Khi tầng lớp trung gian biến mất và cơn sốt Token hạ nhiệt: Góc nhìn từ kỹ sư AI tại Thung lũng Silicon

Mọi người đều đang cố gắng đưa ra những nhận định về AI, nhưng mọi sự đồng thuận đều đang nhanh chóng trở nên lỗi thời.

Phỏng vấn | Ba Rui, Hai Feng

Bài viết | Hai Feng, Liu Sijie

Biên tập | Liu Sijie

Ảnh bìa | Do nhân vật phỏng vấn cung cấp

"Giai đoạn phát triển tự phát đã qua rồi."

Đây là cảm nhận sâu sắc nhất gần đây của Ma Peiyuan, người đang đứng ở tuyến đầu khởi nghiệp AI tại Thung lũng Silicon.

Tháng 12 năm 2021, sau khi tốt nghiệp đại học, anh gia nhập Quora – nền tảng được mệnh danh là "Quora phiên bản Mỹ", sau đó chuyển sang Poe, nền tảng tổng hợp chatbot AI, với vai trò kỹ sư AI cấp cao. 2 tháng trước, anh tiếp tục gia nhập Cognition, một trong những công ty khởi nghiệp AI Agent "hot" nhất Thung lũng Silicon.

Tháng 5 năm 2026, công ty mới thành lập chưa đầy ba năm này tuyên bố hoàn tất vòng gọi vốn hơn 1 tỷ USD, nâng mức định giá lên 26 tỷ USD. Chỉ 8 tháng trước, mức định giá của nó vẫn là 10,2 tỷ USD.

Ngoài vai trò kỹ sư, Ma Peiyuan còn có một thân phận khác – Venture Scout (nhà săn đầu tư). Anh thay mặt các tổ chức đầu tư tìm kiếm những dự án khởi nghiệp AI đáng để đặt cược, với hạn mức đầu tư 500.000 USD mỗi năm.

Trong hơn bốn năm kể từ khi tốt nghiệp, anh dường như luôn hành động sớm hơn sự đồng thuận của ngành AI. Khi từ khóa "agent" còn chưa được bất kỳ ai định nghĩa rõ ràng, nhóm của anh đã âm thầm triển khai dự án. Khi Anthropic vẫn còn là một cái tên vô danh, họ đã trở thành những người dùng chuyên sâu đầu tiên của Claude. Anh là kỹ sư AI được chứng nhận đầu tiên, kỹ sư AI agent đầu tiên trong nhóm, và sau đó đã "tẩy não" toàn bộ đội ngũ kỹ thuật trở thành một đội ngũ AI Native (bản địa AI) sử dụng AI để lập trình.

Sự nhạy bén và đi trước trong nhận thức lẫn hành động này đã được kiểm chứng thú vị nhất cách đây hai tuần. Trong cuộc đối thoại với "Future Human Lab", anh buột miệng nói rằng "people manager (quản lý nhân sự) đang dần biến mất", không lâu sau đó, tin tức Tencent và ByteDance tuyên bố xóa bỏ tầng lớp quản lý trung gian đã chứng thực điều này.

Thay đổi diễn ra quá nhanh, ở Thung lũng Silicon, bạn phải học cách sống chung với sự thay đổi mọi lúc mọi nơi.

Trong khoảng thời gian hai tuần giữa hai lần phỏng vấn cho bài viết này, Ma Peiyuan nhận ra rằng logic "theo đuổi các mô hình đắt đỏ và tiên tiến nhất" tại Thung lũng Silicon mà anh từng chia sẻ trước đó đã không còn đứng vững. Cách làm phổ biến hiện nay ở Thung lũng Silicon là "kết hợp điều phối" nhiều mô hình giá rẻ với các mô hình hàng đầu.

Sau gần 5 giờ trò chuyện với Ma Peiyuan, chúng tôi nhận thấy anh gần như luôn phủ nhận chính mình của ngày hôm qua, và Thung lũng Silicon cũng vậy. "Tôi không thể nói là tất cả, nhưng có lẽ hơn 60% những gì bạn nói hôm nay, một tháng sau có thể lại đảo ngược hoàn toàn."

Trong vài năm qua, AI gần như đã viết lại mọi quy tắc mặc định của Thung lũng Silicon: kiểu người nào dễ nổi bật hơn, kiểu tổ chức nào có tính cạnh tranh hơn, và kiểu chi tiêu nào là xứng đáng.

Tất nhiên, những phán đoán về cái gọi là "đáp án đúng" này cũng đang nhanh chóng mất hiệu lực. Trong lĩnh vực AI, một năm đã là một chu kỳ rất dài, nhiều nhận định có thể bị lật ngược chỉ trong vòng một tháng.

Dưới đây là 10 quan sát về AI tại Thung lũng Silicon dưới góc nhìn rất đương thời của Ma Peiyuan:

Ma Peiyuan

Thung lũng Silicon cần kiểu nhân tài nào?

Chân dung nghề nghiệp của Ma Peiyuan khớp hoàn hảo với hình mẫu nhân tài mà các công ty AI tại Thung lũng Silicon ưa chuộng nhất. Anh không có nền tảng khoa học máy tính truyền thống, không có huy chương các cuộc thi, không có hào quang từ các trường đại học danh giá, thậm chí từng không có chút hứng thú nào với máy tính. Nhưng trong bốn năm qua, anh đã đi từ nhóm quảng cáo của Quora đến vị trí kỹ sư AI tại Cognition, hồ sơ của anh chạm đúng vào mọi từ khóa của hình mẫu nhân tài mà các công ty AI Thung lũng Silicon đang khao khát. Trải nghiệm của anh vừa là một lịch sử phát triển cá nhân, vừa là một mẫu thử cho sự thay đổi trong tiêu chuẩn tuyển dụng của ngành.

Quan sát 1: Người đa năng đè bẹp chuyên gia

Hình mẫu nhân tài được săn đón nhất tại Thung lũng Silicon hiện nay không phải là chuyên gia đào sâu nhất vào một lĩnh vực, mà là những người "cái gì cũng biết một chút, không có điểm yếu rõ rệt" – trong ngành gọi đây là polyglot talent, hay cách gọi dân dã hơn là "chiến binh lục giác".

Năm 2024, Poe nội bộ khởi động một dự án "agent" mà lúc đó chưa ai định nghĩa rõ ràng. Lý do nhóm chọn tôi – một người mới – rất trực diện: "Vừa làm AI, vừa làm full-stack và iOS". Lúc đó, những người khác trong nhóm chủ yếu xuất thân từ học máy truyền thống, tìm kiếm, quảng cáo và đề xuất; họ không hiểu code front-end, trong khi agent lại cần người viết giao diện front-end. Sau khi người phụ trách kỹ thuật prompt AI của công ty nghỉ việc, không ai trong nhóm có thể lấp đầy khoảng trống đó, vậy là vừa vặn, dù sao tôi cũng học nhanh, tôi vừa làm kỹ thuật prompt cho agent, vừa viết code front-end cho nó.

Bộ kỹ năng "biết mỗi thứ một chút" này sau đó đã trở thành vốn liếng giá trị nhất khi tôi đi tìm việc. Bạn đưa cho tôi bất kỳ lĩnh vực mới nào, tôi đều có thể học gần như thành thạo trong vòng hai tuần. Và đây chính là điều mà các công ty khởi nghiệp giai đoạn đầu cần.

Quan sát 2: Kỹ năng AI Native có thể đè bẹp thâm niên trong thời gian ngắn

Khả năng sử dụng các công cụ AI có thể đè bẹp hoàn toàn thâm niên tích lũy theo năm tháng theo nghĩa truyền thống.

Khi tôi chuyển từ nhóm quảng cáo của Quora sang nhóm iOS, lý do là "muốn bước ra khỏi vùng an toàn", nhưng lúc đó tôi mù tịt về iOS, hoàn toàn là "0 năm kinh nghiệm". Tôi không chọn cách học bù từ từ mà biến GPT-4 thành cộng sự của mình. Những người xung quanh tôi lúc đó đều là các kỹ sư iOS rất dày dạn kinh nghiệm, họ có thể không tin vào AI. Tôi không biết viết iOS, không biết viết code Swift, thế là tôi điên cuồng dùng AI để giúp mình viết code.

Kết quả là, một người mới vào nghề như tôi chỉ sau ba bốn tháng đã có tốc độ sản xuất ngang bằng hoặc thậm chí vượt qua các kỹ sư thâm niên đã lăn lộn nhiều năm, và đạt được vị trí cấp cao trong vòng hai năm. Đây là tốc độ gần như không thể trong hệ thống thăng tiến truyền thống. Trước đây, tại Facebook, có lẽ bạn phải mất ít nhất 4 đến 6 năm mới có thể trở thành kỹ sư cấp cao. Một số người ở Google có lẽ cả đời cũng không bao giờ lên được vị trí kỹ sư cấp cao.

Tại Cognition, tôi từng gặp một người phỏng vấn 19 tuổi. Ban đầu tôi hơi thất vọng, một người 26 tuổi lại bị một người 19 tuổi "tra khảo", nhiều câu hỏi tôi không trả lời được. Sau đó tôi nhận ra, đây chính là dấu hiệu cho thấy công ty này thực sự có thể trọng dụng nhân tài không câu nệ, và tuổi tác không còn là tiêu chuẩn đánh giá nhân tài của Thung lũng Silicon nữa.

Quan sát 3: Tiêu chuẩn tuyển dụng bị viết lại hoàn toàn, các công ty AI không dùng chung một khuôn mẫu phỏng vấn

Trước khi nghỉ việc ở Quora, tôi đã phỏng vấn nghiêm túc gần 20 công ty, tính cả những cuộc gọi điện thì khoảng 30 đến 40 công ty. Có thời điểm cao điểm, một tuần tôi được hơn 30 headhunter liên hệ.

Sau khi phỏng vấn nhiều công ty như vậy, tôi nhận thấy các công ty AI hiện nay không có một khuôn mẫu phỏng vấn thống nhất.

Tuy nhiên, có vài thay đổi rất rõ rệt: tầm quan trọng của các bài toán thuật toán kiểu LeetCode đang giảm dần, và đáp án tối ưu cho thiết kế hệ thống AI thay đổi theo từng tháng.

Cấu trúc phỏng vấn cũng đang thay đổi. Bài kiểm tra viết trực tuyến kết hợp với work trial (thử việc thực tế) đã trở thành một tổ hợp mới. Work trial là một dạng "phỏng vấn thử việc" rất ngắn. Có nơi 3 tiếng, có nơi 5 tiếng, dài nhất cũng chỉ một hoặc hai ngày. Một lần phỏng vấn tôi từng gặp là họ đưa thẳng cho tôi một kho mã nguồn và yêu cầu tôi sử dụng bất kỳ công cụ nào, bao gồm cả AI, để giải quyết một vấn đề thực tế. Sau khi làm xong, còn phải trình bày tư duy và kết quả. Toàn bộ quá trình đã rất gần với công việc thực tế.