Hướng đi của AI của Meta đang định hình lại: Ba cược chiến lược báo hiệu một cuộc chơi dài hạn

Những điểm chính rút ra

• Meta cam kết 60–65 tỷ USD cho hạ tầng AI vào năm 2025, ưu tiên lợi thế cạnh tranh bền vững hơn lợi nhuận hàng quý
• Chiến lược mã nguồn mở của LLaMA đang xây dựng một hệ sinh thái AI nơi các nhà phát triển, startup và doanh nghiệp phụ thuộc vào các mô hình của Meta
• Tổ chức AI được tái cấu trúc báo hiệu sự chuyển hướng của Meta từ nghiên cứu theo khối lượng sang tốc độ thực thi và tác động thực tế của sản phẩm
• Công ty đang định vị mình như một nhà cung cấp hạ tầng AI, không chỉ đơn thuần là một nhà chơi ở tầng ứng dụng

Cách Meta chọn độc lập chiến lược thay vì lợi nhuận ngắn hạn

2025 đánh dấu một bước ngoặt cho Meta Platforms—một bước không được định nghĩa bởi tối ưu hóa từng bước nhỏ mà bởi cam kết có chủ đích, quy mô lớn. Trong khi ngành công nghiệp công nghệ rộng lớn đấu tranh với các quyết định về tốc độ triển khai trí tuệ nhân tạo, Meta đã tính toán khác biệt: hấp thụ chi phí lớn ngay bây giờ, chấp nhận thu hẹp biên lợi nhuận trong ngắn hạn, và xây dựng đòn bẩy bất đối xứng về lâu dài.

Chuyển động bị chú ý nhiều nhất là quyết định phân bổ vốn của Meta. Công ty cam kết khoảng 60–65 tỷ USD cho hạ tầng tính toán AI và xây dựng trung tâm dữ liệu. Đối với các nhà đầu tư đã quen với cấu trúc chi phí kỷ luật của Meta từ năm 2022, điều này là một sự đảo ngược đáng kinh ngạc. Tuy nhiên, phía sau bề mặt là chiến lược cẩn thận, không phải liều lĩnh.

Ràng buộc cơ bản trong phát triển AI đã thay đổi. Tính toán—ai kiểm soát, ai có thể truy cập, và ai có thể lặp lại nhanh nhất—đã trở thành nút thắt quan trọng. Bằng cách tập hợp một trong những đội GPU lớn nhất thế giới và triển khai các trung tâm dữ liệu tối ưu cho AI, Meta cố gắng nội tại hóa ràng buộc đó. Tương tự như khi Amazon xây dựng AWS đầu những năm 2010, họ đã hấp thụ chi phí hạ tầng ban đầu để đảm bảo lợi thế đi trước. Hai thập kỷ sau, cược đó đã định hình hồ sơ tài chính và vị thế thị trường của Amazon. Kế hoạch vốn của Meta năm 2025 theo đuổi luận điểm tương tự. Nếu kỷ nguyên AI ưu tiên quy mô và tốc độ, Meta đã định vị để nằm thoải mái ở phía đó của đường cong.

Đối với cổ đông, điểm ngoặt là: ban lãnh đạo ngừng tối ưu hóa cho sức hấp dẫn của câu chuyện hàng quý và bắt đầu tối ưu hóa cho sự tự chủ chiến lược. Điều này khó thuyết phục hơn trong ngắn hạn. Nhưng qua một thập kỷ, nó có thể trở thành bước ngoặt mang tính biến đổi.

LLaMA và kiến trúc của một hệ sinh thái

Nếu hạ tầng đại diện cho nền tảng vật lý của Meta, phần mềm mã nguồn mở trở thành mấu chốt chiến lược để xâm nhập vào nền kinh tế AI rộng lớn hơn.

Các đối thủ như OpenAI duy trì mô hình đóng, dựa trên API—kiểm soát truy cập, thu phí, và tập trung quyết định triển khai. Meta chọn hướng ngược lại. Với sự ra mắt của LLaMA 4, công ty chứng minh rằng các mô hình phân phối mở có thể đạt hiệu suất ngang tầm các mô hình hàng đầu, đồng thời rẻ hơn và linh hoạt hơn để tùy chỉnh và triển khai quy mô lớn.

Chỉ số chính—điểm chuẩn—thất bại trong việc phản ánh ý nghĩa sâu xa hơn. Thực tế là sự chấp nhận.

Bằng cách cung cấp LLaMA miễn phí, Meta cho phép các startup, nhà nghiên cứu học thuật và doanh nghiệp xây dựng dựa trên các mô hình của mình. Qua đó, công ty đã ngoại lai hóa phần lớn chi phí triển khai cận biên trong khi thu hút một cộng đồng nhà phát triển ngày càng lớn vào trường hấp dẫn của mình. Theo thời gian, khi các công cụ, tối ưu hóa và tích hợp tập trung quanh LLaMA, một hiệu ứng mạng bền vững sẽ hình thành. Các nhà xây dựng tiêu chuẩn hóa kiến trúc của Meta không phải vì trung thành mà vì tiện lợi—đường đi ít trở ngại nhất.

Chiến lược này phản ánh sự thăng tiến của Android trong lĩnh vực di động. Android không cần phải kiếm nhiều hơn iOS trên mỗi thiết bị. Nó chiến thắng bằng cách trở thành lớp nền để các nhà phát triển xây dựng giá trị. Các nhà phát triển không chọn Android vì nó vượt trội hơn; họ chọn vì hệ sinh thái trở nên dày đặc và trơn tru.

Meta đang thực hiện một chiến lược tương tự trong AI. LLaMA không phải là sản phẩm tiêu dùng để cạnh tranh trực tiếp với ChatGPT về khả năng hàng đầu. Thay vào đó, nó được định vị như hạ tầng nền tảng—một nền tảng trung lập mà các nhà xây dựng mọi quy mô đều có thể sử dụng. Trong khung cảnh đó, giá trị kinh tế của LLaMA đối với Meta không thể hiện qua doanh thu cấp phép trực tiếp. Nó tích tụ qua dữ liệu được tạo ra từ sự chấp nhận rộng rãi hơn, qua hiểu biết tốt hơn về các mô hình sử dụng AI, và qua ảnh hưởng đến các tiêu chuẩn kỹ thuật trở thành phần của hệ thống AI mới nổi.

Tái cấu trúc tổ chức: Từ phạm vi nghiên cứu đến tốc độ thực thi

Trụ cột thứ ba trong lộ trình AI 2025 của Meta liên quan đến tổ chức nội bộ. Công ty hợp nhất các sáng kiến AI rời rạc dưới một cấu trúc chỉ huy mới, bao gồm việc thành lập Superintelligence Labs và tuyển dụng Alexandr Wang để giám sát tiến trình hướng tới các hệ thống lý luận có khả năng hơn. Đồng thời, Meta cắt giảm các đơn vị hoạt động kém hiệu quả và điều chỉnh lại các nhóm, báo hiệu một sự chuyển hướng có chủ đích từ mở rộng nghiên cứu sang triển khai sản phẩm có kỷ luật.

Việc tái cấu trúc này giải quyết một khoảng trống cụ thể: không phải thiếu nhân tài nghiên cứu, mà là ma sát trong việc chuyển đổi nghiên cứu thành sản phẩm đã phát hành. Trong phần lớn thập kỷ qua, nhóm AI của Meta tích lũy các bài báo, demo và uy tín học thuật. Nhưng lớp chuyển đổi—từ khám phá đến tác động trực tiếp đến người dùng—vẫn còn lỗ hổng và chậm chạp.

Việc tổ chức lại năm 2025 là một sự ưu tiên rõ ràng. Hiệu suất sẽ được đo bằng tốc độ lặp lại sản phẩm thực tế, chứ không phải số lượng trích dẫn hay bài báo arXiv. Các tính năng phải đến tay người dùng thực, thu thập phản hồi, và nhanh chóng trở lại vòng phát triển.

Meta có một lợi thế cấu trúc ít người biết đến: hàng tỷ người dùng hoạt động trên Facebook, Instagram, WhatsApp và các nền tảng khác. Quy mô này tạo ra vòng phản hồi chặt chẽ mà phần lớn các đối thủ không thể sánh kịp. Một thuật toán xếp hạng mới, một tính năng sinh tạo, hoặc một công cụ hỗ trợ AI có thể được triển khai, thử nghiệm, tinh chỉnh và tái triển khai với tốc độ mà các phòng thí nghiệm học thuật hoặc các công ty nhỏ hơn không thể bắt kịp. Bằng cách tổ chức lại xung quanh năng lực cốt lõi đó—xây dựng, triển khai, học hỏi, lặp lại—Meta đã định hình nhân tài của mình theo đúng điểm mạnh thực sự.

Đối với các nhà đầu tư, điều này chỉ ra một tư thế thực thi có kỷ luật hơn. Meta không cố gắng chiến thắng cuộc đua bằng số lượng tuyển dụng hay chi tiêu R&D mơ hồ. Nó cố gắng chiến thắng bằng cách phát hành nhanh hơn với quy mô lớn hơn nhiều. Và khi các tính năng AI cải thiện nhắm mục tiêu quảng cáo, xếp hạng nội dung, công cụ kiếm tiền cho nhà sáng tạo hoặc trải nghiệm nhắn tin trên hàng tỷ người dùng hoạt động hàng tháng, các hiệu ứng cộng hưởng sẽ trở nên rõ ràng hơn.