Độc quyền: Trưởng bộ phận đa phương thức Hunyuan của Tencent nghỉ việc khởi nghiệp, đội ngũ cũ tập trung vào mô hình thế giới

Tác giả | Chu Hâm Vũ

Biên tập | Trương Vũ Hân

Theo thông tin độc quyền từ *Zhinen Yongxian* (Trí tuệ trỗi dậy), gần đây, Hồ Hãn - người đứng đầu bộ phận hiểu biết đa phương thức (multimodal understanding) của Tencent Hunyuan - đã đệ đơn từ chức.

Trước đó, ông từng là nghiên cứu viên chính tại nhóm Tính toán thị giác của Microsoft Research Asia. Sau khi gia nhập Tencent vào đầu năm 2025, ông chịu trách nhiệm nghiên cứu các mô hình thị giác lớn. Trong các đợt điều chỉnh sau đó, ông gia nhập nhóm nghiên cứu công nghệ tiên phong "Frontier" thuộc bộ phận Mô hình ngôn ngữ lớn, phụ trách các nghiên cứu liên quan đến hiểu biết đa phương thức và báo cáo trực tiếp cho Diêu Thuận Vũ.

Được biết, Hồ Hãn cũng từng đảm nhận công tác nghiên cứu và phát triển mô hình thế giới (world model).

Cùng lúc đó, Diêu Thuận Vũ - người đứng đầu bộ phận Mô hình ngôn ngữ lớn của Tencent - đang tích cực rà soát lại các đội ngũ trực thuộc. Nhóm nghiên cứu nơi Hồ Hãn từng làm việc có thể sẽ tập trung vào các nghiên cứu tiên phong về mô hình thế giới.

Tính đến thời điểm bài viết được đăng tải, Tencent vẫn chưa phản hồi về thông tin trên.

Mô hình ngôn ngữ lớn vẫn là ưu tiên hàng đầu của Hunyuan

Kể từ giữa năm 2026, các thay đổi nhân sự xoay quanh hệ thống Hunyuan đã liên tục diễn ra. Đầu tháng 7, Điền Vĩnh Long - cựu nghiên cứu viên tại OpenAI và là Tiến sĩ từ MIT - đã gia nhập bộ phận Mô hình ngôn ngữ lớn. Chúng tôi được biết ông sẽ thay thế Hồ Hãn phụ trách mảng nghiên cứu và phát triển mô hình ngôn ngữ thị giác (VLM) và báo cáo cho Diêu Thuận Vũ.

Kể từ khi Diêu Thuận Vũ gia nhập, việc bù đắp các điểm yếu và nhanh chóng nâng cao năng lực của mô hình nền tảng Hunyuan lên nhóm dẫn đầu (Tier 1) đã trở thành mục tiêu trọng tâm của AI Tencent.

Sắp xếp lại việc phân bổ nguồn lực, tập trung nhân tài và sức mạnh tính toán vào việc nghiên cứu mô hình nền tảng do bộ phận Mô hình ngôn ngữ lớn phụ trách là một trong những biện pháp cốt lõi sau khi Diêu Thuận Vũ nhậm chức.

Ví dụ, sau khi Tencent giải thể AI Lab, toàn bộ nhân sự nghiên cứu cốt lõi đã được sáp nhập vào bộ phận Mô hình ngôn ngữ lớn. Công tác tuyển dụng nhân tài cho mô hình ngôn ngữ lớn cũng được đẩy mạnh cùng với sự gia nhập của Diêu Thuận Vũ, chẳng hạn như việc chiêu mộ một số nhân sự từ nhóm Seed Infra và nhóm hậu huấn luyện (post-training) của ByteDance.

Sau đó, tại Hội nghị ứng dụng công nghiệp AI của Tencent Cloud ngày 5 tháng 6, Thang Đạo Sinh - Phó chủ tịch điều hành cấp cao của Tập đoàn Tencent kiêm CEO của Nhóm kinh doanh Cloud và Smart Industry - đã thay mặt dư luận đặt một câu hỏi hóc búa cho Diêu Thuận Vũ: "Nhiều người nói Tencent đã chậm chân trong lĩnh vực AI, bạn có nghĩ rằng chúng ta thực sự đã chậm không?"

Nhưng thực tế, "Thuận Vũ còn sốt sắng hơn cả ban lãnh đạo Tencent", một nghiên cứu viên của Hunyuan chia sẻ với *Zhinen Yongxian*. Người này cho biết Diêu Thuận Vũ đã nhiều lần kiến nghị với các lãnh đạo cấp cao của Tencent để giành thêm nguồn lực tính toán cho Hunyuan.

Một chi tiết khác là, như "LatePost" từng đề cập, một tháng trước khi Hy3 ra mắt, một lượng dữ liệu đã gặp sự cố. Diêu Thuận Vũ đã dùng những lời lẽ nghiêm khắc hiếm thấy để cảnh cáo đội ngũ: "Dữ liệu vô cùng quan trọng. Nếu lần sau còn xảy ra tình trạng này, hãy trực tiếp rời đi."

Đánh giá lại lợi ích của việc hiểu biết đa phương thức

Khi các mặt trận AI đều chưa tạo được vị thế dẫn đầu, Tencent muốn đột phá thì bắt buộc phải đánh giá lại lợi ích của từng hướng công nghệ AI.

Một mặt, nghiên cứu về hiểu biết đa phương thức mà Hồ Hãn theo đuổi đã dần trở nên chín muồi, lợi ích mang lại từ việc tiếp tục đổ nguồn lực vào đây đã trở nên rất hạn chế.

"Trong nghiên cứu hiểu biết đa phương thức, độ chính xác của việc nhận diện văn bản, hình ảnh và video về cơ bản đã đạt trên 85%", một nghiên cứu viên đa phương thức chia sẻ với chúng tôi, "Cái khó thực sự nằm ở suy luận thị giác, tức là làm sao để mô hình hiểu được hình ảnh và video đó có ý nghĩa gì. Bước này không thể chỉ dựa vào nghiên cứu đa phương thức, mà phải nâng cao năng lực suy luận của mô hình ngôn ngữ."

Khi lợi thế công nghệ dần suy giảm, lợi ích thương mại mà việc hiểu biết đa phương thức mang lại cũng không còn rõ ràng.

Trước đây, nghiên cứu đa phương thức từng giữ vị trí cốt lõi trong hệ thống AI của Tencent. Lý do chính là công nghệ thị giác máy tính có thể kết hợp trực tiếp với các mảng "hái ra tiền" như quảng cáo, trò chơi, phim ảnh để tạo doanh thu cho Tencent.

Tuy nhiên, so với công nghệ tạo sinh (generative), các kịch bản như "nhận diện hình ảnh", "mô tả hình ảnh" mà việc hiểu biết đa phương thức mang lại thực chất khó có thể thương mại hóa trực tiếp.

"Không người dùng nào muốn trả tiền cho việc nhận diện hình ảnh, trên thị trường có rất nhiều sản phẩm miễn phí thay thế", một quản lý sản phẩm của Yuanbao (Nguyên Bảo) cho biết. Những gì người dùng thực sự sẵn sàng chi trả là các kịch bản văn phòng như xử lý tài liệu, làm PPT, làm báo cáo nghiên cứu – đằng sau đó là năng lực suy luận, lập trình (Coding) và năng lực tác nhân (Agentic) của mô hình.

Mặt khác, nguồn lực tính toán của Tencent có hạn, không chiếm ưu thế so với ByteDance hay Alibaba.

Báo cáo tài chính năm 2025 của Tencent cho thấy chi phí vốn cả năm là 79,2 tỷ nhân dân tệ; trong khi đó, tính đến tháng 3 năm 2026, chi phí vốn trong năm tài chính của Alibaba đã đạt 126 tỷ nhân dân tệ; còn theo Bloomberg, ByteDance dự kiến đẩy mức đầu tư vào hạ tầng AI lên tới 70 tỷ USD trong năm 2026.

Nguồn lực có hạn, nội bộ Hunyuan khó tránh khỏi tình trạng "sư đông cháo ít". Lúc này, tạm hoãn các nghiên cứu về hiểu biết đa phương thức vốn đã ít lợi thế công nghệ, để tập trung vào các hướng nghiên cứu tiên phong đại diện cho tương lai, là quyết định của Tencent sau khi cân nhắc lợi ích.

Ngày 6 tháng 7, Diêu Thuận Vũ đã đưa ra bản báo cáo chính thức đầu tiên sau khi gia nhập Tencent: mô hình lớn Hy3. Trong số các mô hình kích thước trung bình với cùng số lượng tham số, Hy3 đã có thể cạnh tranh ngang ngửa với GLM-5.2 và DeepSeek V4 Pro.

Trên hệ tọa độ AI của riêng Tencent, việc tái cơ cấu tổ chức, tái thiết hệ thống hạ tầng (dữ liệu, Infra, đánh giá) và chiến lược quay trở lại với mô hình nền tảng kể từ khi Diêu Thuận Vũ gia nhập, đã giúp Hunyuan có đủ tư cách bước vào bàn cờ AI Tier 1 chỉ trong vòng nửa năm ngắn ngủi.

(Tác giả Lý Chiêu Phong của *Zhinen Yongxian* cũng có đóng góp cho bài viết này.)