Vì sao các tập đoàn công nghệ trả hàng triệu USD để thu hút nhân tài AI?

Cuộc chạy đua trong ngành trí tuệ nhân tạo (AI) đang nóng lên và khi các tập đoàn công nghệ lớn tranh nhau giành vị trí dẫn đầu và đưa ra mức đãi ngộ hàng triệu USD để thu hút một nhóm nhỏ chuyên gia trong “cuộc chiến giành nhân tài AI”.

Ảnh minh họa: Reuters

Theo kênh CNBC, các công ty công nghệ lớn như Meta, Microsoft và Google đang cạnh tranh quyết liệt để có được những nhà nghiên cứu AI hàng đầu nhằm củng cố bộ phận trí tuệ nhân tạo và thống trị thị trường trị giá hàng tỷ USD này.

Giám đốc điều hành Meta Mark Zuckerberg gần đây đã khởi động một chiến dịch tuyển dụng tốn kém nhằm mở rộng phòng thí nghiệm AI Superintelligence Labs mới của công ty. Trong đó có sự kiện chiêu mộ đồng sáng lập Scale AI, ông Alexander Wang. Đây là một phần trong khoản đầu tư 14 tỷ USD vào công ty Scale AI.

Trong khi đó, Giám đốc điều hành OpenAI Sam Altman cho biết gần đây Meta đã tìm cách lôi kéo nhân tài hàng đầu của OpenAI bằng khoản tiền thưởng ký hợp đồng 100 triệu USD cùng các gói thù lao hấp dẫn hơn.

Google cũng tham gia cuộc chiến này khi lôi kéo ông Varun Mohan, đồng sáng lập kiêm Giám đốc điều hành công ty lập trình AI Windsurf, gia nhập Google DeepMind trong một thương vụ trị giá 2,4 tỷ USD. Trong khi đó, Microsoft AI âm thầm tuyển dụng hơn 20 nhân viên của Google DeepMind.

Ông Alexandru Voica, Giám đốc phụ trách đối ngoại và chính sách của nền tảng video AI Synthesia, nói: “Trong lĩnh vực kỹ sư phần mềm, đã từng có sự cạnh tranh gay gắt về nhân tài cách đây 15 năm. Nhưng khi trí tuệ nhân tạo ngày càng phát triển, số lượng các nhà nghiên cứu và kỹ sư chuyên sâu trong lĩnh vực này vẫn tương đối ổn định”.

Ông Voica bổ sung: “Nhu cầu hiện nay đã tăng vọt, trong khi nguồn cung gần như không thay đổi, dẫn đến tình trạng lạm phát lương”.

Ông Voica cho rằng các gói thù lao nhiều triệu USD là hiện tượng “chưa từng có trong ngành này”.

Chi phí xây dựng mô hình AI lên tới hàng tỷ USD

Mức lương phình to của chuyên gia đi kèm với chi phí hàng tỷ USD để xây dựng các mô hình AI – công nghệ đứng sau những sản phẩm quen thuộc như ChatGPT.

Có nhiều loại công ty AI khác nhau. Một số như Synthesia, Cohere, Replika và Lovable tập trung xây dựng sản phẩm; trong khi OpenAI, Anthropic, Google và Meta xây dựng và huấn luyện các mô hình ngôn ngữ lớn.

Ông Voica nói: “Chỉ có một vài công ty đủ khả năng tài chính để xây dựng các mô hình kiểu này. Đây là lĩnh vực đòi hỏi vốn đầu tư rất lớn. Bạn phải chi hàng tỷ USD và không nhiều công ty có sẵn hàng tỷ USD để đầu tư. Do đó, nếu tôi chi 1 tỷ USD cho một mô hình thì 10 triệu USD cho một kỹ sư chỉ là khoản đầu tư nhỏ”.

Giám đốc điều hành Anthropic, ông Dario Amodei, nói với tạp chí Time năm 2024 rằng ông dự kiến chi phí huấn luyện các mô hình AI tiên tiến sẽ lên tới 1 tỷ USD trong năm đó.

Viện AI của Đại học Stanford gần đây công bố báo cáo cho thấy chi phí ước tính để xây dựng một số mô hình AI giai đoạn 2019 – 2024. Ví dụ, GPT-4 của OpenAI tốn 79 triệu USD năm 2023, trong khi Gemini 1.0 Ultra của Google tốn 192 triệu USD. Mô hình Llama 3.1-405B của Meta tốn 170 triệu USD để xây dựng năm 2024.

Ông Voica bình luận: “Các công ty xây dựng sản phẩm phải trả tiền để dùng các mô hình sẵn có và phát triển thêm dựa trên đó. Vì thế, chi phí vốn thấp hơn và áp lực tài chính không quá nặng nề. Nơi mức lương nóng nhất là các công ty trực tiếp xây dựng mô hình”.

Chuyên gia AI trở nên khan hiếm

Theo dữ liệu của Indeed, mức lương trung bình của kỹ sư học máy ở Mỹ năm 2025 là 175.000 USD.

Ông Ben Litvinoff, Phó Giám đốc tại công ty tuyển dụng công nghệ Robert Walters, cho biết: “Nhu cầu đã tăng mạnh cả về phân tích AI lẫn học máy, đặc biệt là những người làm việc với mô hình ngôn ngữ lớn và triển khai công nghệ AI tiên tiến hơn”.

Ông nói thêm, nhóm nhân tài này gồm những chuyên gia kỳ cựu đã làm việc nhiều năm trong ngành cũng như các nhà khoa học AI vừa hoàn thành bằng tiến sĩ tại 5 hay 6 trường đại học hàng đầu thế giới, rồi ngay khi tốt nghiệp đã được các tập đoàn lớn săn đón.

Điều này dẫn đến những khoản chi khổng lồ. Theo báo chí, ông Zuckerberg từng đề nghị trả 250 triệu USD cho thiên tài AI 24 tuổi Matt Deitke, người đã bỏ chương trình tiến sĩ khoa học máy tính tại Đại học Washington.

Meta dẫn CNBC đến phát biểu của ông Zuckerberg trên The Information, nơi ông chủ Facebook nói rằng có một “khoản phí tuyệt đối” để sở hữu nhân tài hàng đầu.

Ông Zuckerberg nói với tạp chí công nghệ này: “Nhiều thông tin cụ thể được đưa ra không hoàn toàn chính xác. Nhưng đây thực sự là một thị trường nóng. Có một số ít nhà nghiên cứu giỏi nhất đang được tất cả phòng thí nghiệm tranh giành. Khoản tiền dùng để tuyển dụng những người này vẫn còn nhỏ so với tổng đầu tư, đặc biệt khi nói đến siêu trí tuệ”.

Ông Litvinoff ước tính, tại London, mức lương của kỹ sư học máy và kỹ sư chính hiện dao động từ 140.000 đến 300.000 bảng Anh mỗi năm. Tại Mỹ, mức lương trung bình của kỹ sư học máy là 175.000 USD, có thể đạt gần 300.000 USD ở cấp cao.

Công ty khởi nghiệp và ngành truyền thống bị bỏ lại phía sau

Khi các tập đoàn công nghệ tiếp tục hút hết chất xám trong lĩnh vực AI nhờ mức lương khổng lồ, nguy cơ các công ty khởi nghiệp bị bỏ lại ngày càng rõ ràng.

Ông Voica nhận định: “Một số công ty khởi nghiệp đang cố cạnh tranh trong mảng xây dựng mô hình rất khó có lối đi, bởi xây dựng mô hình quá đắt đỏ, trong khi các công ty mua lại mô hình không chắc đủ khả năng trả chi phí tương ứng”.

Ông Mark Miller, nhà sáng lập kiêm Giám đốc điều hành Insurevision.ai, gần đây nói với Startups Magazine rằng cuộc chiến giành nhân tài này cũng tạo ra một khoảng cách cơ hội lớn trong các ngành truyền thống.

Ông Miller nói: “Toàn bộ ngành như bảo hiểm, y tế và logistics không thể cạnh tranh về lương. Họ cần đổi mới nhưng không thể tiếp cận nhân tài. Tình hình hiện tại hoàn toàn không bền vững. Không thể để một ngành giữ hết nhân tài trong khi các ngành khác cạn kiệt”.

Ông Voica cho biết các chuyên gia AI sẽ phải lựa chọn: hoặc nhận mức lương cao nhưng vướng bộ máy cồng kềnh tại tập đoàn công nghệ lớn, hoặc tham gia công ty khởi nghiệp với mức lương thấp hơn nhưng có nhiều quyền sở hữu và tác động hơn.

Ông nói: “Trong một công ty lớn, bạn chỉ như một bánh răng trong guồng máy, còn ở công ty khởi nghiệp, bạn có thể tạo ảnh hưởng lớn và cảm nhận rõ rệt tác động từ công việc của mình”.

Tuy nhiên, cho đến khi chi phí xây dựng mô hình AI giảm xuống, mức lương cao cho nhân tài AI nhiều khả năng vẫn sẽ duy trì.

Ông Voica nói thêm: “Miễn là các công ty phải chi hàng tỷ USD để xây dựng mô hình, họ sẽ chi hàng chục, thậm chí hàng trăm triệu USD để thuê kỹ sư. Nếu ngày mai chi phí xây dựng mô hình giảm 10 lần, tôi kỳ vọng lương cũng sẽ giảm theo”.