Tham vọng về AI Agent của Meta đối mặt với những khó khăn trong quá trình tái cấu trúc

Theo những thừa nhận gần đây từ CEO Mark Zuckerberg, bước chuyển mình mạnh mẽ của Meta hướng tới tương lai AI mang tính tác nhân (agentic AI) đang gặp phải những trở ngại không ngờ tới. Bất chấp các khoản chi tiêu vốn khổng lồ và cuộc tái tổ chức doanh nghiệp triệt để, công ty đang gặp khó khăn trong việc đẩy nhanh tốc độ phát triển các tác nhân AI tự hành như kỳ vọng ban đầu.

Sự thiếu kết nối trong quá trình phát triển Agentic AI

Trong một buổi họp nội bộ gần đây, Mark Zuckerberg thừa nhận rằng việc tái cấu trúc của Meta xoay quanh các AI agent đã không diễn ra suôn sẻ như mong đợi. Ông lưu ý rằng quỹ đạo phát triển agentic trong bốn tháng qua đã không đạt được tốc độ tăng trưởng như kỳ vọng, đồng thời cho biết các quyết định chiến lược dựa trên cấu trúc mới này "vẫn chưa mang lại kết quả thực tế."

Lời thừa nhận này được đưa ra sau một giai đoạn tái tổ chức quyết liệt. Vào tháng 5, Meta đã cắt giảm khoảng 10% lực lượng lao động toàn cầu và chuyển khoảng 7.000 nhân viên sang các đội ngũ chuyên trách về AI. Mục tiêu là nhằm tối ưu hóa quy trình làm việc và cung cấp nguồn vốn cho chi phí hạ tầng AI khổng lồ. Mặc dù các lãnh đạo cấp cao ban đầu rất "lạc quan" về khả năng của các công cụ như Claude Code của Anthropic, nhưng việc tích hợp thực tế và tiến độ của các hệ thống agentic của chính Meta vẫn đang tụt hậu so với các tiêu chuẩn ngành đó.

Rủi ro cao và những canh bạc tính toán khổng lồ

Quy mô cam kết của Meta là vô cùng lớn. Công ty đang trên đà chi tới 145 tỷ USD cho hạ tầng AI trong năm nay, một phần trong khoản đầu tư tập thể rộng lớn trị giá 700 tỷ USD của các ông lớn công nghệ (Big Tech). Để thúc đẩy điều này, Meta đang phát triển mảng kinh doanh điện toán đám mây nhằm bán năng lực tính toán dư thừa cho các khách hàng bên ngoài.

Bất chấp giọng điệu thận trọng của Zuckerberg, Giám đốc AI Alexandr Wang lại đưa ra một triển vọng lạc quan hơn. Wang tiết lộ rằng mô hình lớn tiếp theo của Meta, với mật danh "Watermelon", hiện đang trong quá trình huấn luyện. "Watermelon" sẽ kế nhiệm "Avocado" (tên nội bộ của mô hình Muse Spark được phát hành vào tháng 4) và sẽ sử dụng năng lực tính toán lớn hơn gấp nhiều lần. Wang khẳng định rằng "Watermelon" đã bắt kịp các tiêu chuẩn của những mô hình hàng đầu từ OpenAI, mặc dù các dữ liệu kỹ thuật cụ thể vẫn chưa được tiết lộ.

Sự tiến hóa của mô hình và những tranh cãi nội bộ

Lộ trình cho các dòng mô hình của Meta đang ngày càng trở nên rõ ràng. Sau khi phát hành Muse Spark vào tháng 4—mô hình dù đầy triển vọng nhưng vẫn gặp khó khăn trong việc sánh ngang với OpenAI hay Anthropic về hiệu suất—Meta đang thực hiện một bản cập nhật lớn để cải thiện khả năng lập trình và khả năng agentic. Wang cũng hé lộ về một mô hình lập trình nhằm cạnh tranh với Claude Opus của Anthropic trong tương lai gần.

Tuy nhiên, nỗ lực thống trị lĩnh vực AI không phải không có những xung đột nội bộ. CTO Andrew Bosworth đã đề cập đến tranh cãi xung quanh phần mềm theo dõi chuột của Meta, vốn ghi lại hoạt động kỹ thuật số của nhân viên để tạo dữ liệu huấn luyện AI. Mặc dù một cuộc đánh giá nội bộ kết luận rằng không có dữ liệu nhạy cảm nào của nhân viên thực sự được đưa vào các tập dữ liệu huấn luyện AI, nhưng chương trình này—vốn trước đây thiếu cơ chế từ chối tham gia (opt-out)—dự kiến sẽ được triển khai lại theo hình thức cho phép tham gia (opt-in).

Các điểm chính cần lưu ý

• Sự chậm trễ về chiến lược: Việc tái cấu trúc nội bộ của Meta nhằm ưu tiên các AI agent vẫn chưa mang lại tốc độ hoặc hiệu quả như mong đợi.
• Sự gia tăng năng lực tính toán: Meta đang mở rộng đáng kể khả năng huấn luyện, với mô hình "Watermelon" sắp tới sẽ sử dụng năng lực tính toán lớn hơn nhiều so với Muse Spark (Avocado) hiện tại.
• Đầu tư vào hạ tầng: Với dự kiến chi 145 tỷ USD cho hạ tầng AI, Meta đang định vị mình vừa là nhà xây dựng mô hình, vừa là nhà cung cấp dịch vụ đám mây tiềm năng cho năng lực tính toán dư thừa.