Meta, Google, Microsoft chi hàng trăm triệu USD để tranh giành nhân tài AI

Cuộc đua trong lĩnh vực trí tuệ nhân tạo (AI) đang ngày càng gay gắt hơn bao giờ hết. Khi các tập đoàn công nghệ lớn tìm mọi cách để giành được lợi thế, họ sẵn sàng chi hàng trăm triệu USD để chiêu mộ một lực lượng ít ỏi những chuyên gia hàng đầu, nhà nghiên cứu xuất sắc nhất để củng cố năng lực và chiếm lĩnh thị trường trị giá hàng tỷ USD.

CEO Meta Mark Zuckerberg gần đây đã khởi động một chiến dịch tuyển dụng cực kỳ tốn kém nhằm tăng cường nhận lực cho phòng thí nghiệm AI Superintelligence Labs. Động thái này bao gồm cả việc chiêu mộ Alexander Wang, nhà đồng sáng lập Scale AI, trong khuôn khổ khoản đầu tư trị giá 14 tỷ USD vào startup này.

Trong khi đó, Giám đốc điều hành OpenAI Sam Altman cũng nhiều lần tiết lộ rằng Mark Zuckerberg từng tìm cách lôi kéo nhân sự hàng đầu của OpenAI với mức tiền thưởng ký hợp đồng lên tới 100 triệu USD cùng các gói lương thưởng vô cùng hậu hĩnh.

Chẳng chịu kém cạnh, Google cũng nhập cuộc bằng việc thu hút Varun Mohan - nhà đồng sáng lập và CEO startup Windsurf về AI lập trình - về gia nhập Google DeepMind thông qua thỏa thuận trị giá 2,4 tỷ USD.

Trong khi đó, Microsoft AI thì âm thầm tuyển mộ khoảng 24 nhân sự từ Google DeepMind.

Tại một buổi phỏng vấn với CNBC, ông Alexandru Voica, phụ trách truyền thông và chính sách tại nền tảng video AI Synthesia, cho biết: “Riêng với phân khúc kỹ sư phần mềm, thì các cuộc cạnh tranh thu hút nhân tài vốn đã khốc liệt từ 15 năm trước. Nhưng trong khi AI phát triển ngày càng lớn, số lượng nhà nghiên cứu và kỹ sư chuyên biệt lại không tăng nhiều. Do đó, nhu cầu thì lớn còn nguồn cung giữ nguyên, dẫn đến tình trạng “lạm phát lương thưởng” cho kĩ sư công nghệ ở cấp độ chưa từng có”.

Theo ông, những gói đãi ngộ lên tới hàng trăm triệu USD ngày nay là điều chưa bao giờ từng thấy trong ngành.

NHÂN LỰC AI ĐƯỢC SĂN ĐÓN

Kỹ sư học máy (machine learning engineer) là những người trực tiếp xây dựng và huấn luyện mô hình ngôn ngữ lớn, hiện được săn đón ở cả Mỹ lẫn châu Âu.

Ông Ben Litvinoff, Giám đốc công ty tuyển dụng công nghệ Robert Walters lưu ý: “Nhu cầu nhân lực AI đang tăng mạnh, đặc biệt là các chuyên gia phân tích, máy học và triển khai mô hình GPT hay công nghệ AI tiên tiến khác”.

Theo ông, lực lượng nhân sự này gồm hai nhóm chính, những chuyên gia dày dặn kinh nghiệm nhiều năm trong ngành, và cả các nhà nghiên cứu AI vừa tốt nghiệp tiến sĩ từ những trường đại học hàng đầu thế giới được Big Tech mời về ngay khi ra trường.

Như một số nguồn tin rò rỉ trên mạng, CEO Meta Mark Zuckerberg được cho là từng đề nghị tới 250 triệu USD để mời Matt Deitke, một “thần đồng AI” 24 tuổi, bỏ dở chương trình tiến sĩ tại Đại học Washington.

Meta sau đó dẫn lời CEO Zuckerberg trên tờ The Information, nhấn mạnh: “Có một mức tuyệt đối cho nhân tài hàng đầu. Thị trường này đang cực kỳ nóng, số lượng nhà nghiên cứu xuất sắc không nhiều, nhưng tất cả các phòng thí nghiệm đều muốn có họ. Chi phí chiêu mộ nhân sự vẫn còn nhỏ so với tổng đầu tư siêu trí tuệ nhân tạo”.

Theo ông Ben Litvinoff, tại Anh, lương kỹ sư máy học dao động từ 140.000 đến 300.000 bảng Anh mỗi năm. Còn ở Mỹ, mức lương trung bình là 175.000 USD, thậm chí gần 300.000 USD ở vị trí cao cấp, trích dẫn số liệu từ nền tảng việc làm Indeed.

CHI PHÍ KHỔNG LỒ CHO AI

Mức lương “khủng” cho các chuyên gia AI cũng đi đôi với chi phí lên đến hàng tỷ USD để xây dựng mô hình AI - công nghệ quan trọng đứng sau các sản phẩm như ChatGPT.

Hiện có hai phân nhóm công ty AI, một số như Synthesia, Cohere, Replika hay Lovable tập trung phát triển sản phẩm; trong khi các doanh nghiệp hàng đầu như OpenAI, Anthropic, Google và Meta lại đầu tư xây dựng và huấn luyện mô hình ngôn ngữ lớn (LLM).

“Chỉ có vài công ty trên thế giới đủ khả năng tài chính để làm điều này. Để huấn luyện một mô hình cần chi hàng tỷ USD. Và khi đã bỏ ra hàng tỷ, việc trả 10 triệu USD cho một kỹ sư lại được coi là chi phí nhỏ”, ông Alexandru Voica của startup AI Synthesia giải thích.

Vào năm 2024, CEO Anthropic Dario Amodei từng tiết lộ trên tờ Time Magazine rằng chi phí huấn luyện các mô hình AI tiên tiến có thể chạm mốc 1 tỷ USD ngay trong năm đó.

Báo cáo của Viện AI Đại học Stanford đồng thời cũng chỉ ra rằng GPT-4 của OpenAI tiêu tốn 79 triệu USD vào năm 2023, Gemini 1.0 Ultra của Google ngốn 192 triệu USD, còn Llama 3.1-405B của Meta cán mốc 170 triệu USD vào năm 2024.

“Những công ty phát triển sản phẩm thường mua lại mô hình có sẵn để xây dựng thêm, nên chi phí thấp hơn và ít áp lực hơn. Nhưng nơi cạnh tranh lương thưởng nóng nhất chính là các công ty xây dựng mô hình”, ông Voica nhấn mạnh.

START UP VÀ CÁC NGÀNH TRUYỀN THỐNG KHÓ THEO KỊP

Khi Big Tech hút hết nhân tài bằng các gói lương thưởng hậu hĩnh, nguy cơ các startup và ngành truyền thống bị bỏ lại ngày càng rõ.

Ông Alexandru Voica nhận định: “Với những startup cố gắng xây dựng mô hình AI, rất khó tìm đường đi, vì chi phí quá đắt đỏ trong khi khả năng thu hồi vốn lại hạn chế”.

Trong khi đó, cuộc chiến nhân tài trong lĩnh vực AI đang tạo ra nhiều vấn đề nhức nhối cho các ngành truyền thống. Những lĩnh vực như bảo hiểm, y tế hay logistics cũng cần tới những chuyên gia tài năng về đổi mới nhưng khó có thể cạnh tranh về lương thưởng cũng như đãi ngộ của ngành AI, theo lời của ông Mark Miller, CEO Insurevision.ai chia sẻ trên Startups Magazine. “Tình trạng này không thể bền vững”.

Như quan sát của một số chuyên gia, các kĩ sư, chuyên gia AI sẽ có hai sự lựa chọn, hoặc là nhận lương cao nhưng chấp nhận bộ máy quan liêu và sức ép ở Big Tech, hoặc chọn start up với mức lương thấp hơn nhưng có tiếng nói và tầm ảnh hưởng lớn hơn.

“Ở các tập đoàn lớn, bạn chỉ là một mắt xích nhỏ trong cỗ máy. Nhưng ở startup, bạn có thể tạo ra ảnh hưởng rõ rệt từ công việc của mình”, ông Voica nói thêm.

Dù vậy, mức lương cao cho nhân sự AI khó có khả năng hạ nhiệt cho tới khi chi phí xây dựng mô hình này giảm xuống. “Chừng nào các công ty còn phải chi hàng tỷ USD để phát triển mô hình AI, họ sẽ sẵn sàng chi hàng chục hay hàng trăm triệu USD để thuê kỹ sư đầu ngành. Nếu một ngày chi phí xây dựng mô hình giảm 10 lần, khi đó lương nhân sự mới có thể giảm theo”, ông Alexandru Voica kết luận.