Meta trở lại với mô hình mã nguồn mở Muse Glimmer và kế hoạch đấu giá tài nguyên tính toán

Giai đoạn chuyển tiếp giữa chừng đầy biến động. Meta từng là nguồn cung cấp mô hình mở quan trọng nhất nhờ Llama, nhưng Llama 4 đã thất bại và vấp phải sự chỉ trích vì các con số benchmark bị "xào nấu". Phiên bản lớn nhất của dòng mô hình này thậm chí chưa bao giờ được phát hành. Zuckerberg đã tái cấu trúc nhóm AI thành Meta Superintelligence Labs, đổ hàng tỷ USD vào nhà cung cấp dữ liệu Scale AI cũng như chiêu mộ các nhà nghiên cứu hàng đầu, đồng thời tổ chức lại đơn vị này nhiều lần. Giám đốc khoa học Yann LeCun, gương mặt đại diện cho nghiên cứu AI của Meta trong nhiều năm, đã rời công ty. Muse Glimmer là mô hình mở đầu tiên của đơn vị mới này.

Meta có tính cạnh tranh, nhưng không chiếm ưu thế

Meta so sánh Glimmer với Gemma4-31B của Google và Qwen3.6-27B của Alibaba, hai mô hình mở hàng đầu trong phân khúc kích thước này. Glimmer giành chiến thắng ở hầu hết các bài kiểm tra benchmark, đặc biệt là các tác vụ đại lý (agent tasks) như sử dụng công cụ, tìm kiếm web và xử lý ngữ cảnh dài. Qwen rõ ràng vượt trội hơn trong việc điều khiển máy tính để bàn và các tác vụ dòng lệnh (terminal). Đối với các tác vụ đa phương thức, cả ba đều ngang ngửa nhau.

Vậy là Meta đã trở lại cuộc chơi trong phân khúc mô hình mở nhỏ, nhưng chưa dẫn đầu. Và như thường lệ với các bài benchmark do chính nhà cung cấp thực hiện, hãy đón nhận những con số này với sự hoài nghi. Meta tự thu thập phần lớn dữ liệu so sánh và thừa nhận trong báo cáo phương pháp luận rằng thiết lập thử nghiệm của họ không được tinh chỉnh cho các mô hình đối thủ.

Được xây dựng để chạy trên phần cứng của riêng bạn

Ở độ chính xác đầy đủ, mô hình này sẽ cần hơn 55 GB bộ nhớ. Meta nén trọng số xuống khoảng 4 bit, đưa mô hình xuống dưới 20 GB. Dung lượng đó đủ nhỏ để vừa vặn, bao gồm cả xử lý hình ảnh, trong bộ nhớ của các card đồ họa tiêu dùng và MacBook hiện nay. Meta cho biết một mô hình hỗ trợ nhỏ giúp tăng tốc độ xuất văn bản lên tới 3,1 lần. Ý tưởng cốt lõi: một đại lý xử lý lịch, tệp tin và tin nhắn cá nhân của bạn nên chạy hoàn toàn trên thiết bị, không có dữ liệu nào được gửi lên đám mây.

Glimmer được huấn luyện bằng cách chưng cất (distilling) từ mô hình Muse Spark lớn hơn của Meta, nghĩa là mô hình nhỏ học cách sao chép đầu ra của mô hình lớn. Đó là cách hầu hết các mô hình nhỏ gọn được xây dựng ngày nay.

Zuckerberg bảo vệ việc chưng cất mô hình của các phòng thí nghiệm khác, Amodei gọi đó là mối đe dọa

Cùng với đợt phát hành, Zuckerberg đã xuất bản một bài luận có tiêu đề "Tương lai dành cho tất cả mọi người", trình bày lập luận cho chiến lược mã nguồn mở của Meta. Lập luận chính của ông là siêu trí tuệ không nên nằm trong tay một vài phòng thí nghiệm mà nên được lan tỏa rộng rãi nhất có thể. Ông viết rằng không thể tồn tại một siêu trí tuệ nhân từ duy nhất, và sự an toàn đến từ sự cân bằng giữa nhiều bên tham gia. Kết quả nguy hiểm nhất sẽ là việc các phòng thí nghiệm hàng đầu giữ những mô hình tốt nhất cho riêng mình.

Điều đáng chú ý là cách ông bảo vệ việc chưng cất mô hình của các công ty khác một cách thẳng thắn. Ông viết rằng một số người cố gắng tô vẽ nó như một hành động có hại, nhưng nguyên tắc đáng được bảo vệ là "bạn có thể học hỏi từ bất cứ thứ gì bạn quan sát được". Điều này nằm ngay tâm điểm của một cuộc tranh cãi đang diễn ra. OpenAI và Anthropic đã nhiều lần cáo buộc các phòng thí nghiệm Trung Quốc sử dụng mô hình của họ làm "giáo viên" mà không xin phép, và CEO Dario Amodei của Anthropic đã cảnh báo trong nhiều năm về các mô hình mở cấp độ tiên phong (frontier-level) trong khi thúc đẩy các biện pháp kiểm soát xuất khẩu chặt chẽ hơn đối với Trung Quốc. Chưng cất sử dụng đầu ra của các mô hình tiên phong để tạo dữ liệu huấn luyện cho các giai đoạn đào tạo khác nhau. Các công ty như OpenAI coi đó là sự "đi nhờ" miễn phí của các phòng thí nghiệm Trung Quốc và thực chất là hành vi trộm cắp, xét đến số tiền họ chi cho các quy trình huấn luyện của riêng mình.

Zuckerberg có quan điểm ngược lại. Ông lập luận rằng Mỹ không nên hạn chế các mô hình mở, mà nên đảm bảo các mô hình mở tốt nhất đến từ nước Mỹ, bao gồm cả việc chưng cất. Ông cũng muốn giảm bớt các quy định về dữ liệu huấn luyện cho các phòng thí nghiệm tại Mỹ, đổi lại là cam kết hợp tác chặt chẽ hơn với chính phủ, chẳng hạn như cung cấp quyền truy cập mô hình sớm để kiểm tra an toàn.

Có một lý do kinh doanh khiến Meta là công ty đưa ra lập luận này. Đối với các mô hình có khả năng cao nhất, họ đang tụt hậu so với OpenAI và Anthropic. Các mô hình mở, được phân phối rộng rãi là lĩnh vực duy nhất mà Meta có thể khẳng định vị thế dẫn đầu một cách hợp lý. Hiện tại, các phòng thí nghiệm Trung Quốc đang lấp đầy vai trò đó, chính là những phòng thí nghiệm mà OpenAI và Anthropic cáo buộc đang "ăn bám" vào đầu ra mô hình của họ.

Chủ đề này nhạy cảm đến mức nào đã trở nên rõ ràng chỉ vài tuần trước. Theo The Information, vào tháng 6, Meta đã hạn chế các kỹ sư của mình sử dụng Claude Code của Anthropic và Codex của OpenAI để đầu ra của chúng không bị đưa vào dữ liệu huấn luyện của Meta. Một bản ghi nhớ nội bộ đã cảnh báo về những leo thang nghiêm trọng với các công ty đối tác. Ít nhất là về mặt ngôn từ, sự leo thang đó hiện đã xảy ra.

Câu hỏi mở: các nhà đầu tư nhận được gì với 600 tỷ USD?

Đối với các cổ đông, một câu hỏi lớn hơn đang hiện hữu. Meta dự kiến đầu tư tới 145 tỷ USD chỉ trong năm nay, chủ yếu cho các trung tâm dữ liệu, và 600 tỷ USD đến năm 2028, theo WSJ. Cho đến nay, chưa có doanh thu trực tiếp nào tương xứng. Meta đang tụt hậu so với OpenAI và Anthropic về các mô hình cao cấp, không có mảng kinh doanh API ở quy mô tương đương, và các mô hình mở như Glimmer được thiết kế để không mang lại tiền bản quyền.

Tháng 7 cho thấy Phố Wall đã trở nên thiếu kiên nhẫn như thế nào. Trong cuộc họp báo cáo thu nhập, Zuckerberg đã đưa ra ý tưởng về một mảng kinh doanh đám mây nhằm trực tiếp thương mại hóa các trung tâm dữ liệu của Meta. Ông không đưa ra chi tiết nào, và các nhà đầu tư đã bán tháo cổ phiếu. Tại một buổi họp nội bộ, ông cũng thừa nhận những điểm yếu trong quá trình đại tu AI của công ty.

Sự tương đồng với metaverse rất khó để bỏ qua. Khi đó, ông đã công bố một sự thay đổi nền tảng mang tính thế hệ, đổi tên công ty và đổ hàng chục tỷ USD vào Reality Labs trong nhiều năm mà không bao giờ thấy một thị trường đại chúng xuất hiện. Tuy nhiên, có một điểm khác biệt quan trọng. AI đã cải thiện hoạt động kinh doanh cốt lõi của Meta, bao gồm nhắm mục tiêu quảng cáo và hệ thống đề xuất, và nhu cầu về năng lực tính toán AI là có thật, như chi tiêu của toàn ngành đã chứng minh. Nhưng nếu Meta xây dựng cơ sở hạ tầng khổng lồ cho các mô hình mà sau đó họ lại cho đi miễn phí, trong khi các đối thủ bán những mô hình tốt nhất của họ thì sao?

Một gợi ý về cách Zuckerberg dự định kiếm tiền nằm ẩn trong một mệnh đề phụ của bài luận. Các phiên bản miễn phí sẽ tiếp cận hàng tỷ người, và bất kỳ ai muốn có thêm năng lực tính toán sẽ phải trả tiền thông qua "cơ chế đấu giá động". Nhu cầu sẽ quyết định giá cả, và công suất trung tâm dữ liệu khan hiếm sẽ thuộc về người sẵn sàng trả giá cao nhất.

Meta biết rõ chiến lược này. Mảng kinh doanh quảng cáo của họ, một trong những cỗ máy đấu giá lớn nhất hành tinh, đã vận hành theo logic tương tự trong nhiều năm. Zuckerberg sẽ chuyển đổi mô hình định giá đó sang năng lực tính toán, điều này cũng phù hợp với các ý tưởng về đám mây mà ông đã gợi ý vào tháng 7. Nhưng đó vẫn chỉ là một bản phác thảo. Không có sản phẩm, không có mốc thời gian, không có thông tin liệu nó có áp dụng cho người tiêu dùng, nhà phát triển hay doanh nghiệp hay không.

Vì vậy, bài luận cũng được xem như một câu trả lời cho chính các nhà đầu tư của Meta. Nếu Meta không thể thắng trong cuộc đua giành mô hình tốt nhất, họ tuyên bố phân phối mới là mục tiêu thực sự và cơ sở hạ tầng của họ chính là sản phẩm. Một số nhà quan sát cho rằng Google có thể đi theo con đường tương tự sau những biến động gần đây tại Deepmind. Liệu điều đó có trở thành một mô hình kinh doanh trị giá 600 tỷ USD hay không là câu hỏi mà triết lý của Zuckerberg không thể tự mình trả lời.