "gán nhãn dữ liệu - đào tạo mô hình - tối ưu phần cứng", có khả năng giảm chi phí suy luận của mô hình Llama xuống còn 1/3 so với GPT-4o.
Có thể nói, sau khi giới thiệu Scale AI, mô hình Llama của Meta sẽ được tối ưu hóa đáng kể về chất lượng, hiệu suất và chi phí đào tạo.
Trên thực tế, quyền truy cập của Scale thậm chí có thể định hình lại toàn bộ chiến lược của Meta trong cuộc đua AI. So với Google và Microsoft, Meta, công ty thiếu nền tảng điện toán đám mây, đã có thể trở nên hoang dã ở phía C. Với khả năng của Scale, Meta có kế hoạch cung cấp dịch vụ dữ liệu Scale AI thông qua các nền tảng đám mây như AWS/Azure để xây dựng vòng khép kín sinh thái tương tự như "Copilot + OpenAI" của Microsoft và chuyển đổi đối thủ thành khách hàng.
Nếu nói rằng dữ liệu là dầu mỏ của thời đại mới, thì Meta đã nắm giữ hơn một nửa hệ thống cơ sở hạ tầng AI bằng cách mua Scale AI, nhà "lọc dữ liệu" lớn nhất.
Meta dần tụt lại trong cuộc cạnh tranh AI｜Nguồn ảnh: Meta
Tất nhiên, vẫn chưa biết liệu các đối thủ như OpenAI và Anthropic có mua nó hay không, mặc dù Meta chỉ mua một nửa Scale AI (và một nửa Wang), nhưng rõ ràng là đủ để trước đây cảnh giác với tình trạng trung lập của Scale AI, vì vậy openAI cũng đang đẩy mạnh hợp tác với đối thủ cạnh tranh của Scale AI là Handshake.
Tuy nhiên, với lợi thế áp đảo của Scale AI trong việc gán nhãn dữ liệu, các công ty như OpenAI khó có thể ngay lập tức ngừng hợp tác với Scale AI. Ít nhất trong ngắn hạn, các gã khổng lồ AI vẫn cần dịch vụ của Scale AI.
Ngay cả khi các khách hàng trước đây của Scale AI đang giảm đơn đặt hàng, Meta và Scale AI đã tìm kiếm các nguồn doanh thu mới - khách hàng chính phủ và quốc phòng. Theo báo cáo, Scale AI đã hợp tác và đã nhận được hơn 200 triệu đô la đơn đặt hàng của chính phủ từ quân đội Hoa Kỳ. Đồng thời, bản thân Scale AI cũng đang mở rộng sang lớp ứng dụng AI trong các lĩnh vực dọc như tùy chỉnh quốc phòng, và khả năng bán hàng và xác nhận cấp doanh nghiệp của Meta chắc chắn sẽ cung cấp đủ động lực cho sự phát triển trong tương lai của Scale AI.
Tin đồn trong ngành cho rằng có một sự đặt cược ẩn vào thỏa thuận khổng lồ giữa Meta và Scale AI: nếu tốc độ tăng trưởng doanh thu của Scale AI giảm xuống dưới 80% trong ba năm tới, Meta có quyền mua số cổ phần còn lại với giá chiết khấu - điều đó đồng nghĩa với việc Wang không chỉ muốn "làm cho Meta AI vĩ đại trở lại" mà Scale AI của riêng mình cũng phải tiếp tục phát triển nhanh chóng về doanh thu. Hoạt động kinh doanh B-end rõ ràng sẽ trở thành một nguồn tăng trưởng mới cho cả hai bên.
Đối với nhóm Meta, Wang ngay cả khi gia nhập với vai trò là người đứng đầu phòng thí nghiệm siêu thông minh "đi trên hai chiếc thuyền" cũng có thể tạo ra hiệu ứng "cá đuối" mạnh mẽ. Tại cộng đồng AI Silicon Valley, Meta từ lâu đã nổi tiếng với bầu không khí học thuật dày đặc, việc mở mã nguồn và tiếp cận rộng rãi của Llama chính là kết quả của sự suy nghĩ học thuật đó. Nhưng "tư duy dữ liệu" mà Wang cực kỳ tôn sùng chắc chắn sẽ tác động và thay đổi đội ngũ AI hiện có của Meta.
Theo các báo cáo từ truyền thông, Wang vừa gia nhập Meta, ngay lập tức cắt giảm ba dự án học thuật, thúc đẩy đội ngũ chuyển hướng sang một hướng "thực tế" hơn.
Nếu không tính đến sự cản trở của luật chống độc quyền, khoản đầu tư khổng lồ của Meta vào Scale AI và bản thân Wang có thể định hình lại vai trò và hướng phát triển của Meta trong cuộc cạnh tranh AI khốc liệt, không chỉ giúp Meta rút ngắn khoảng cách với các đối thủ trong lĩnh vực mô hình một cách nhanh chóng, mà còn giúp gã khổng lồ mạng xã hội này hoàn thành việc chuyển đổi từ ứng dụng sang vai trò cơ sở hạ tầng AI.
Bản chất của cuộc cá cược này là Meta đang cố gắng sử dụng sức mạnh vốn để viết lại quy tắc cạnh tranh AI. Như nhà phân tích Silicon Valley Sarah Guo đã nói: "Khi mọi người đều đang chế tạo xe, Meta đã mua toàn bộ con đường cao tốc - bất kể ai ngồi trên xe, đều phải trả phí qua đường."
Nội dung chỉ mang tính chất tham khảo, không phải là lời chào mời hay đề nghị. Không cung cấp tư vấn về đầu tư, thuế hoặc pháp lý. Xem Tuyên bố miễn trừ trách nhiệm để biết thêm thông tin về rủi ro.
1000 tỷ giá trên trời, Zuckerberg mua "một nửa thiên tài" và tương lai của Meta AI
Tác giả: Tĩnh Vũ
"Thế kỷ 21 cái gì đắt nhất? Nhân tài!"
Nhiều năm trước, chất lượng lời thoại của Cát Ưu trong "Thiên Hạ Vô Tặc" vẫn đang không ngừng nâng cao.
Vào lúc 6 giờ chiều ngày 10 tháng 6 theo giờ địa phương, truyền thông đưa tin rằng Meta sẽ mua 49% cổ phần của Scale AI với giá 14,9 tỷ USD (tương đương khoảng 106,6 tỷ nhân dân tệ), trong khi đó, đồng sáng lập Alexandr Wang sẽ trở thành người đứng đầu "Nhóm Siêu Thông Minh" mới được thành lập của Meta.
Theo tỷ lệ vốn chủ sở hữu, Wang và nhóm của anh có thể nhận được 7,4 tỷ USD từ giao dịch này, có thể gọi là vụ "săn trộm" đắt đỏ nhất ở Thung lũng Silicon - bạn phải biết rằng Google đã mua lại đội ngũ DeepMind vào năm 2014 với giá chỉ 600 triệu USD.
Zuckerberg đã viết trong thư nội bộ: "Chúng ta sẽ cùng nhau xây dựng tương lai của AI." Trong bối cảnh mô hình Llama 4 thất bại và đội ngũ AI liên tục rời bỏ, Meta đang đặt cược lớn vào Scale AI, mục đích là gì? Với Scale AI và Alexandr Wang, liệu Meta có thể tìm lại vị trí của mình trong cuộc chiến AI sắp tới không?
01 Người "dao động" đắt nhất
Là công ty phát triển nhanh nhất ở Silicon Valley trong thời đại AI, giá trị của Scale AI đã tăng vọt với tốc độ tên lửa, chỉ trong 5 năm đã phình to lên 13,8 tỷ đô la. Tuy nhiên, để Meta mua 49% cổ phần của công ty này, cần phải bỏ ra 14,9 tỷ đô la.
49% rõ ràng là vì lý do xem xét chống độc quyền, nhưng những gì Meta và Zuckerberg muốn là người đồng sáng lập Alexandr Wang - thiên tài khởi nghiệp 19 tuổi này sẽ trở thành người đứng đầu phòng thí nghiệm siêu trí tuệ mới thành lập của Meta, dẫn dắt Meta AI bước vào kỷ nguyên mới.
Điều thú vị là không chính xác khi nói rằng Meta đã mua lại Wang hoàn toàn, bởi Wang sẽ tiếp tục giữ chức vụ CEO của Scale AI, có nghĩa là Wang và Scale AI sẽ tiếp tục duy trì "độc lập", đây cũng có thể là "hai con thuyền" đắt đỏ nhất trong lịch sử, và nếu Scale AI duy trì đà tăng trưởng, Wang có thể trở thành doanh nhân phát triển nhanh nhất ở Thung lũng Silicon.
Zuckerberg đã rất nóng lòng khi Meta đặt cược số tiền hiếm hoi vào Scale AI và Wang, điều này thể hiện sự lo lắng của ông về việc Meta đang dần tụt lại trong cuộc đua AI.
Mặc dù Meta đã ra mắt Llama 4 Behemoth vào năm 2024 với kích thước tham số là 1,8 nghìn tỷ, nhưng nó vẫn tụt hậu so với GPT-4.5 về các chỉ số chính như hiểu đa phương thức và suy luận văn bản dài. Để thêm sự xúc phạm vào chấn thương, chất lượng dữ liệu đào tạo của Llama đã bị phơi bày: một ước tính trong ngành rằng khoảng 30% kho dữ liệu đến từ nội dung truyền thông xã hội chất lượng thấp, dẫn đến các thông báo lỗi thường xuyên từ mô hình.
Đội ngũ Scale AI vừa mới thành lập 2 năm, bên trái là Wang本人｜Nguồn hình ảnh: Scale AI
"Chúng tôi không thiếu sức mạnh tính toán, mà là dữ liệu sạch và nhân tài kỹ thuật hàng đầu." Một nhà nghiên cứu AI của Meta đã nói trong sự ẩn danh. Điều này giải thích tại sao Zuckerberg lại chi tiêu lớn để mời Wang - một "thần kinh xây dựng" nổi tiếng với công nghệ gán nhãn dữ liệu.
Là công ty gán nhãn dữ liệu có giá trị cao nhất, sự nổi lên của Scale AI không phải là không có lý do. Theo báo cáo, "hào thành" của Scale AI nằm ở khả năng chuyển đổi dữ liệu thô thành nhiên liệu có thể sử dụng cho AI:
Độ chính xác đánh dấu cấp quân sự: Thông qua "đảm bảo kép" với sự kiểm tra chất lượng của nhân viên đánh dấu con người và AI, tỷ lệ lỗi dữ liệu chỉ là 0,3%, trong khi trung bình ngành là 5% (theo công ty tự báo cáo).
Độc quyền dữ liệu đa phương thức: Sở hữu kho dữ liệu gán nhãn hành động video lớn nhất thế giới (bao gồm 120 triệu dữ liệu hành động cơ thể) và tập dữ liệu văn bản đa ngôn ngữ (bao phủ 217 ngôn ngữ).
Trên thực tế, việc chi 14,9 tỷ USD để mua "một nửa" Scale AI và bản thân Wang, tham vọng của Meta không chỉ dừng lại ở mô hình AI lớn.
02 Chuyển đổi cơ sở hạ tầng AI, bù đắp cho điểm yếu của B đầu.
Dữ liệu, sức mạnh tính toán và mô hình là ba yếu tố chính trong lĩnh vực mô hình lớn. Meta, với tư cách là một ông lớn trong lĩnh vực mạng xã hội, có lợi thế tự nhiên về dữ liệu và sức mạnh tính toán. Tuy nhiên, về "dữ liệu", cần phải đặt trong dấu ngoặc kép, vì mặc dù khối lượng dữ liệu của Meta rất lớn, nhưng nếu chất lượng không tốt thì không có tác dụng nhiều cho việc huấn luyện mô hình AI.
"Mỗi phản hồi GPT mà các bạn thấy đều có 500 điểm dữ liệu mà chúng tôi đã đánh dấu phía sau." Câu nói của Wang giải thích sự lo lắng của Meta. Khi OpenAI sử dụng dữ liệu của Scale AI để huấn luyện những mô hình thông minh hơn, Meta lại bị mắc kẹt trong hòn đảo dữ liệu xã hội của chính mình. Việc mua lại Scale AI tương đương với việc tiếp quản "kho đạn" của đối thủ.
Scale AI nắm giữ 35% lưu lượng dữ liệu huấn luyện AI toàn cầu, phục vụ các khách hàng hàng đầu từ Lầu Năm Góc đến OpenAI. Kỹ sư của Viện Nghiên cứu Meta đã phàn nàn trong bí mật: "Khi chúng tôi huấn luyện bằng Llama 3, 30% sức mạnh tính toán bị lãng phí vào việc làm sạch dữ liệu rác, trong khi độ chính xác phân loại của Scale AI có thể đạt 99.7%."
Với việc Scale AI cung cấp dữ liệu làm sạch và gán nhãn chính xác, ngành công nghiệp ước tính rằng Meta sẽ giảm tỷ lệ ô nhiễm dữ liệu huấn luyện từ 15% xuống 2%, rút ngắn chu kỳ huấn luyện của thế hệ tiếp theo Llama 5 xuống 40%. Các nguồn tin cho biết, "Llama 5 Behemoth" đang được thử nghiệm với quy mô tham số đạt 30 triệu tỷ, được thiết kế đặc biệt để chinh phục AGI.
Đồng thời, hệ thống gán nhãn của Scale AI đã được thích ứng sâu với kiến trúc chip AI tùy chỉnh của Meta, hình thành chu trình "gán nhãn dữ liệu - đào tạo mô hình - tối ưu phần cứng", có khả năng giảm chi phí suy luận của mô hình Llama xuống còn 1/3 so với GPT-4o.
Có thể nói, sau khi giới thiệu Scale AI, mô hình Llama của Meta sẽ được tối ưu hóa đáng kể về chất lượng, hiệu suất và chi phí đào tạo.
Trên thực tế, quyền truy cập của Scale thậm chí có thể định hình lại toàn bộ chiến lược của Meta trong cuộc đua AI. So với Google và Microsoft, Meta, công ty thiếu nền tảng điện toán đám mây, đã có thể trở nên hoang dã ở phía C. Với khả năng của Scale, Meta có kế hoạch cung cấp dịch vụ dữ liệu Scale AI thông qua các nền tảng đám mây như AWS/Azure để xây dựng vòng khép kín sinh thái tương tự như "Copilot + OpenAI" của Microsoft và chuyển đổi đối thủ thành khách hàng.
Nếu nói rằng dữ liệu là dầu mỏ của thời đại mới, thì Meta đã nắm giữ hơn một nửa hệ thống cơ sở hạ tầng AI bằng cách mua Scale AI, nhà "lọc dữ liệu" lớn nhất.
Meta dần tụt lại trong cuộc cạnh tranh AI｜Nguồn ảnh: Meta
Tất nhiên, vẫn chưa biết liệu các đối thủ như OpenAI và Anthropic có mua nó hay không, mặc dù Meta chỉ mua một nửa Scale AI (và một nửa Wang), nhưng rõ ràng là đủ để trước đây cảnh giác với tình trạng trung lập của Scale AI, vì vậy openAI cũng đang đẩy mạnh hợp tác với đối thủ cạnh tranh của Scale AI là Handshake.
Tuy nhiên, với lợi thế áp đảo của Scale AI trong việc gán nhãn dữ liệu, các công ty như OpenAI khó có thể ngay lập tức ngừng hợp tác với Scale AI. Ít nhất trong ngắn hạn, các gã khổng lồ AI vẫn cần dịch vụ của Scale AI.
Ngay cả khi các khách hàng trước đây của Scale AI đang giảm đơn đặt hàng, Meta và Scale AI đã tìm kiếm các nguồn doanh thu mới - khách hàng chính phủ và quốc phòng. Theo báo cáo, Scale AI đã hợp tác và đã nhận được hơn 200 triệu đô la đơn đặt hàng của chính phủ từ quân đội Hoa Kỳ. Đồng thời, bản thân Scale AI cũng đang mở rộng sang lớp ứng dụng AI trong các lĩnh vực dọc như tùy chỉnh quốc phòng, và khả năng bán hàng và xác nhận cấp doanh nghiệp của Meta chắc chắn sẽ cung cấp đủ động lực cho sự phát triển trong tương lai của Scale AI.
Tin đồn trong ngành cho rằng có một sự đặt cược ẩn vào thỏa thuận khổng lồ giữa Meta và Scale AI: nếu tốc độ tăng trưởng doanh thu của Scale AI giảm xuống dưới 80% trong ba năm tới, Meta có quyền mua số cổ phần còn lại với giá chiết khấu - điều đó đồng nghĩa với việc Wang không chỉ muốn "làm cho Meta AI vĩ đại trở lại" mà Scale AI của riêng mình cũng phải tiếp tục phát triển nhanh chóng về doanh thu. Hoạt động kinh doanh B-end rõ ràng sẽ trở thành một nguồn tăng trưởng mới cho cả hai bên.
Đối với nhóm Meta, Wang ngay cả khi gia nhập với vai trò là người đứng đầu phòng thí nghiệm siêu thông minh "đi trên hai chiếc thuyền" cũng có thể tạo ra hiệu ứng "cá đuối" mạnh mẽ. Tại cộng đồng AI Silicon Valley, Meta từ lâu đã nổi tiếng với bầu không khí học thuật dày đặc, việc mở mã nguồn và tiếp cận rộng rãi của Llama chính là kết quả của sự suy nghĩ học thuật đó. Nhưng "tư duy dữ liệu" mà Wang cực kỳ tôn sùng chắc chắn sẽ tác động và thay đổi đội ngũ AI hiện có của Meta.
Theo các báo cáo từ truyền thông, Wang vừa gia nhập Meta, ngay lập tức cắt giảm ba dự án học thuật, thúc đẩy đội ngũ chuyển hướng sang một hướng "thực tế" hơn.
Nếu không tính đến sự cản trở của luật chống độc quyền, khoản đầu tư khổng lồ của Meta vào Scale AI và bản thân Wang có thể định hình lại vai trò và hướng phát triển của Meta trong cuộc cạnh tranh AI khốc liệt, không chỉ giúp Meta rút ngắn khoảng cách với các đối thủ trong lĩnh vực mô hình một cách nhanh chóng, mà còn giúp gã khổng lồ mạng xã hội này hoàn thành việc chuyển đổi từ ứng dụng sang vai trò cơ sở hạ tầng AI.
Bản chất của cuộc cá cược này là Meta đang cố gắng sử dụng sức mạnh vốn để viết lại quy tắc cạnh tranh AI. Như nhà phân tích Silicon Valley Sarah Guo đã nói: "Khi mọi người đều đang chế tạo xe, Meta đã mua toàn bộ con đường cao tốc - bất kể ai ngồi trên xe, đều phải trả phí qua đường."