Quan hệ đối tác giữa Meta và Scale AI đang đối mặt với nhiều thách thức nghiêm trọng. Vấn đề về chất lượng dữ liệu và quản lý nội bộ đã làm gia tăng căng thẳng giữa hai bên. Trong bối cảnh cạnh tranh gay gắt của ngành AI, sự bất ổn này có thể ảnh hưởng lớn đến chiến lược phát triển chung. Những biến động này đặt ra câu hỏi về khả năng duy trì hợp tác bền vững trong tương lai gần.
Những điểm chính
- Mối quan hệ giữa Meta và Scale AI đang căng thẳng do vấn đề chất lượng dữ liệu và chiến lược thay đổi liên tục.
- Sự rời đi của lãnh đạo cấp cao và nhân sự chủ chốt phản ánh mâu thuẫn nội bộ tại Meta và Scale AI.
- Chất lượng dữ liệu thấp từ Scale AI gây lo ngại, ảnh hưởng đến hiệu quả mô hình AI của Meta.
- Scale AI đối mặt cạnh tranh gay gắt, mất hợp đồng quan trọng, và phải sa thải nhân viên để cắt giảm chi phí.
- Meta đa dạng hóa nguồn cung dữ liệu nhằm giảm rủi ro và duy trì ổn định trong chiến lược AI.
Mặc dù được kỳ vọng sẽ tạo nên bước đột phá trong lĩnh vực AI, mối quan hệ đối tác giữa Meta và Scale AI đang đối mặt với nhiều căng thẳng nội bộ và thách thức về chất lượng dữ liệu, đồng thời chịu áp lực cạnh tranh gay gắt và sự thay đổi chiến lược liên tục từ phía hai bên. Meta đã đầu tư 14,3 tỷ USD vào Scale AI vào tháng 6 năm 2025, đồng thời đưa CEO Alexandr Wang cùng các lãnh đạo hàng đầu của Scale AI về điều hành Meta Superintelligence Labs (MSL). Tuy nhiên, chỉ sau hai tháng, Ruben Mayer, cựu Phó Chủ tịch cấp cao về sản phẩm và vận hành GenAI, đã rời Meta, gây ra những dấu hiệu bất ổn trong nội bộ. Mayer cho biết lý do cá nhân khiến anh rời đi, nhưng cũng cho thấy sự mâu thuẫn tiềm ẩn giữa các nhân sự mới và bộ máy cũ của Meta.
Các nhân viên mới gia nhập Meta bày tỏ sự thất vọng khi phải đối mặt với các thủ tục hành chính phức tạp và hạn chế trong phạm vi làm việc của đội GenAI trước đây. CEO Mark Zuckerberg đã thể hiện sự không hài lòng sau khi Llama 4 ra mắt không đạt kỳ vọng, đồng thời tiến hành chiến dịch tuyển dụng gắt gao nhằm thu hút nhân tài AI hàng đầu. Trong khi đó, TBD Labs, đơn vị trực thuộc Meta hợp tác với các nhà cung cấp dịch vụ gắn nhãn dữ liệu như Mercor và Surge, đã gây ra lo ngại về chất lượng dữ liệu của Scale AI trong cộng đồng nghiên cứu. Mô hình kinh doanh ban đầu của Scale AI dựa trên lực lượng lao động giá rẻ để gắn nhãn dữ liệu, nhưng yêu cầu ngày càng cao về chất lượng khiến họ phải chuyển sang sử dụng chuyên gia có trình độ chuyên môn sâu.
Ngoài ra, Scale AI còn phải đối mặt với sự cạnh tranh quyết liệt khi các đối thủ như Surge và Mercor phát triển mạnh nhờ thu hút nhân tài với mức lương cao. Sau khi thua mất hợp đồng với OpenAI và Google, Scale AI đã sa thải 200 nhân viên và tập trung vào thị trường chính phủ với hợp đồng 99 triệu USD cùng quân đội Mỹ. Meta cũng đa dạng hóa nguồn cung dữ liệu nhằm giảm thiểu rủi ro phụ thuộc vào Scale AI. Tình hình hiện tại cho thấy mối quan hệ này đang đứng trước nhiều thách thức trong việc duy trì sự ổn định và phát triển bền vững của chiến lược AI chung.
