Meta tung chính sách giá ưu đãi 95% cho người dùng chia sẻ dữ liệu trên Muse Spark

Hầu hết các công cụ AI đều cho phép bạn chọn không chia sẻ dữ liệu sử dụng của mình với nhà cung cấp mô hình để cải thiện các phiên bản trong tương lai. Meta đã tiếp nhận ý tưởng đó và gắn cho nó một cái giá cụ thể.

Đối với mô hình Muse Spark mới, vốn được thiết kế để vận hành các tác nhân (agent) lập trình và các tác nhân khác, Meta đang đưa ra mức giảm giá rõ ràng trung bình khoảng 95% cho những người dùng "đóng góp" vào việc phát triển các mô hình tương lai bằng cách chia sẻ câu lệnh (prompt) và kết quả đầu ra của mô hình.

Trong khi một triệu token đầu vào theo thỏa thuận tiêu chuẩn có giá 1,25 USD, thì theo mô hình định giá dành cho người đóng góp, mức giá chỉ còn 0,10 USD. Đối với token đầu ra, giá tiêu chuẩn là 4,25 USD cho mỗi triệu token, nhưng cùng số lượng đó chỉ tốn 0,20 USD theo mô hình người đóng góp.

Meta đã gặp nhiều khó khăn trong việc thu thập dữ liệu đào tạo: Một sáng kiến theo dõi việc sử dụng máy tính của nhân viên, được triển khai đầu năm nay, đã vấp phải sự chỉ trích dữ dội từ nội bộ và bị tạm dừng vào tháng 6. Công ty đã không phản hồi câu hỏi từ TechCrunch về mô hình định giá mới của mình.

Loại dữ liệu người dùng này rất quan trọng để giúp các công cụ tác nhân (agentic tools) hoạt động hiệu quả hơn. "Lý do chúng ta thấy bước nhảy vọt về khả năng của [tác nhân lập trình] giữa tháng 4 năm 2025 và tháng 10 năm 2025 là vì Claude Code, theo mặc định, sẽ lưu trữ tất cả các phiên làm việc của tác nhân lập trình của bạn và sử dụng chúng để đào tạo học tăng cường (reinforcement learning)," Mario Zechner, nhà phát triển đứng sau bộ công cụ mã nguồn mở Pi, chia sẻ với TechCrunch vào tháng trước.

Tuy nhiên, ngay cả khi yêu cầu cấp thiết đối với các nhà xây dựng mô hình ngày càng trở thành việc triển khai các công cụ tác nhân để sử dụng bên ngoài lĩnh vực kỹ thuật phần mềm, khả năng đánh giá và cải thiện các công cụ đó của họ vẫn bị cản trở bởi sự phức tạp và thiếu hụt các dấu vết kỹ thuật số trong nhiều quy trình làm việc chuyên nghiệp.

Arvind Narayanan, giáo sư khoa học máy tính tại Princeton, lưu ý rằng có bằng chứng rõ ràng cho thấy các công ty lớn không muốn dữ liệu của họ bị sử dụng để đào tạo mô hình.

"Họ vẫn gắn bó với các gói Enterprise tính phí theo token mặc dù các gói dành cho người dùng cá nhân dựa trên đăng ký như Claude Max và ChatGPT Pro được giảm giá gấp 10-20 lần hoặc thậm chí hơn! (Sự khác biệt chính giữa các gói này là khả năng lưu giữ dữ liệu + quản trị CNTT doanh nghiệp)," ông viết trên mạng xã hội.

Có lẽ để ghi nhận những động thái đó, Meta đang cung cấp cho các công ty khoản bồi thường rõ ràng để có được thông tin đó. Hướng dẫn định giá của họ lưu ý rằng cấp độ người đóng góp "giảm rào cản gia nhập đối với việc tạo mẫu, thử nghiệm tích hợp và mở rộng các thử nghiệm mà ở đó việc đào tạo trên dữ liệu của bạn là điều có thể chấp nhận được."

Narayanan cho rằng điều đó có thể thúc đẩy các công ty lớn cẩn trọng hơn trong việc phân loại dữ liệu nào thực sự là độc quyền và dữ liệu nào có thể chia sẻ với các nhà cung cấp mô hình.

Khung chính sách này cũng có thể tác động đến cuộc cạnh tranh giá ngày càng gay gắt giữa các phòng thí nghiệm tiên phong. Các mô hình Fable và Mythos mới nhất của Anthropic, được phát hành ngày hôm qua, đi kèm với chi phí thấp hơn cho việc xử lý các token được lưu trữ (cached tokens), trong khi các mô hình mới nhất của OpenAI cũng đã có những đợt giảm giá lớn vào cuối tháng 7.

Khi bạn mua hàng thông qua các liên kết trong bài viết của chúng tôi, chúng tôi có thể nhận được một khoản hoa hồng nhỏ. Điều này không ảnh hưởng đến tính độc lập trong biên tập của chúng tôi.

Tim Fernholz là một nhà báo chuyên viết về công nghệ, tài chính và chính sách công. Ông đã theo sát sự trỗi dậy của ngành công nghiệp vũ trụ tư nhân và là tác giả của cuốn Rocket Billionaires: Elon Musk, Jeff Bezos and the New Space Race. Trước đây, ông là phóng viên cấp cao tại Quartz, trang tin tức kinh doanh toàn cầu, trong hơn một thập kỷ, và bắt đầu sự nghiệp của mình với tư cách là phóng viên chính trị tại Washington, D.C. Bạn có thể liên hệ hoặc xác minh thông tin từ Tim bằng cách gửi email đến [email protected] hoặc qua tin nhắn mã hóa tới tim_fernholz.21 trên Signal.

Xem tiểu sử