Lộ rõ rạn nứt trong mối quan hệ Meta - Scale AI: Đầu tư 14 tỷ USD chỉ để 'mua' CEO, loạt lãnh đạo nộp đơn từ chức

Meta là “ông lớn” kiên trì trong cuộc đua trí tuệ nhân tạo, không chỉ bởi tiềm lực tài chính khổng lồ mà còn nhờ chiến lược đầu tư trực tiếp vào chất xám. Tuy nhiên, những gì đang diễn ra cùng thương vụ Scale AI cho thấy sức mạnh của đồng tiền không phải lúc nào cũng mạnh.

Tháng 6 năm 2025, Meta công bố khoản đầu tư trị giá 14,3 tỷ USD vào Scale AI, đồng thời đưa CEO Alexandr Wang và nhiều nhân sự cấp cao về làm việc tại Meta Superintelligence Labs (MSL). Tham vọng của Mark Zuckerberg rất rõ ràng: sử dụng hạ tầng tính toán khổng lồ của Meta kết hợp với chuyên môn từ Scale AI để đẩy nhanh tiến trình nghiên cứu trí tuệ nhân tạo siêu việt, thứ có thể đưa công ty đi trước một bước trong kỷ nguyên mới.

Tuy nhiên chỉ sau vài tháng, những rạn nứt đã bắt đầu lộ rõ.

Dấu hiệu đầu tiên chính là lá đơn xin từ chức của Ruben Mayer – Phó Chủ tịch phụ trách sản phẩm và vận hành GenAI tại Scale AI, người được đưa vào Meta từ những ngày đầu thiết lập TBD Labs. Trong đơn từ chức gửi nội bộ, Mayer nhấn mạnh rằng ông đã tham gia và đóng góp cho phòng thí nghiệm này với tất cả những gì có thể, song cuối cùng vẫn phải rời đi vì “lý do cá nhân”.

Tuyên bố nghe chừng êm đẹp, nhưng sự thật lại phức tạp hơn nhiều. Theo nhiều nguồn tin, một số lãnh đạo từ Scale AI sau khi gia nhập Meta đã không được tham gia vào TBD Labs – trung tâm then chốt nhất của dự án – và thay vào đó bị phân tán sang các mảng ít ảnh hưởng hơn. Điều này khiến nhiều nhân sự cảm thấy vai trò của mình bị lu mờ, gây ra sự thất vọng và bất an.

Thực tế, Mayer không phải là trường hợp duy nhất. Chỉ trong vòng vài tuần, một số nhà nghiên cứu khác cũng lặng lẽ rời Meta, trong đó có Rishabh Agarwal – gương mặt từng được đánh giá cao trong giới AI.

Không chỉ nhân sự, chính chất lượng dữ liệu – tài sản cốt lõi của Scale AI – cũng bị đặt dấu hỏi. Các nhóm nghiên cứu tại TBD Labs đã nhiều lần phải tìm đến dữ liệu từ những nhà cung cấp khác như Mercor hay Surge vì đánh giá dữ liệu của Scale AI “không đủ chuẩn” cho các thí nghiệm quy mô lớn. Đây là một nghịch lý khó chấp nhận khi Meta đã rót hàng chục tỷ USD cho chính Scale AI để trở thành đối tác dữ liệu chiến lược. Việc vẫn phải dùng dữ liệu ngoài cho thấy sự phụ thuộc không như mong đợi và làm lung lay niềm tin vào tính hiệu quả của thương vụ.

Sự rối ren còn thể hiện ở cấu trúc tổ chức. Meta đã mời về cùng lúc nhiều nhóm tinh hoa từ OpenAI, DeepMind và Scale AI, nhưng thay vì tạo ra một cộng hưởng, họ lại vướng vào xung đột văn hóa và quyền lực. Các nhà nghiên cứu GenAI cũ của Meta cảm thấy mình bị gạt ra ngoài lề, trong khi nhóm từ Scale AI lại không được trao quyền rõ ràng.

Alexandr Wang, dù giữ vai trò lãnh đạo cấp cao, nhưng bản thân ông cũng không phải là người duy nhất ra quyết định trong TBD Labs, vốn vẫn còn chịu sự quản lý chặt từ ban điều hành Meta. Kết quả là một môi trường “đa trung tâm quyền lực”, thiếu minh bạch, dẫn đến sự mất phương hướng trong nội bộ.

Nếu nhìn rộng hơn, câu chuyện này phản ánh một vấn đề lớn hơn về tính bền vững của chiến lược “mua nhân tài bằng tiền” mà Meta đang theo đuổi. Trong quá khứ, công ty từng chi hàng tỷ USD thâu tóm Oculus để lao vào thực tế ảo, nhưng rốt cuộc không đạt được cú bứt phá như kỳ vọng.

Với AI, Meta một lần nữa áp dụng cách tiếp cận “đi tắt đón đầu” bằng cách chi tiền thu hút những bộ óc hàng đầu từ khắp nơi về tập trung dưới một mái nhà. Chiến lược này có thể rút ngắn thời gian phát triển, nhưng rủi ro về hội nhập nhân sự và văn hóa doanh nghiệp lại cực kỳ cao.

Đầu tư khổng lồ vào nhân tài AI chỉ thực sự bền vững khi nó đi kèm với môi trường nghiên cứu lâu dài, sự tôn trọng văn hóa học thuật và một cơ chế khuyến khích sáng tạo thực sự. Nếu không, tiền bạc có thể biến thành gánh nặng thay vì động lực. Trường hợp Meta cho thấy ngay cả khi có trong tay hạ tầng trị giá hàng chục tỷ USD, có ngân sách gần như vô hạn cho thí nghiệm, họ vẫn có thể thất bại trong việc giữ chân con người.

Meta có thể học từ những “người hàng xóm” như Google DeepMind hay OpenAI: sự ổn định trong đội ngũ, tính minh bạch trong tổ chức và sự cân bằng giữa nghiên cứu cơ bản với mục tiêu thương mại là những yếu tố quyết định để nhân sự gắn bó. Với Meta, nếu không sớm điều chỉnh, khoản 14,3 tỷ USD rót vào Scale AI có thể chỉ trở thành “bài học đắt giá” thay vì một nền tảng cho kỷ nguyên trí tuệ nhân tạo mới.

Hiện tại, vai trò thực sự của Scale AI với Meta vẫn là dấu hỏi, bởi nhiều lãnh đạo từ Scale AI sang không tham gia nhóm TBD Labs. Một số ý kiến cho rằng mục tiêu chính của Meta khi rót vốn vào Scale AI có thể là để thu hút Alexandr Wang – người sáng lập Scale AI từ 2016 – hơn là dựa vào dịch vụ dữ liệu.

Được biết, dù được Meta rót vốn, Scale AI đang đối diện nhiều khó khăn khi cả OpenAI và Google đều tuyên bố ngừng hợp tác. Tháng 7, công ty đã phải sa thải 200 nhân viên ở mảng gắn nhãn dữ liệu, với lý do thay đổi nhu cầu thị trường.

Theo: TechCrunch, Business Insider