Các email nội bộ được Business Insider thu thập cho thấy 7.000 người này được chọn gia nhập sáng kiến do CEO Mark Zuckerberg trực tiếp triển khai, với mục tiêu thúc đẩy vị trí của Meta trong cuộc chạy đua AI toàn cầu.
Nhiều nhân viên sẽ thuộc nhóm AI Ứng dụng (AAI), được Meta lập đầu năm nay và do Phó chủ tịch kỹ thuật Maher Saba lãnh đạo, báo cáo trực tiếp với Giám đốc công nghệ Andrew Bosworth. Số khác được điều động tới các nhóm tập trung đặc biệt vào tác nhân AI, như đội ngũ “Tăng tốc chuyển đổi tác nhân” hay “Dữ liệu và tối ưu tác nhân”.
“Điều này phản ánh sức ảnh hưởng của bạn”, email có đoạn, giải thích người nhận được chọn vì “hiệu suất làm việc cao và năng lực kỹ thuật, có khả năng tạo nên khác biệt cho đội ngũ mới”.
Ngày 20/5, khoảng 8.000 người, tương đương 10% nhân lực Meta, bắt đầu nhận email sa thải. Họ được giải thích việc cắt giảm nhằm “bù đắp cho các khoản đầu tư khác” của công ty. Trong bối cảnh đó, đợt điều chuyển sang bộ phận AI mang đến tia hy vọng cho nhiều người lao động đang lo ngại bị mất việc.
Meta đang thực hiện hàng loạt cải tổ quy mô lớn, như thành lập phòng nghiên cứu siêu trí tuệ, tổ chức các nhóm nhỏ chuyên dùng AI và thay đổi chức danh của một số bộ phận thành “người xây dựng AI”. Nguyên nhân là mô hình AI của Meta vẫn đi sau đối thủ như OpenAI và Google, nên giới lãnh đạo công ty phải tìm cách huy động nhân lực để đào tạo mô hình tốt hơn.
Gia nhập sáng kiến mới là động thái “không thể đàm phán”. Bốn nhân viên giấu tên cho biết nhiều người nhận tin tức trong tâm trạng trái ngược như thở phào nhẹ nhõm, lo sợ, bối rối hoặc sốc.
“Tôi được tuyển chọn bắt buộc”, một người viết trên kênh Discord chuyên dành cho nhân viên Meta thảo luận về đợt sa thải. Trên nền tảng Blind cũng tràn ngập bài viết từ những người được chọn gia nhập AAI, một số đặt câu hỏi bộ phận này thực sự có vai trò gì.
Hai nhân sự Meta nói những nhóm AI này nhiều khả năng phụ trách dán nhãn dữ liệu, công việc vốn dành cho nhân công giá rẻ, trong đó yêu cầu xem từng bức ảnh để chú thích, hay sửa chữa sai sót trong phản hồi của chatbot. Đây là lĩnh vực mà Alexandr Wang, Giám đốc AI của Meta, có nhiều kinh nghiệm. Ông là nhà đồng sáng lập và cựu CEO Scale AI, một trong những công ty dán nhãn dữ liệu lớn nhất thế giới, nhưng họ dựa vào lượng lớn nhà thầu phụ để huấn luyện AI.
Phát ngôn viên Meta từ chối bình luận về thông tin.
Một thông báo nội bộ của công ty vào tháng 4 cho thấy các mô hình AI vẫn thiếu kiến thức cần thiết để vượt qua con người ở nhiều lĩnh vực kỹ thuật như lập trình. “Cần huấn luyện mô hình dựa trên những ví dụ thực tế để chúng hiểu con người thực sự hoàn thành công việc thế nào”, thông báo có đoạn.
Trong bản ghi âm rò rỉ sau cuộc họp nội bộ của Meta tháng trước, Zuckerberg nói Wang rất hiểu công việc dán nhãn dữ liệu. Ông cũng nhận định thẳng thắn rằng nhân viên Meta “có trí tuệ cao hơn nhiều” so với các nhà thầu, bày tỏ mong muốn huy động nhân lực hàng đầu ở khắp công ty để huấn luyện mô hình AI.
“Đây sẽ là lợi thế rất lớn nếu chúng ta làm được”, Zuckerberg nói khi đó.
Trước đó, theo Reuters, Meta cũng triển khai nhiều sáng kiến AI khác, như công cụ Model Capability Initiative (MCI) chuyên theo dõi chuyển động chuột và bàn phím của nhân viên. MCI hoạt động trên các ứng dụng và website liên quan đến công việc. Bên cạnh thu thập dữ liệu, nó cũng chụp ảnh màn hình định kỳ nội dung trên màn hình của nhân viên. Mục đích là cải thiện khả năng mô phỏng cách con người tương tác với máy tính, chẳng hạn chọn từ menu thả xuống hay dùng phím tắt.
Hàng loạt nhân viên Meta đã phát tờ rơi để thể hiện sự bất mãn. “Bạn không muốn làm việc tại Nhà máy Trích xuất Dữ liệu Nhân viên phải không?”, tờ rơi nêu và khuyến khích ký vào bản kiến nghị phản đối việc cài đặt phần mềm theo dõi chuột, máy tính.
Khi được hỏi về tình huống trên, Andy Stone, người phát ngôn Meta, nói: “Nếu chúng tôi xây dựng tác nhân giúp mọi người hoàn thành nhiệm vụ hàng ngày bằng máy tính, thì các mô hình cần ví dụ thực tế về cách họ dùng máy như chuyển động chuột, nhấn nút và thao tác với menu thả xuống”.
“Nhân viên Meta đang phải trả giá cho những canh bạc liều lĩnh và tốn kém của đội ngũ lãnh đạo. Trong khi các giám đốc theo đuổi chiến lược AI mang tính đầu cơ, nhân viên phải đối mặt với các đợt cắt giảm việc làm nghiêm trọng, sự giám sát hà khắc và thực tế tàn nhẫn là phải đào tạo hệ thống kém hiệu quả sắp thay thế họ”, Eleanor Payne, thành viên United Tech and Allied Workers – công đoàn do một nhóm nhân viên Meta thành lập tại Anh, nói với Reuters.
Khác với các trung tâm dữ liệu (DC) lưu trữ truyền thống vốn tiêu thụ điện năng ở mức độ ổn định và có thể dự báo, hạ tầng vận hành AI có đặc tính tải trọng biến động và khó lường hơn rất nhiều. Chia sẻ tại Computex 2026, ông Yin Zheng, Phó chủ tịch điều hành khu vực Đông Á và Trung Quốc của Schneider Electric nhấn mạnh bản chất của các tải trọng công nghệ thông tin (IT load) phục vụ AI đòi hỏi cơ chế quản trị hoàn toàn mới do tính chất thay đổi đột ngột của dòng điện.
Nguyên nhân của sự biến động nêu trên xuất phát từ cách thức vận hành của các mô hình trí tuệ nhân tạo. Theo ông Himanshu Prasad, Phó chủ tịch cấp cao của Schneider Electric, trong quá trình huấn luyện hoặc suy luận dữ liệu, hàng nghìn GPU sẽ được kích hoạt để hoạt động đồng bộ cùng một thời điểm. Quá trình này tạo ra các đợt hút điện đột ngột cực mạnh trên hệ thống, hệ quả làm xuất hiện đợt tăng tải cục bộ (hiện tượng "Spikes"). Nếu thiếu cơ chế làm mịn và kiểm soát phụ tải, sự đồng bộ sẽ gây ra dao động dữ dội, đe dọa trực tiếp đến sự ổn định của đường dây.
Sự nhảy vọt về quy mô tiêu thụ điện cũng đẩy hạ tầng công nghệ bước vào một kỷ nguyên chưa từng có. Ngành dữ liệu toàn cầu đang chứng kiến sự dịch chuyển mạnh mẽ từ các cơ sở có quy mô 10 - 100 Megawatt lên thành những “siêu dự án” có công suất lên tới 1 Gigawatt, tương đương nhu cầu tiêu thụ điện của cả một thành phố cỡ vừa.
Theo ông Doug Warren, Phó chủ tịch cấp cao của AVEVA, với quy mô này, khái niệm "trung tâm dữ liệu" thông thường không còn phản ánh đúng thực tế. Các cơ sở hạ tầng AI hiện đại có mức độ phức tạp, tiêu hao năng lượng và yêu cầu kỹ thuật tương đương với tổ hợp công nghiệp nặng như nhà máy luyện nhôm hay những siêu nhà máy sản xuất bán dẫn. Hệ thống bắt buộc phải vận hành liên tục 24/7 và hoàn toàn không dung thứ cho bất kỳ sự cố gián đoạn nào.
Quy mô khổng lồ ấy đồng thời dẫn đến một nguy cơ sụp đổ mang tính hệ thống. Ông Himanshu Prasad cảnh báo tại các nhà máy quy mô Gigawatt, chỉ cần một sự cố nhiễu loạn chớp nhoáng trên lưới điện khiến cơ sở dữ liệu bị ngắt kết nối, việc một khối lượng tải điện khổng lồ đột ngột biến mất sẽ dội ngược lại hệ thống truyền tải, tạo ra sụt giảm bất tương xứng và có nguy cơ làm sập toàn bộ lưới điện của cả khu vực.
Trước sự gia tăng khổng lồ về nhiệt lượng cùng hàng loạt yêu cầu phức tạp về hệ thống cơ điện, việc duy trì phương thức vận hành thủ công đã hoàn toàn lỗi thời. Ông Yin Zheng khẳng định các cơ sở dữ liệu đa Gigawatt (multi-gigawatt) với mức độ biến động cao không thể chỉ quản lý bằng sức người. Các tổ hợp này bắt buộc phải ứng dụng tự động hóa, trí tuệ nhân tạo và phần mềm thông minh để giám sát, duy trì độ tin cậy xuyên suốt từ vòng đời thiết kế cho đến giai đoạn vận hành thực tế.
Để kiểm soát rủi ro từ sớm, giới chuyên gia khuyến nghị các nhà máy dữ liệu phải triển khai chiến lược "Vận hành có nhận thức về lưới điện" (Grid-aware operations). Ông Doug Warren chia sẻ các giải pháp phần mềm quản trị dữ liệu theo thời gian thực cần phải liên tục theo dõi sát sao sự thay đổi của khối lượng công việc AI, từ đó đưa ra dự báo chính xác về tác động tương ứng lên lưới điện quốc gia.
Đồng thời, khi một nhà máy AI vận hành ở công suất đỉnh có thể kích hoạt hàng ngàn cảnh báo hệ thống cùng lúc, việc ứng dụng công nghệ quản lý cảnh báo thông minh là điều kiện bắt buộc. Hệ thống này giúp phân luồng, gộp nhóm các thông báo lỗi, hỗ trợ kỹ sư vận hành đưa ra hướng can thiệp kỹ thuật kịp thời, chính xác.
Sự bùng nổ của kỷ nguyên trí tuệ nhân tạo cho thấy việc chỉ tập trung thiết kế ra những thế hệ GPU mạnh mẽ hơn là chưa đủ. Làn sóng công nghệ mới sẽ không thể hiện thực hóa nếu các quốc gia và doanh nghiệp không giải được bài toán sống còn: Xây dựng các siêu nhà máy AI có khả năng tương thích cao, bền bỉ và thiết lập cơ chế "chung sống" an toàn với hạ tầng điện lưới quốc gia.
Theo Sammyfans, báo cáo mới nhất cho biết nhà sản xuất BOE của Trung Quốc đang được Samsung chú ý sau khi chào bán tấm nền màn hình OLED cho Galaxy S27 với mức giá thấp hơn 5 USD so với giá chào bán từ Samsung Display.
Nguồn tin cho biết thêm, Samsung đang xem xét khả năng đa dạng hóa chuỗi cung ứng OLED cho các mẫu sản phẩm chủ lực của mình. BOE được coi là đối thủ mạnh nhất trong lĩnh vực này khi công ty dự kiến ra mắt tấm nền giá rẻ vào năm 2027.
Màn hình OLED là một trong những linh kiện có chi phí sản xuất cao trong smartphone và với việc chi phí bộ nhớ ngày càng tăng, các nhà sản xuất điện thoại đang tìm cách tiết kiệm chi phí linh kiện để duy trì tính cạnh tranh.
Trong khi đó, Apple đã mua đủ bộ nhớ cho các mẫu iPhone tương lai nhờ vào việc ký kết các thỏa thuận dài hạn với các đối tác cung ứng, từ đó giúp công ty có lợi thế trong đàm phán. Mặc dù Samsung Electronics có thể tránh được áp lực này nhờ các công ty con riêng, nhưng bộ phận di động của họ vẫn đang tìm cách tiết kiệm chi phí.
Dẫu vậy, việc sử dụng màn hình do BOE sản xuất trong một sản phẩm chủ lực như Galaxy S27 có thể ảnh hưởng đến hình ảnh thương hiệu của Samsung, vì vậy công ty có thể cần phải suy xét kỹ lưỡng. Trong thực tế, Samsung cũng đã sử dụng tấm nền OLED từ các công ty Trung Quốc, nhưng chỉ giới hạn ở các sản phẩm giá rẻ hơn. Tiêu biểu là mẫu smartphone tầm trung cao cấp Galaxy A57 đã sử dụng màn hình OLED từ CSOT của Trung Quốc.
Mặc dù tỷ lệ linh kiện màn hình từ Samsung Display vẫn cao, nhưng chuỗi cung ứng của công ty đã bắt đầu đa dạng hóa với sự tham gia của các nhà cung cấp Trung Quốc.
Đến nay, giới khoa học biết rất ít về bạch tuộc cổ đại vì chúng có cơ thể mềm và hiếm khi được bảo tồn dưới dạng hóa thạch, ngoại trừ phần mỏ cứng chắc.
Trong nghiên cứu mới, nhà cổ sinh vật Yasuhiro Iba tại Đại học Hokkaido (Nhật Bản) cùng đồng nghiệp nghiên cứu 15 hóa thạch mỏ lớn từng được cho là của mực ma cà rồng, nhưng thực chất thuộc về nhóm bạch tuộc cổ đại Nanaimoteuthis. Sử dụng hình ảnh kỹ thuật số, họ cũng phát hiện thêm 12 hóa thạch mỏ bạch tuộc khác ẩn trong các lớp đá kỷ Phấn trắng với niên đại 72-100 triệu năm.
Trong số này, đáng chú ý nhất là Nanaimoteuthis haggarti, loài bạch tuộc có mỏ lớn hơn mực khổng lồ hiện đại, vốn có cơ thể dài tới 13 m và được coi là động vật không xương sống lớn nhất từng ghi nhận. Dựa vào mối quan hệ giữa kích thước hàm và chiều dài cơ thể ở các loài bạch tuộc vây ngày nay, nhóm nghiên cứu ước tính N. haggarti thậm chí có chiều dài toàn thân 7-19 m, vượt qua mực khổng lồ hiện đại. Nghiên cứu mới xuất bản trên tạp chí Science hôm 23/4.
Theo Guardian, bạch tuộc hiện đại không nuốt chửng con mồi mà dùng những cánh tay dài, linh hoạt để bắt và khống chế, sau đó xé mồi bằng mỏ. Các hóa thạch mỏ mang dấu mòn rõ rệt, chỉ ra chiến lược săn mồi tương tự thời xưa. Ở những cá thể lớn nhất, mỏ bị mài mòn đáng kể, dần trở nên cùn và tròn hơn, đồng thời có một số vết trầy xước, sứt mẻ.
Iba nói: "Bạch tuộc có lẽ đã sử dụng cánh tay dài để tóm lấy con mồi và dùng hàm dưới mạnh mẽ để nghiền nát cấu trúc cứng như vỏ hoặc xương. Vết mòn rõ rệt trên hàm cho thấy chúng thường xuyên xử lý con mồi cứng".
N. haggarti có thể là đối thủ xứng tầm của những kẻ săn mồi có xương sống thời tiền sử như cá mập, thằn lằn cổ rắn, thương long. Theo Iba, loài bạch tuộc này đã tận dụng kích thước khổng lồ, những cánh tay linh hoạt và cú cắn mạnh để trở thành kẻ săn mồi hàng đầu đại dương cổ đại.
"Nghiên cứu của chúng tôi cho thấy chúng không đơn thuần là phiên bản lớn của bạch tuộc hiện đại. Chúng là kẻ săn mồi khổng lồ đứng đầu chuỗi thức ăn biển vào kỷ Phấn trắng. Điều này thay đổi quan điểm cho rằng trong kỷ Phấn trắng, biển chỉ do những loài săn mồi có xương sống kích thước lớn thống trị", Iba cho biết.
Nghiên cứu mới khiến các nhà khoa học đặt câu hỏi, liệu có những sinh vật biển thậm chí còn lớn hơn hay không. Adiel Klompmaker, nhà cổ sinh vật tại Bảo tàng Đại học Alabama, lưu ý rằng những hóa thạch mỏ mới được tìm thấy trong trầm tích nước tương đối nông. Ông chia sẻ với National Geographic: "Tôi tự hỏi dưới vùng biển sâu hơn trong kỷ Phấn trắng từng tồn tại những gì, còn những sinh vật nào đang ẩn náu ngoài kia mà chúng ta chưa biết đến".
