Ra mắt mô hình thu phí đầu tiên, sản xuất hàng loạt chip tự phát triển vào tháng 9: Meta xoa dịu nỗi lo chi phí vốn của Wall Street bằng chiến lược hai mũi nhọn

Muse Spark 1.1 vừa được Meta phát hành là mô hình AI trả phí đầu tiên của hãng mà các nhà phát triển có thể truy cập thông qua nền tảng lưu trữ trên đám mây hoàn toàn mới mang tên Meta Model API, đánh dấu việc Meta chính thức bước chân vào thị trường dịch vụ lập trình cấp doanh nghiệp.

Khác với phiên bản thế hệ đầu tiên vào tháng 4 vốn chỉ giới hạn cho một số đối tác cụ thể, phiên bản mới đã bước vào giai đoạn thử nghiệm công khai (public beta) và các nhà phát triển có thể đăng ký vào danh sách chờ để trải nghiệm. Hiện tại, API này chỉ giới hạn trên nền tảng riêng của Meta và chưa mở cửa cho các chợ ứng dụng bên thứ ba như OpenRouter.

Alexandr Wang, người đứng đầu mảng kinh doanh AI của Meta, cho biết Muse Spark 1.1 là "mô hình mạnh mẽ nhất của công ty tính đến thời điểm hiện tại đối với các tác vụ mang tính tác tử (agentic task) và công việc lập trình", vượt qua các đối thủ cạnh tranh trong việc tích hợp với các công cụ lập trình bên thứ ba và các tác vụ tương tác tự động.

Mô hình này có mức giá rất cạnh tranh, trong đó người dùng mới sẽ nhận được khoản dùng thử miễn phí ban đầu trị giá 20 USD, và các mức phí tiếp theo được ấn định ở mức 1,25 USD trên mỗi triệu token đầu vào và 4,25 USD trên mỗi triệu token đầu ra, thấp hơn đáng kể so với các sản phẩm dịch vụ tương tự từ OpenAI và Anthropic.

Sự chuyển dịch này đánh dấu một bước ngoặt lớn trong chiến lược AI của Meta—chuyển từ trọng tâm trước đây là dòng mô hình Llama dành cho cộng đồng nguồn mở sang mô hình thương mại hóa bằng cách bán quyền truy cập vào các mô hình AI độc quyền.

Tuy nhiên, Meta không hoàn toàn từ bỏ định hướng nguồn mở. Ông Wang tiết lộ rằng Phòng thí nghiệm Siêu trí tuệ (Superintelligence Lab) đang phát triển một phiên bản nguồn mở của Muse Spark, mặc dù chưa có ngày ra mắt cụ thể nào được công bố.

Ngoài ra, Meta đã phát hành mô hình tạo ảnh Muse Image (tên mã nội bộ là 'Mango') trong tuần này nhằm thu hút các nhà sáng tạo và nhà quảng cáo sử dụng các sản phẩm AI của mình, qua đó làm phong phú thêm danh mục thương mại hóa.

Bên cạnh những tiến bộ trên mặt trận phần mềm, Meta cũng đã đạt được một bước đột phá mang tính cột mốc trong lĩnh vực phần cứng.

Theo một biên bản ghi nhớ nội bộ, chip AI tự phát triển có mật danh "Iris" sẽ bắt đầu được sản xuất hàng loạt vào tháng 9 năm nay. Con chip này là một phần trong lộ trình sản phẩm thế hệ thứ tư MTIA (Meta Training and Inference Accelerator) tự phát triển của Meta. Thiết bị đã hoàn thành quá trình thử nghiệm chỉ trong sáu tuần mà không phát hiện lỗi lớn nào, mang lại một bước ngoặt tích cực cho dự án chip tự phát triển vốn từng đối mặt với tiến độ trì trệ trong suốt hơn 5 năm qua.

Chip Iris được thiết kế chung bởi Meta và Broadcom ( AVGO) và được sản xuất bởi TSMC. Được tùy chỉnh hoàn toàn cho các nhu cầu kinh doanh của riêng Meta, con chip này không được định vị để thay thế các GPU từ Nvidia và AMD, mà là để bổ trợ cho chúng trong việc tăng tốc các tác vụ đào tạo và suy luận AI. Meta hy vọng sẽ giảm bớt sự phụ thuộc vào các nhà cung cấp bên ngoài thông qua các con chip tự phát triển, đồng thời tối ưu hóa cấu trúc chi phí trung tâm dữ liệu của mình.

Nhà phân tích Benjamin Black của Deutsche Bank tin rằng bằng cách kết hợp sử dụng chip Iris và chip Nvidia, Meta dự kiến có thể giảm tới 35% chi phí trung tâm dữ liệu vào năm 2027, đặc biệt là trong các tác vụ suy luận và đề xuất cốt lõi.

Để hỗ trợ sự phát triển của hoạt động kinh doanh AI, Meta cũng đã công bố một kế hoạch mở rộng năng lực tính toán đầy tham vọng, triển khai 7 gigawatt hạ tầng tính toán AI vào năm 2026 và tăng gấp đôi lên 14 gigawatt vào năm 2027.

Để đạt được mục tiêu này, Meta dự kiến khoản đầu tư vào hạ tầng AI của mình sẽ đạt tới 145 tỷ USD trong năm nay, chiếm một phần đáng kể trong tổng vốn đầu tư vào AI của ngành công nghệ toàn cầu.

Nhằm đảm bảo tiến trình mở rộng năng lực tính toán diễn ra suôn sẻ, Meta đã ký kết các thỏa thuận cung ứng dài hạn với các nhà cung cấp như Samsung Electronics, SanDisk và Sumitomo Electric, qua đó đảm bảo nguồn cung chip nhớ, các sản phẩm bộ nhớ flash và thiết bị sợi quang.

Các điều chỉnh trong chiến lược AI của Meta đã gây ra những phản ứng trái chiều trên thị trường.

Một mặt, các nhà đầu tư hoan nghênh tiến trình thương mại hóa AI của công ty, tin rằng các mô hình trả phí và sản phẩm dịch vụ đám mây có thể mang lại doanh thu tăng thêm ngoài doanh thu quảng cáo cốt lõi, mở ra một lộ trình rõ ràng để đạt được lợi nhuận từ các khoản đầu tư vào AI.

Nhà phân tích Nick Jones của BNP Paribas lưu ý rằng những bước phát triển này "thể hiện một lộ trình rõ ràng và trực tiếp dẫn đến lợi nhuận cao từ các khoản đầu tư vào AI của Meta".

Mặt khác, thị trường vẫn lo ngại về các kế hoạch chi tiêu vốn khổng lồ của Meta. Vào sáng thứ Năm, thông tin Meta có kế hoạch tăng gấp đôi công suất tính toán lên 14 gigawatt đã có lúc khiến giá cổ phiếu của hãng giảm hơn 3%, do các nhà đầu tư lo ngại rằng việc chi tiêu mạnh tay cho cơ sở hạ tầng sẽ làm giảm khả năng sinh lời của công ty.

Tuy nhiên, các nhà phân tích tại Deutsche Bank tin rằng việc tối ưu hóa chi phí và các cơ hội doanh thu tăng thêm có biên lợi nhuận cao do chip tự phát triển mang lại có thể lớn hơn so với kỳ vọng của thị trường, và các chi phí phát sinh có thể không cao như lo ngại.

Trong một thời gian dài, chiến lược AI của Meta đã đối mặt với nhiều chỉ trích, khi các nhà đầu tư cho rằng công ty đã chi hàng tỷ USD cho các nhà nghiên cứu hàng đầu và xây dựng trung tâm dữ liệu mà không mang lại đủ lợi nhuận.

Việc thương mại hóa Muse Spark 1.1 và sản xuất quy mô lớn chip Iris được coi là những bước đi then chốt để Meta chứng minh giá trị của các khoản đầu tư vào AI với thị trường. CEO Meta Mark Zuckerberg đang đối mặt với áp lực từ Phố Wall trong việc chứng minh hiệu quả từ chi tiêu cho AI, và hai bước phát triển này chắc chắn là những tín hiệu tích cực.

Nội dung này được dịch bằng trí tuệ nhân tạo và đã được hiệu đính cho dễ hiểu hơn. Chỉ mang tính chất tham khảo.