Trên khắp Thung lũng Silicon, những bộ óc xuất sắc nhất trong lĩnh vực trí tuệ nhân tạo (AI) đang bàn tán xôn xao về “The List” – danh sách những kỹ sư và nhà nghiên cứu AI tài năng nhất mà Mark Zuckerberg đã dành nhiều tháng để tuyển chọn.
Trong số đó có Lucas Beyer, một chuyên gia trong lĩnh vực thị giác - ngôn ngữ đa phương thức. Người này tự mô tả bản thân là “nhà khoa học chuyên tạo ra điều kỳ diệu”. Yu Zhang, chuyên gia về nhận diện giọng nói tự động, gần như không có mặt trên mạng xã hội ngoài những bài báo có sức ảnh hưởng lớn. Misha Bilenko, người đam mê học máy quy mô lớn và cả... leo núi, trượt tuyết. Trên website cá nhân, anh mô tả mình là người “áp dụng thuật toán tìm kiếm leo đồi và gradient descent vào thế giới thực”.
Những người nằm trong danh sách này hầu hết đều sở hữu bằng tiến sĩ từ các trường hàng đầu như Berkeley hay Carnegie Mellon, từng làm việc tại OpenAI (San Francisco) hay Google DeepMind (London). Họ thường ở độ tuổi 20–30, có mối quan hệ chặt chẽ với nhau và dành cả ngày bên màn hình để giải những bài toán phức tạp cần đến siêu máy tính.
Và giờ đây, họ trở thành tài nguyên quý giá nhất trong kỷ nguyên AI. Các CEO công nghệ lớn và các quỹ đầu tư mạo hiểm đang nỗ lực tiếp cận họ – bởi kiến thức chuyên sâu của nhóm người này chính là chìa khóa để thống trị làn sóng AI.
CUỘC ĐI SĂN BẠC TỶ
Không ai ráo riết truy lùng nhân tài AI như Zuckerberg. CEO của Meta sẵn sàng “đột kích” các phòng thí nghiệm hàng đầu ở Thung lũng Silicon, đề nghị mức đãi ngộ lên tới 100 triệu USD để chiêu mộ các siêu sao về đầu quân cho phòng thí nghiệm mới của Meta, tập trung vào “siêu trí tuệ” – AI vượt qua con người.
Một ứng viên từng nói chuyện trực tiếp với Zuckerberg tiết lộ: “Tham vọng của Meta không khác gì một cuộc truyền máu từ những phòng lab AI hàng đầu nước Mỹ”.
Tuy nhiên, giới nghiên cứu AI rất gắn bó và trung thành với nhau – vượt qua ranh giới công ty. Họ chia sẻ thông tin, so sánh lời mời từ Meta, thương lượng phản đề nghị hoành tráng từ OpenAI, DeepMind hay Anthropic – và đi theo nhóm. Họ tự hỏi: Ai khác đang lên danh sách? Ai sẽ chuyển đi cùng mình?
Trong thế giới bí mật của AI, các công ty bắt đầu bảo vệ cực kỳ nghiêm ngặt những đột phá khoa học. Tại OpenAI và Anthropic, các nhóm làm việc ở tầng riêng biệt, kéo rèm để tránh bị dòm ngó. Ở Safe Superintelligence, ứng viên phải để điện thoại vào lồng Faraday – thiết bị chặn toàn bộ tín hiệu.
Anthropic từng mời đặc vụ FBI đến văn phòng để cảnh báo nhân viên về nguy cơ gián điệp công nghệ.
Người đứng đầu nhóm Superintelligence của Meta là Alexandr Wang, 28 tuổi, con trai của hai nhà vật lý người Trung Quốc làm việc tại Los Alamos. Wang từng lập danh sách startup từ năm lớp 9, và gần đây Meta đã chi 14 tỷ USD để mua cổ phần công ty Scale AI của anh – biến Wang thành một trong những “phi vụ” tuyển dụng đắt giá nhất trong lịch sử.
Meta cũng đã tiếp cận hàng chục nhà nghiên cứu từ OpenAI. OpenAI đáp trả bằng gói đãi ngộ hoành tráng không kém. Không phải ai cũng được mời 100 triệu USD – nhưng mức lương dành cho họ đều thuộc hàng “khủng”.
THE LIST
Một trong những tân binh là Lucas Beyer, cựu nhân viên DeepMind và OpenAI. Khi còn là sinh viên cơ khí ở Đức, Beyer từng bị Google từ chối. Sau đó, anh theo đuổi tiến sĩ, chuyển sang nghiên cứu thị giác máy tính. Năm 2018, anh trở lại và được Google nhận vào làm.
Kỳ lạ thay: “Chỉ có Meta là không phản hồi hồ sơ của tôi”, Beyer từng chia sẻ.
Giờ đây, Mark Zuckerberg đích thân liên hệ. Sau 6 năm tại Google Brain và DeepMind, Beyer đã cùng hai đồng nghiệp lập văn phòng OpenAI tại Zurich – và giờ cả ba người đều về Meta.
“Vâng, chúng tôi sẽ gia nhập Meta”, Beyer xác nhận trên X. “Không, chúng tôi không được 100 triệu USD đâu”.
Trong thế giới AI, không dễ định giá một nhà khoa học như với cầu thủ bóng rổ. Thành tích không hiện trên bảng thống kê. Mức lương và năng lực thực tế gần như “vô hình” với công chúng.
Để đánh giá, các CEO như Zuckerberg phải tự đọc các bài báo khoa học, truy cập Google Scholar, kiểm tra số lần trích dẫn. Zuckerberg và hai lãnh đạo Meta lập một group chat có tên “Recruiting Party”, nơi họ thảo luận hàng trăm ứng viên và chiến thuật tiếp cận từng người – qua email, tin nhắn hay WhatsApp.
Ứng viên lý tưởng phải nắm vững giải tích, đại số tuyến tính, xác suất – và thường có bằng Ph.D. từ các chương trình siêu tuyển như Stanford, MIT, Carnegie Mellon.
Nhiều người đã chọn đúng lĩnh vực vào đúng thời điểm. Cách đây 10 năm, khi bắt đầu làm tiến sĩ, họ chọn những chủ đề chẳng “hot” chút nào – như AI tạo sinh hay điều khiển robot. Nhưng đó lại là biên giới công nghệ tương lai.
Ví dụ: Yu Zhang, chuyên gia nhận diện giọng nói tại OpenAI, từng được khuyên không làm về speech vì “lĩnh vực đó đã chết”. Thật trớ trêu, chỉ vài tháng sau, deep learning hồi sinh toàn bộ ngành này – và giờ Zhang là một cái tên mà Zuckerberg theo đuổi quyết liệt.
Nhưng vì sao các hãng lại sẵn sàng chi bạc tỷ để săn người như vậy? Bởi vì dù các gói đãi ngộ có cao đến đâu, một đội AI tinh nhuệ cũng chỉ bằng phần nhỏ chi phí đầu tư vào trung tâm dữ liệu và phần cứng.
Chỉ riêng năm nay, Meta dự chi 70 tỷ USD cho AI. Amazon, Google, Microsoft thậm chí còn chi nhiều hơn.
Giữa cuộc đua phần cứng, con người lại trở nên… rẻ hơn.
Nhưng các nhà nghiên cứu hàng đầu không bị thúc đẩy chủ yếu bởi tiền bạc. Nhiều người từng muốn trở thành giáo sư, nhưng họ chọn vào phòng lab AI vì chỉ ở Big Tech mới có đủ tài nguyên, dữ liệu, GPU và quyền tự do để theo đuổi các thí nghiệm điên rồ.
“Học trò và nghiên cứu sinh của tôi chưa bao giờ muốn làm điều ‘hot’ để thành triệu phú”, giáo sư Alexei Efros (ĐH Berkeley) chia sẻ. “Họ muốn giải các bài toán khó, thú vị và có ý nghĩa”.
Để chiến thắng cuộc chiến tuyển dụng, các CEO cũng phải đích thân ra mặt. Sam Altman (OpenAI) mời ứng viên chơi poker tại biệt thự ở San Francisco. Elon Musk từng tổ chức tiệc chiêu mộ tại trụ sở cũ của OpenAI. Ở Google, Sundar Pichai và Sergey Brin trực tiếp gặp gỡ những người quan trọng.
Trong giới nghiên cứu AI, người giỏi nhất nắm giữ thứ gọi là “trí tuệ bộ lạc” – hiểu biết ngầm không thể sao chép. Họ sống cùng nhau trong các “nhà nhóm” ở San Francisco, đọc bài, chia sẻ bí mật, chờ thời cơ đột phá.
Năm 2023, nghiên cứu sinh Berkeley tên Bill Peebles viết trong luận văn: “Tôi và Tim Brooks rất đồng điệu về hướng nghiên cứu. Hy vọng sẽ có dịp làm việc cùng nhiều hơn”.
Họ đã làm đúng như vậy: Peebles và Brooks là nhóm chính tạo ra Sora – công cụ AI tạo video từ văn bản của OpenAI. Giờ đây, Brooks đã về DeepMind. Peebles vẫn ở lại, dù Meta đã cố chiêu mộ.
Về phần mình, Zuckerberg lại tiếp tục… chuyển sang người tiếp theo trong The List.
Theo: WSJ
CÙNG CHUYÊN MỤC
