Meta Platforms, công ty mẹ của Facebook, được cho là đang tham gia vào các cuộc thảo luận về một khoản đầu tư lớn, trị giá hàng tỷ đô la vào Scale AI, một startup về trí tuệ nhân tạo. Cam kết tài chính này có khả năng vượt quá 10 tỷ đô la, củng cố nó như một trong những sự kiện tài trợ cho công ty tư nhân lớn nhất trong lịch sử.
Trong khi các điều khoản của thỏa thuận tiềm năng vẫn đang được đàm phán và có thể thay đổi, động thái này sẽ đại diện cho một sự thay đổi chiến lược đáng chú ý đối với Meta. Gã khổng lồ truyền thông xã hội theo truyền thống dựa vào nghiên cứu nội bộ và một cách tiếp cận phát triển nguồn mở hơn để nâng cao khả năng AI của mình. Một khoản đầu tư bên ngoài đáng kể với quy mô này báo hiệu sự công nhận ngày càng tăng về tầm quan trọng chiến lược của các mối quan hệ đối tác trong bối cảnh AI đang phát triển nhanh chóng.
Scale AI: Một Yếu Tố Quan Trọng Trong Sự Bùng Nổ Của AI Tạo Sinh
Scale AI đã nổi lên như một người chơi quan trọng trong cuộc cách mạng AI tạo sinh, cung cấp các dịch vụ gắn nhãn dữ liệu thiết yếu cho phép các công ty đào tạo các mô hình học máy phức tạp. Danh sách khách hàng của nó bao gồm các gã khổng lồ trong ngành như Microsoft và OpenAI, nhấn mạnh vai trò then chốt của công ty trong hệ sinh thái AI.
Gắn nhãn dữ liệu là quá trình xác định và gắn thẻ dữ liệu thô, chẳng hạn như hình ảnh, văn bản và âm thanh, để làm cho nó có thể sử dụng được cho các thuật toán học máy. Các thuật toán này học hỏi từ dữ liệu được gắn nhãn, cho phép chúng nhận ra các mẫu, đưa ra dự đoán và tạo nội dung mới. Chất lượng và độ chính xác của quy trình gắn nhãn dữ liệu là rất quan trọng đối với hiệu suất của các mô hình AI và chuyên môn của Scale AI trong lĩnh vực này đã khiến nó trở thành một đối tác được săn đón nhiều.
Trong vòng tài trợ gần đây nhất vào năm 2024, Scale AI được định giá khoảng 14 tỷ đô la, với Meta và Microsoft nằm trong số các nhà đầu tư. Hơn nữa, các báo cáo xuất hiện vào đầu năm 2025 chỉ ra rằng Scale AI đang khám phá một đề nghị đấu thầu có thể định giá công ty ở mức ấn tượng 25 tỷ đô la. Những con số này làm nổi bật sự tăng trưởng nhanh chóng và định giá leo thang của các công ty tập trung vào AI trên thị trường hiện tại.
Sự Thay Đổi Chiến Lược Của Meta Trong Đầu Tư AI
Một khoản đầu tư tiềm năng với quy mô này sẽ là cam kết bên ngoài lớn nhất của Meta đối với AI, đánh dấu sự khác biệt so với sự phụ thuộc trước đây của nó vào nghiên cứu nội bộ và các chiến lược phát triển nguồn mở. Sự điều chỉnh chiến lược này phản ánh sự công nhận ngày càng tăng rằng sự hợp tác và các mối quan hệ đối tác bên ngoài là rất cần thiết để duy trì lợi thế cạnh tranh trong lĩnh vực trí tuệ nhân tạo đang phát triển nhanh chóng.
Các công ty công nghệ lớn khác như Microsoft, Amazon và Alphabet đã thực hiện các khoản đầu tư đáng kể vào AI. Ví dụ: Microsoft đã đầu tư hơn 13 tỷ đô la vào OpenAI, trong khi Amazon và Alphabet đã đổ hàng tỷ đô la vào Anthropic, một công ty AI đối thủ. Những khoản đầu tư này thường có hình thức tín dụng để sử dụng sức mạnh tính toán đám mây của các công ty. Meta không có hoạt động kinh doanh đám mây của riêng mình, khiến cấu trúc cụ thể của khoản đầu tư vào Scale AI trở nên không chắc chắn.
Trọng Tâm AI Của Zuckerberg Và Các Sáng Kiến AI Rộng Lớn Hơn Của Meta
Giám đốc điều hành Meta Mark Zuckerberg đã xác định AI là ưu tiên hàng đầu của công ty. Vào tháng Giêng, ông tuyên bố rằng Meta sẽ phân bổ tới 65 tỷ đô la vào năm 2025 cho các dự án liên quan đến AI. Khoản đầu tư đáng kể này nhấn mạnh cam kết của công ty trong việc trở thành một công ty dẫn đầu trong lĩnh vực trí tuệ nhân tạo.
Các sáng kiến AI của Meta bao gồm các nỗ lực thiết lập Llama làm tiêu chuẩn công nghiệp trên toàn thế giới. Llama là chatbot AI của Meta, có thể truy cập trên các nền tảng như Facebook, Instagram và WhatsApp, và tự hào có cơ sở người dùng một tỷ người mỗi tháng. Mục tiêu của công ty là làm cho Llama trở thành một mô hình AI linh hoạt và được áp dụng rộng rãi cho các ứng dụng khác nhau.
Tăng Trưởng Nhanh Chóng Của Scale AI Và Dự Báo Doanh Thu
Scale AI đã trải qua sự tăng trưởng đáng kể kể từ khi được thành lập vào năm 2016 bởi Giám đốc điều hành Alexandr Wang. Công ty đã tạo ra 870 triệu đô la doanh thu vào năm 2024 và dự đoán doanh số của mình sẽ tăng hơn gấp đôi lên 2 tỷ đô la vào năm 2025. Hiệu suất tài chính ấn tượng này là minh chứng cho nhu cầu ngày càng tăng đối với các dịch vụ gắn nhãn dữ liệu trong ngành công nghiệp AI.
Sự trỗi dậy của AI có liên quan trực tiếp đến sự sẵn có của dữ liệu chất lượng cao. Scale AI sử dụng một mạng lưới công nhân hợp đồng để tinh chỉnh và gắn thẻ hình ảnh, văn bản và dữ liệu khác được sử dụng để đào tạo AI, đảm bảo rằng các mô hình này được đào tạo trên thông tin chính xác và đáng tin cậy. Nếu không có dữ liệu sạch và được tổ chức tốt này, AI sẽ không thể hoạt động hiệu quả.
Lợi Ích Chung Trong Công Nghệ Quốc Phòng
Meta và Scale AI có chung một lợi ích chiến lược trong công nghệ quốc phòng. Meta gần đây đã công bố hợp tác với Anduril Industries, một nhà thầu quốc phòng, để tạo ra các sản phẩm cho quân đội Hoa Kỳ, bao gồm một mũ bảo hiểm được hỗ trợ bởi AI với các tính năng thực tế ảo và tăng cường. Công ty cũng đã ủy quyền cho các cơ quan chính phủ Hoa Kỳ và các nhà thầu quốc phòng sử dụng các mô hình AI của mình.
Hiện tại, Scale AI đang hợp tác với Meta trong một chương trình có tên Defense Llama, một phiên bản chuyên dụng của mô hình ngôn ngữ lớn Llama của Meta dành cho các ứng dụng quân sự. Sự hợp tác này làm nổi bật vai trò ngày càng tăng của AI trong quốc phòng và an ninh quốc gia.
Scale AI đã tích cực tham gia vào việc phát triển các công nghệ AI cho chính phủ Hoa Kỳ. Vào đầu năm 2025, Scale AI thông báo rằng họ đã đảm bảo một hợp đồng với Bộ Quốc phòng để tập trung vào công nghệ tác nhân AI. Công ty ca ngợi hợp đồng này là "một cột mốc quan trọng trong tiến bộ quân sự."
Phân Tích Các Tác Động Rộng Lớn Hơn
Khoản đầu tư tiềm năng của Meta vào Scale AI mang ý nghĩa quan trọng đối với cả hai công ty và bối cảnh AI rộng lớn hơn. Đối với Meta, nó thể hiện một động thái chiến lược để tăng cường khả năng AI của mình thông qua các mối quan hệ đối tác bên ngoài, bổ sung cho các nỗ lực nghiên cứu nội bộ của nó. Bằng cách đầu tư vào Scale AI, Meta có thể tiếp cận các dịch vụ và chuyên môn gắn nhãn dữ liệu tiên tiến, những dịch vụ này rất cần thiết để đào tạo các mô hình AI hiệu suất cao.
Đối với Scale AI, một khoản đầu tư đáng kể từ Meta sẽ cung cấp một sự thúc đẩy đáng kể cho quỹ đạo tăng trưởng của nó, cho phép công ty mở rộng hoạt động, đầu tư vào nghiên cứu và phát triển, đồng thời củng cố hơn nữa vị thế của mình như một nhà cung cấp dịch vụ gắn nhãn dữ liệu hàng đầu. Khoản đầu tư cũng sẽ nâng cao uy tín và khả năng hiển thị của Scale AI, thu hút khách hàng và đối tác mới.
Khoản đầu tư tiềm năng cũng phản ánh sự cạnh tranh gay gắt giữa các công ty công nghệ lớn để thống trị không gian AI. Khi AI ngày càng được tích hợp vào các ngành và ứng dụng khác nhau, các công ty đang chạy đua để có được tài năng, công nghệ và dữ liệu cần thiết để luôn dẫn đầu. Các khoản đầu tư và quan hệ đối tác chiến lược đang trở nên quan trọng đối với các công ty tìm cách đạt được lợi thế cạnh tranh.
Đi Sâu Hơn Vào Bối Cảnh Dữ Liệu AI
Tầm quan trọng của dữ liệu chất lượng cao trong AI không thể được phóng đại. Các mô hình AI chỉ tốt như dữ liệu mà chúng được đào tạo. Nếu dữ liệu bị sai lệch, không đầy đủ hoặc không chính xác, thì các mô hình AI thu được có khả năng tạo ra các kết quả không đáng tin cậy hoặc thậm chí có hại. Đây là lý do tại sao gắn nhãn dữ liệu là một bước quan trọng trong quá trình phát triển AI.
Gắn nhãn dữ liệu bao gồm việc xem xét tỉ mỉ và gắn thẻ dữ liệu để đảm bảo tính chính xác và nhất quán của nó. Quá trình này có thể tốn thời gian và tốn nhiều công sức, đặc biệt đối với các tập dữ liệu lớn. Scale AI đã phát triển các kỹ thuật và công cụ tiên tiến để hợp lý hóa quá trình gắn nhãn dữ liệu, cho phép các công ty đào tạo các mô hình AI hiệu quả và hiệu quả hơn.
Một trong những thách thức trong gắn nhãn dữ liệu là xử lý dữ liệu phi cấu trúc, là dữ liệu không có định dạng hoặc cấu trúc được xác định trước. Loại dữ liệu này phổ biến trong nhiều ứng dụng thực tế, chẳng hạn như hình ảnh, video và tài liệu văn bản. Scale AI đã phát triển các công cụ được hỗ trợ bởi AI để tự động xác định và gắn thẻ các đối tượng, thực thể và mối quan hệ trong dữ liệu phi cấu trúc, giảm nhu cầu gắn nhãn thủ công.
Xem Xét Đạo Đức Trong Phát Triển AI
Khi AI trở nên phổ biến hơn, điều cần thiết là giải quyết các cân nhắc về đạo đức liên quan đến sự phát triển và triển khai của nó. Một trong những mối quan tâm đạo đức chính là sự sai lệch trong các mô hình AI. Nếu dữ liệu được sử dụng để đào tạo các mô hình AI phản ánh những sai lệch hiện có, thì các mô hình sẽ duy trì và khuếch đại những sai lệch đó, dẫn đến các kết quả không công bằng hoặc phân biệt đối xử.
Để giảm thiểu sự sai lệch trong các mô hình AI, điều quan trọng là phải đảm bảo rằng dữ liệu được sử dụng để đào tạo là đa dạng và đại diện cho dân số mà nó sẽ ảnh hưởng. Điều này đòi hỏi sự chú ý cẩn thận đến việc thu thập, gắn nhãn và phân tích dữ liệu. Cũng cần thường xuyên theo dõi các mô hình AI về sự sai lệch và thực hiện hành động khắc phục khi cần thiết.
Một cân nhắc đạo đức khác là khả năng AI được sử dụng cho các mục đích xấu, chẳng hạn như tạo ra deepfake hoặc lan truyền thông tin sai lệch. Để giải quyết mối quan tâm này, điều cần thiết là phải phát triển các công nghệ và chính sách để phát hiện và chống lại các hoạt động AI độc hại. Điều này đòi hỏi sự hợp tác giữa các nhà nghiên cứu, nhà hoạch định chính sách và các bên liên quan trong ngành.
Tương Lai Của AI Và Tác Động Của Nó Đến Xã Hội
Trí tuệ nhân tạo được thiết lập để có tác động sâu sắc đến xã hội trong những năm tới. AI có tiềm năng tự động hóa các tác vụ thông thường, cải thiện hiệu quả và tạo ra các cơ hội mới trong các ngành công nghiệp khác nhau. Tuy nhiên, nó cũng đặt ra những thách thức, chẳng hạn như sự thay thế việc làm và khả năng lạm dụng.
Để đảm bảo rằng AI mang lại lợi ích cho toàn xã hội, điều cần thiết là phải chủ động giải quyết các thách thức và cân nhắc về đạo đức liên quan đến sự phát triển và triển khai của nó. Điều này đòi hỏi một cách tiếp cận đa chiều bao gồm đầu tư vào giáo dục và đào tạo, phát triển các hướng dẫn và quy định về đạo đức, và nghiên cứu và phát triển liên tục các công nghệ AI có trách nhiệm.