Meta’s LlamaCon 2025 gần đây được dự định là một buổi giới thiệu hoành tráng về sức mạnh AI của mình và một nền tảng để tái khẳng định vị trí dẫn đầu trong bối cảnh AI đang phát triển nhanh chóng. Mặc dù sự kiện đã nhận được một số lời khen ngợi từ Phố Wall, nhưng việc kiểm tra kỹ hơn cho thấy một bức tranh sắc thái hơn. Nhiều nhà phát triển rời khỏi hội nghị với cảm giác không hài lòng, cho thấy rằng Meta vẫn còn một chặng đường dài để bắt kịp các đối thủ của mình, đặc biệt là trong lĩnh vực mô hình lý luận tiên tiến.
Lời hứa và Thực tế của LlamaCon
Mục tiêu bao trùm của LlamaCon rất rõ ràng: Meta đặt mục tiêu định vị họ Llama các mô hình ngôn ngữ lớn (LLMs) làm giải pháp phù hợp cho các nhà phát triển tìm kiếm quyền tự chủ và linh hoạt trong một hệ sinh thái AI ngày càng bị chi phối bởi các dịch vụ nguồn đóng từ những gã khổng lồ trong ngành như OpenAI, Microsoft và Google. Meta hình dung Llama là chìa khóa mở ra một thế giới các ứng dụng AI có thể tùy chỉnh, trao quyền cho các nhà phát triển điều chỉnh các mô hình theo nhu cầu và trường hợp sử dụng cụ thể của họ.
Để đạt được mục tiêu này, Meta đã công bố một số thông báo tại LlamaCon, bao gồm việc ra mắt Llama API mới. API này, theo Meta, sẽ đơn giản hóa việc tích hợp các mô hình Llama vào các quy trình làm việc hiện có, cho phép các nhà phát triển tận dụng sức mạnh của AI chỉ với một vài dòng mã. Lời hứa về tích hợp liền mạch và dễ sử dụng chắc chắn là hấp dẫn, đặc biệt đối với các nhà phát triển đang tìm cách hợp lý hóa quy trình phát triển AI của họ.
Hơn nữa, Meta đã công bố các quan hệ đối tác chiến lược với nhiều công ty khác nhau nhằm tăng tốc độ xử lý AI. Các hợp tác này nhằm mục đích tối ưu hóa hiệu suất của các mô hình Llama, làm cho chúng hiệu quả và nhạy bén hơn. Meta cũng giới thiệu một chương trình bảo mật, hợp tác với AT&T và các tổ chức khác, để chống lại mối đe dọa ngày càng tăng của các trò gian lận do AI tạo ra. Sáng kiến này nhấn mạnh cam kết của Meta đối với sự phát triển AI có trách nhiệm và sự công nhận của nó về những rủi ro tiềm ẩn liên quan đến công nghệ này.
Thêm vào sự quyến rũ, Meta cam kết 1,5 triệu đô la tài trợ cho các công ty khởi nghiệp và trường đại học trên toàn thế giới đang tích cực sử dụng các mô hình Llama. Khoản đầu tư này nhằm mục đích thúc đẩy sự đổi mới và khuyến khích sự phát triển của các ứng dụng AI mới trên một loạt các lĩnh vực rộng lớn. Bằng cách hỗ trợ thế hệ nhà phát triển AI tiếp theo, Meta hy vọng sẽ củng cố vị trí của Llama như một nền tảng hàng đầu cho nghiên cứu và phát triển AI.
Mảnh ghép còn thiếu: Lý luận nâng cao
Bất chấp một loạt các thông báo và quan hệ đối tác, LlamaCon đã thiếu một cách rõ ràng trong một lĩnh vực quan trọng: một mô hình lý luận mới có khả năng cạnh tranh với các dịch vụ hiện đại từ các công ty khác. Sự vắng mặt này đặc biệt đáng chú ý khi xét đến những tiến bộ nhanh chóng trong khả năng lý luận AI được chứng minh bởi các đối thủ cạnh tranh, bao gồm các lựa chọn thay thế mã nguồn mở từ Trung Quốc như DeepSeek và Qwen của Alibaba.
Các mô hình lý luận là trung tâm của các ứng dụng AI tiên tiến, cho phép các hệ thống hiểu các mối quan hệ phức tạp, đưa ra suy luận và đưa ra quyết định sáng suốt. Các mô hình này rất cần thiết cho các tác vụ như hiểu ngôn ngữ tự nhiên, giải quyết vấn đề và lập kế hoạch chiến lược. Nếu không có một mô hình lý luận cạnh tranh, Meta có nguy cơ tụt hậu trong cuộc đua phát triển các hệ thống AI thực sự thông minh và có khả năng.
Ngay cả Mark Zuckerberg, Giám đốc điều hành của Meta, dường như thừa nhận thiếu sót này, mặc dù một cách ngầm định. Trong bài phát biểu quan trọng của mình, Zuckerberg nhấn mạnh giá trị của AI mã nguồn mở, nêu bật khả năng của các nhà phát triển ‘trộn và kết hợp’ các mô hình khác nhau để đạt được hiệu suất tối ưu.
‘Một phần giá trị xung quanh mã nguồn mở là bạn có thể trộn và kết hợp,’ ông nói. ‘Nếu một mô hình khác, như DeepSeek, tốt hơn, hoặc nếu Qwen giỏi hơn một cái gì đó, thì, với tư cách là nhà phát triển, bạn có khả năng lấy những phần tốt nhất của trí thông minh từ các mô hình khác nhau. Đây là một phần của cách tôi nghĩ mã nguồn mở về cơ bản vượt qua về chất lượng tất cả các mã nguồn đóng [models]…[It] cảm thấy như một loại lực lượng không thể ngăn cản.’
Nhận xét của Zuckerberg cho thấy rằng Meta nhận ra điểm mạnh của các mô hình cạnh tranh và sẵn sàng chấp nhận ý tưởng các nhà phát triển tích hợp chúng với Llama. Tuy nhiên, điều này cũng ngụ ý rằng Llama, ít nhất là hiện tại, không phải là một giải pháp toàn diện và có thể yêu cầu tăng cường với các mô hình khác để đạt được mức độ khả năng lý luận mong muốn.
Thất vọng của nhà phát triển và Phản ứng trực tuyến
Việc thiếu một mô hình lý luận mới tại LlamaCon đã không bị cộng đồng nhà phát triển bỏ qua. Nhiều người tham dự và quan sát trực tuyến bày tỏ sự thất vọng, với một số người đưa ra so sánh bất lợi giữa Llama và các mô hình cạnh tranh, đặc biệt là Qwen 3, mà Alibaba đã phát hành một cách chiến lược chỉ một ngày trước sự kiện của Meta.
Vineeth Sai Varikuntla, một nhà phát triển làm việc trên các ứng dụng AI y tế, lặp lại cảm xúc này sau bài phát biểu quan trọng của Zuckerberg. ‘Sẽ rất thú vị nếu họ đánh bại Qwen và DeepSeek,’ anh nói. ‘Tôi nghĩ rằng họ sẽ đưa ra một mô hình sớm thôi. Nhưng hiện tại, mô hình mà họ có phải ngang bằng—‘ anh dừng lại, xem xét lại, ‘Qwen dẫn trước, dẫn trước nhiều so với những gì họ đang làm trong các trường hợp sử dụng chung và lý luận.’
Phản ứng trực tuyến đối với LlamaCon phản ánh sự thất vọng này. Người dùng trên các diễn đàn và nền tảng truyền thông xã hội khác nhau bày tỏ lo ngại về отставание nhận thức của Llama về khả năng lý luận.
Một người dùng viết, ‘Lạy Chúa. Llama đã đi từ mã nguồn mở cạnh tranh tốt đến quá xa phía sau cuộc đua đến nỗi tôi bắt đầu nghĩ rằng Qwen và DeepSeek thậm chí không thể nhìn thấy nó trong gương chiếu hậu của họ nữa.’ Nhận xét này phản ánh một tình cảm ngày càng tăng rằng Llama đã mất lợi thế cạnh tranh và đang gặp khó khăn trong việc theo kịp những tiến bộ nhanh chóng trong lĩnh vực AI.
Những người khác tranh luận liệu Meta ban đầu có kế hoạch phát hành một mô hình lý luận tại LlamaCon hay không nhưng cuối cùng đã quyết định rút lui sau khi thấy hiệu suất ấn tượng của Qwen. Suy đoán này càng thúc đẩy nhận thức rằng Meta đang chơi trò đuổi bắt trong lĩnh vực lý luận.
Trên Hacker News, một số người chỉ trích sự kiện này nhấn mạnh vào các dịch vụ và quan hệ đối tác API, lập luận rằng nó làm giảm đi vấn đề cơ bản hơn về cải tiến mô hình. Một người dùng mô tả sự kiện này là ‘siêu hời hợt’, cho thấy rằng nó thiếu chất và không giải quyết được những lo ngại cốt lõi của cộng đồng nhà phát triển.
Một người dùng khác trên Threads đã tóm tắt sự kiện này một cách ngắn gọn là ‘kinda mid’, một thuật ngữ thông tục có nghĩa là không ấn tượng hoặc tầm thường. Đánh giá thẳng thừng này đã nắm bắt được cảm xúc chung về sự thất vọng và những kỳ vọng không được đáp ứng đã thấm nhuần phần lớn các cuộc thảo luận trực tuyến xung quanh LlamaCon.
Quan điểm lạc quan của Phố Wall
Bất chấp sự tiếp đón thờ ơ từ nhiều nhà phát triển, LlamaCon đã xoay sở để thu hút được lời khen ngợi từ các nhà phân tích Phố Wall, những người theo dõi chặt chẽ chiến lược AI của Meta. Các nhà phân tích này coi sự kiện này là một dấu hiệu tích cực về cam kết của Meta đối với AI và tiềm năng tạo ra doanh thu đáng kể trong tương lai.
‘LlamaCon là một sự thể hiện khổng lồ về tham vọng và thành công của Meta với AI,’ Mike Proulx của Forrester nói. Tuyên bố này phản ánh quan điểm rằng khoản đầu tư của Meta vào AI đang được đền đáp và công ty có vị thế tốt để tận dụng nhu cầu ngày càng tăng đối với các giải pháp AI.
Nhà phân tích Brent Thill của Jefferies gọi thông báo của Meta tại sự kiện này là ‘một bước tiến lớn’ hướng tới việc trở thành ‘hyperscaler’, một thuật ngữ được sử dụng để mô tả các nhà cung cấp dịch vụ đám mây lớn cung cấp tài nguyên và cơ sở hạ tầng điện toán cho các doanh nghiệp. Đánh giá của Thill cho thấy rằng Meta đang đạt được những tiến bộ đáng kể trong việc xây dựng cơ sở hạ tầng và khả năng cần thiết để cạnh tranh với các nhà cung cấp đám mây hàng đầu trong không gian AI.
Triển vọng tích cực của Phố Wall đối với LlamaCon có thể xuất phát từ việc tập trung vào tiềm năng dài hạn của các khoản đầu tư AI của Meta, hơn là những thiếu sót ngay lập tức trong các lĩnh vực cụ thể như mô hình lý luận. Các nhà phân tích có thể sẵn sàng bỏ qua những thiếu sót này, hiện tại, tin rằng Meta cuối cùng sẽ giải quyết chúng và nổi lên như một người chơi lớn trên thị trường AI.
Quan điểm của Người dùng Llama
Mặc dù một số nhà phát triển bày tỏ sự thất vọng với LlamaCon, nhưng những người khác đã sử dụng các mô hình Llama lại nhiệt tình hơn về những lợi ích của công nghệ này. Những người dùng này nhấn mạnh tốc độ, hiệu quả chi phí và tính linh hoạt của Llama như những lợi thế chính khiến nó trở thành một công cụ có giá trị cho nỗ lực phát triển AI của họ.
Đối với Yevhenii Petrenko của Tavus, một công ty tạo ra các video đàm thoại được hỗ trợ bởi AI, tốc độ của Llama là một yếu tố quan trọng. ‘Chúng tôi thực sự quan tâm đến độ trễ rất thấp, như phản hồi rất nhanh và Llama giúp chúng tôi sử dụng các LLM khác,’ anh nói sau sự kiện. Nhận xét của Petrenko nhấn mạnh tầm quan trọng của tốc độ và khả năng phản hồi trong các ứng dụng AI thời gian thực và làm nổi bật khả năng cung cấp của Llama trong lĩnh vực này.
Hanzla Ramey, CTO của WriteSea, một nền tảng dịch vụ nghề nghiệp được hỗ trợ bởi AI giúp người tìm việc chuẩn bị sơ yếu lý lịch và thực hành phỏng vấn, nhấn mạnh hiệu quả chi phí của Llama. ‘Đối với chúng tôi, chi phí là rất lớn,’ anh nói. ‘Chúng tôi là một công ty khởi nghiệp, vì vậy việc kiểm soát chi phí thực sự quan trọng. Nếu chúng tôi sử dụng mã nguồn đóng, chúng tôi không thể xử lý hàng triệu công việc. Không đời nào.’ Nhận xét của Ramey minh họa những khoản tiết kiệm chi phí đáng kể có thể đạt được bằng cách sử dụng các mô hình mã nguồn mở như Llama, đặc biệt đối với các công ty khởi nghiệp và doanh nghiệp nhỏ với ngân sách hạn chế.
Những lời chứng thực tích cực từ người dùng Llama cho thấy rằng mô hình này đã tìm thấy một vị trí thích hợp trên thị trường, đặc biệt là trong số những người ưu tiên tốc độ, hiệu quả chi phí và tính linh hoạt. Tuy nhiên, điều quan trọng cần lưu ý là những người dùng này có thể không quan tâm đến khả năng lý luận nâng cao như những người đang phát triển các ứng dụng AI phức tạp hơn.
Tầm nhìn của Meta về Tương lai của Llama
Trong LlamaCon, Mark Zuckerberg đã chia sẻ tầm nhìn của mình về tương lai của Llama, nhấn mạnh tầm quan trọng của các mô hình nhỏ hơn, dễ thích ứng hơn có thể chạy trên nhiều loại thiết bị khác nhau.
Zuckerberg giải thích, Llama 4 đã được thiết kế xung quanh cơ sở hạ tầng ưa thích của Meta — GPU H100, định hình kiến trúc và quy mô của nó. Tuy nhiên, ông thừa nhận rằng ‘rất nhiều cộng đồng mã nguồn mở muốn các mô hình thậm chí còn nhỏ hơn.’ Các nhà phát triển ‘chỉ cần mọi thứ có hình dạng khác nhau,’ ông nói.
‘Để có thể về cơ bản lấy bất kỳ trí thông minh nào bạn có từ các mô hình lớn hơn,’ anh nói thêm, ‘và chắt lọc chúng thành bất kỳ yếu tố hình thức nào bạn muốn — để có thể chạy trên máy tính xách tay, trên điện thoại, trên bất cứ thứ gì… đối với tôi, đây là một trong những điều quan trọng nhất.’
Tầm nhìn của Zuckerberg cho thấy rằng Meta cam kết phát triển một loạt các mô hình Llama đa dạng có thể phục vụ cho các nhu cầu khác nhau của cộng đồng AI. Điều này bao gồm không chỉ các mô hình lớn, mạnh mẽ cho các ứng dụng đòi hỏi khắt khe mà còn cả các mô hình nhỏ hơn, hiệu quả hơn có thể chạy trên các thiết bị biên và điện thoại di động.
Bằng cách tập trung vào khả năng thích ứng và khả năng truy cập, Meta hy vọng sẽ dân chủ hóa AI và trao quyền cho các nhà phát triển xây dựng các ứng dụng AI cho một loạt các trường hợp sử dụng rộng hơn. Chiến lược này có khả năng mang lại cho Meta một lợi thế cạnh tranh so với các công ty chủ yếu tập trung vào việc phát triển các mô hình AI lớn, tập trung.
Kết luận: Một Công việc Đang Tiến triển
Tóm lại, LlamaCon 2025 không phải là một thành công vang dội, mà là một túi hỗn hợp các thông báo, lời hứa và những kỳ vọng không được đáp ứng. Mặc dù sự kiện đã thể hiện cam kết của Meta đối với AI và tham vọng trở thành người dẫn đầu trong lĩnh vực này, nhưng nó cũng làm nổi bật những thách thức mà công ty phải đối mặt trong việc theo kịp những tiến bộ nhanh chóng trong ngành.
Việc thiếu một mô hình lý luận mới là một sự thất vọng đáng kể đối với nhiều nhà phát triển, làm dấy lên lo ngại về khả năng cạnh tranh của Llama trong thời gian dài. Tuy nhiên, các nhà phân tích Phố Wall vẫn lạc quan về chiến lược AI của Meta, tập trung vào tiềm năng dài hạn của các khoản đầu tư của công ty.
Cuối cùng, LlamaCon đóng vai trò như một lời nhắc nhở rằng Meta vẫn đang trong quá trình xoay trục, cố gắng thuyết phục các nhà phát triển — và có lẽ chính nó — rằng nó có thể xây dựng không chỉ các mô hình mà còn cả động lực trong không gian AI. Thành công trong tương lai của công ty sẽ phụ thuộc vào khả năng giải quyết những thiếu sót trong các dịch vụ hiện tại của mình, đặc biệt là trong lĩnh vực khả năng lý luận và tiếp tục đổi mới và thích ứng với bối cảnh AI không ngừng thay đổi.