Meta đã ra mắt mô hình AI Muse Spark vào tháng 4, tức một năm sau khi CEO Mark Zuckerberg chi hơn 14 tỷ USD để đưa Alexandr Wang từ Scale AI về và thành lập Meta Superintelligence Labs. Mô hình nền tảng độc quyền này đánh dấu lần đầu Meta rời khỏi hướng tiếp cận mã nguồn mở Llama, sau những gì các chuyên gia trong ngành gọi là một sai lầm mang tính chiến lược khi bản phát hành Llama 4 không mấy gây ấn tượng vào tháng 4 năm ngoái. Hiện Zuckerberg phải đối mặt thách thức biến mô hình mới thành thành công tài chính thông qua người dùng trả phí, trong bối cảnh cổ phiếu Meta đã giảm 18% trong 12 tháng qua dù công ty công bố tăng trưởng doanh thu 33% trong quý đầu tiên. Công ty vẫn thu về 98% doanh thu từ quảng cáo và về mặt lịch sử gặp khó khăn khi thương mại hóa các sản phẩm ngoài mảng quảng cáo, trong khi các đối thủ OpenAI, Anthropic và Google đang nắm vị thế mạnh hơn trên thị trường AI.
Việc Wang bàn giao mô hình AI Muse Spark vào tháng 4 đánh dấu bước nhảy đầu tiên của Meta vào các mô hình nền tảng độc quyền. Theo Thomas Randall, nhà phân tích tại Info-Tech Research Group, mô hình được thiết kế để tích hợp vào các ứng dụng của Meta như Facebook và Instagram, cũng như các thiết bị chạy AI như kính Ray-Ban Meta. Meta cũng ra mắt một ứng dụng và trang web Meta AI độc lập.
Công ty cho biết khoản đầu tư 14,3 tỷ USD vào khoảng một nửa Scale AI vào tháng 6 năm ngoái, qua đó đưa Wang và các cộng sự cấp cao của ông về dẫn dắt Meta Superintelligence Labs mới được thành lập. Randall cho biết Meta sẽ “mất phương hướng” nếu thiếu các nhân sự AI tên tuổi lớn này, theo cách ông gọi là một “cuộc tái thiết chiến lược” đối với công ty.
Từ sau khi Muse Spark được công bố, Meta đã giới thiệu các kế hoạch đăng ký mới liên quan đến AI và hoạt động kinh doanh như một nỗ lực mở rộng ra khỏi quảng cáo trực tuyến. Một phát ngôn viên của Meta cho biết công ty đang thử nghiệm quyền truy cập API vào công nghệ nền tảng của Muse Spark với các đối tác ban đầu và dự kiến sẽ phát hành trong tháng này.
Cổ phiếu Meta đã giảm 18% trong 12 tháng qua, khiến nó trở thành mã hoạt động tệ nhất trong nhóm megacap cùng với Microsoft. Đà giảm diễn ra dù Meta báo cáo tăng trưởng doanh thu 33% trong quý đầu tiên, tốc độ mở rộng nhanh nhất kể từ năm 2021.
“Meta cần đưa ra thêm các bằng chứng cụ thể về cả mức độ được áp dụng và khả năng thương mại hóa,” Ralph Schackart, nhà phân tích tại William Blair (khuyến nghị mua cổ phiếu) cho biết. “Nhà đầu tư đang kỳ vọng Meta có thể kiếm tiền từ một sản phẩm AI-first mới, ngoài tác động tích cực đáng kể mà AI đang tạo ra trong việc nâng cấp các mô hình quảng cáo.”
Meta vẫn dựa vào quảng cáo cho 98% doanh thu. Bộ phận Reality Labs của công ty đã tạo ra hơn 80 tỷ USD thua lỗ tính gộp kể từ cuối năm 2020. Schackart cho biết ông muốn thấy “bằng chứng hữu hình về danh sách ngày càng tăng các sản phẩm AI-first mới do Muse Spark tạo ra, ngay cả khi việc kiếm tiền còn chậm.”
“Ở thời điểm này, tôi nghĩ cộng đồng AI phần lớn phớt lờ Meta,” Rob May, CEO startup Neurometric, cho biết. May mô tả việc công bố Muse Spark là một “cơn ngáp” đối với cộng đồng AI vì công nghệ này không được tiếp cận rộng rãi. Ông nói trước đây ông liên tục liên lạc với Meta về các vấn đề liên quan đến Llama, nhưng giờ “không thể khiến họ trả lời tin nhắn.”
Krish Subramanian, CEO công ty tư vấn KOI AI và từng là giám đốc sản phẩm tại IBM Consulting, nói rằng các nhà phát triển hứng thú hơn với các mô hình AI của Google so với các sản phẩm của Meta. “Thiếu niềm tin của nhà phát triển sẽ quay lại đánh vào họ nếu họ không tập trung vào các nhà phát triển bên thứ ba,” Subramanian nói.
Andrew Moore, CEO của startup doanh nghiệp Lovelace và từng là giám đốc AI của Google Cloud, cho biết Meta tập trung làm cho các mô hình của mình hiệu quả hơn thông qua các kỹ thuật huấn luyện, điều này có thể là khác biệt lớn đối với các nhà phát triển đang lo ngại về chi phí ngày càng tăng của các mô hình nền tảng.
Meta đang cắt giảm nhân sự suốt cả năm, và sa thải khoảng 8.000 nhân viên vào tháng 5. Các đợt cắt giảm trải rộng nhiều bộ phận, bao gồm cả các nhóm làm các vai trò liên quan đến niềm tin và an toàn, theo những người nắm được tình hình (đề nghị không nêu tên).
Có áp lực lên Wang và cựu CEO GitHub Nat Friedman, người gia nhập vào mùa hè năm ngoái như một phần của “cơn sốt” chi tiêu cho AI, để mang lại mức tăng trưởng doanh thu có ý nghĩa từ mô hình và các lần phát hành trong tương lai, các nguồn tin am hiểu cho biết. Giám đốc công nghệ của Meta Andrew Bosworth, một cựu binh gắn bó 20 năm với công ty và là người thân tín của Zuckerberg, có thể đảm nhiệm vai trò lớn hơn trong AI nếu các “người mới” bị cho là thất bại, theo các nguồn tin.
Wang gọi Muse Spark là một “món khai vị” cho những gì sắp tới và nói sẽ có thêm các “mô hình lớn hơn, mạnh mẽ hơn”. Trên podcast Core Memory hồi tháng trước, Wang nói: “Một trong những điều rất quan trọng đối với tôi là an toàn cho các mô hình này.” Ông bác bỏ mọi thông tin về xung đột nội bộ được cho là xảy ra trong lần xuất hiện trên podcast.
Meta đã chi bao nhiêu để đưa Alexandr Wang về?
Meta đã chi hơn 14 tỷ USD cho một thương vụ đầu tư mua lại khoảng một nửa Scale AI, đồng thời đưa Wang và các trợ thủ cấp cao của ông về dẫn dắt Meta Superintelligence Labs mới được thành lập vào tháng 6 năm ngoái.
Cổ phiếu Meta đã diễn biến ra sao kể từ khoản đầu tư AI?
Cổ phiếu Meta đã giảm 18% trong 12 tháng qua, khiến nó trở thành mã hoạt động tệ nhất trong nhóm megacap cùng với Microsoft, dù công ty báo cáo tăng trưởng doanh thu 33% trong quý đầu tiên.
Meta phát hành mô hình AI Muse Spark khi nào?
Meta ra mắt mô hình AI Muse Spark vào tháng 4, đánh dấu mô hình nền tảng độc quyền đầu tiên của công ty và sự rời bỏ cách tiếp cận mã nguồn mở Llama.
Tin tức liên quan
SpaceX và Google thắt chặt quan hệ kinh doanh bất chấp rạn nứt giữa Musk và trang tin
ChatGPT Pro mang lại giá trị AI 14.000 USD trong thử nghiệm gói đăng ký Semianalysis
CEO Rivian Ra mắt Mind Robotics với $1B vốn, tách biệt khỏi cách tiếp cận của Tesla
Prometheus của Jeff Bezos huy động $12B để phát triển AI vật lý
Luo Fuli khuyên thanh niên: Tư duy, khả năng phán đoán và thẩm mỹ là năng lực cạnh tranh cốt lõi trong kỷ nguyên AI