Các nhân vật chủ chốt của XAI bỏ chạy, tham vọng AI của Musk bị tổn thất nặng nề

Tác giả: Huàlín Wǔwáng, GEEK PARK

Biên tập: Jingyu

Chuẩn bị hợp nhất SpaceX và xAI, tạo ra một gã khổng lồ AI vũ trụ trị giá 1,25 nghìn tỷ USD của Elon Musk, không ngờ rằng tham vọng của ông lại không phải ai cũng có thể theo kịp.

Ngày 10 tháng 2 năm 2026, Tony Wu, đồng sáng lập xAI, đã thông báo rời khỏi công ty AI của Elon Musk.

Đây đã là lần thứ hai xAI mất đi đồng sáng lập sau Igor Babuschkin rời đi vào tháng 8 năm ngoái. Wu đảm nhiệm vai trò chính về khả năng suy luận của AI — đây được coi là công nghệ cốt lõi của hệ thống AI thế hệ tiếp theo trong ngành.

Một công ty AI mới thành lập chưa đầy hai năm, liên tiếp mất đi hai đồng sáng lập, điều này không phổ biến ở Silicon Valley. Quan trọng hơn, điều này xảy ra trong thời điểm cạnh tranh AI khốc liệt nhất, nhân tài khan hiếm nhất.

Các nhà sáng lập lần lượt ra đi, tham vọng AI của Elon Musk còn có thể tiếp tục không?

01, Chuyên gia suy luận rời đi

Vai trò của Tony Wu tại xAI, xa hơn nhiều so với vẻ bề ngoài.

Là người phụ trách khả năng suy luận, Wu trực tiếp báo cáo với Elon Musk. Trong giai đoạn phát triển AI hiện nay, khả năng suy luận được xem là cầu nối then chốt giữa các mô hình lớn như GPT-4, Claude và “trí tuệ nhân tạo tổng quát” thực sự.

Nói đơn giản, Wu đảm nhiệm việc giúp AI “suy nghĩ”, chứ không chỉ “ghi nhớ và bắt chước”.

Việc mất Wu vào thời điểm này là một cú sốc chết người đối với xAI.

Từ góc độ kỹ thuật, đột phá trong khả năng suy luận của AI đòi hỏi quá trình tích lũy lâu dài và liên tục cải tiến. Một chuyên gia suy luận rời đi không chỉ mang theo năng lực cá nhân mà còn cả toàn bộ tư duy kỹ thuật, dữ liệu thử nghiệm, và đánh giá về hướng phát triển tương lai. Trong ngành công nghiệp phát triển nhanh theo tháng như AI, mất đi người phụ trách công nghệ then chốt thường đồng nghĩa với việc trì hoãn nghiên cứu và phát triển ít nhất 6 tháng.

Điều đáng lo hơn là thời điểm này. OpenAI vừa ra mắt mô hình mã mới, đạt bước đột phá rõ rệt trong lĩnh vực mã hóa AI; Anthropic với Claude cũng ngày càng thể hiện xuất sắc trong các nhiệm vụ suy luận. Mất đi nhân vật trung tâm của đội ngũ suy luận vào thời điểm này, xAI rất có thể sẽ tụt lại phía sau trong các lĩnh vực công nghệ then chốt.

Có nhà phát triển trên X thẳng thắn nói: “Mất Tony Wu giống như Tesla mất đi người phụ trách công nghệ pin. Bề ngoài công ty vẫn vận hành, nhưng sức cạnh tranh cốt lõi đã bị ảnh hưởng.”

Tony Wu không phải là người duy nhất, thực tế, trong vòng một năm qua, trong đội ngũ sáng lập của xAI đã có 5 người rời đi trong tổng số 12 thành viên, tỷ lệ nghỉ việc gần một nửa, hiệu quả còn cao hơn cả thời Elon “càn quét” Twitter.

Tại sao các nhân tài AI hàng đầu lại không muốn theo đuổi tham vọng AI của Elon Musk?

02, “Tác dụng phụ” của quản lý kiểu Musk

Việc liên tiếp hai đồng sáng lập rời đi khiến người ta phải xem xét lại nội bộ xAI đã xảy ra chuyện gì.

Dù chính thức chưa tiết lộ lý do cụ thể, nhưng dựa trên phong cách quản lý của Elon Musk trên Twitter, Tesla, SpaceX, vấn đề có thể không nằm ở lương thưởng mà ở xung đột về tư duy quản lý.

Elon Musk nổi tiếng với phong cách quản lý “tối đa hóa sức ép”.

Trong quá trình cải tổ Twitter, ông từng bắt nhân viên ngủ tại văn phòng, áp dụng phương châm “hoặc cực kỳ nghiêm khắc, hoặc rời đi”, để cắt giảm nhân sự quy mô lớn. Phong cách quản lý này có thể hiệu quả trong sản xuất hoặc các sản phẩm công nghệ đã trưởng thành, nhưng AI đòi hỏi tư duy sáng tạo và sự tập trung dài hạn, chứ không chỉ là hiệu quả thực thi đơn thuần.

Một cựu nhà nghiên cứu của OpenAI từng chia sẻ trong phỏng vấn: “Nghiên cứu AI có nhịp điệu riêng. Đôi khi một đột phá thuật toán cần vài tháng để suy nghĩ thấu đáo, đôi khi phải thử đi thử lại nhiều lần. Nếu quản lý cứ thúc ép ‘Nhanh lên, nhanh lên’, rất dễ khiến các nhà nghiên cứu cảm thấy thất vọng.”

Điều quan trọng hơn là sự khác biệt về hướng đi công nghệ.

Elon Musk từng công khai nói rằng xAI muốn theo đuổi “độ chân thực tối đa” và “hiểu vũ trụ”. Những tầm nhìn lớn này rất truyền cảm hứng, nhưng trong thực tế công nghệ, thường cần lựa chọn con đường thực tế hơn.

Khi tầm nhìn của CEO mâu thuẫn với đánh giá của đội ngũ kỹ thuật, ai sẽ quyết định?

Trong các tổ chức nghiên cứu AI truyền thống, thường các chuyên gia kỹ thuật có tiếng nói lớn hơn. Nhưng trong công ty của Elon Musk, quyền quyết định cuối cùng thường nằm trong tay ông.

03, “Cuộc chiến giành nhân tài” trong AI

Việc xAI mất nhân tài trong bối cảnh rộng hơn chính là biểu tượng của cuộc chiến giành nhân tài trong toàn ngành AI.

Hiện nay, sự khan hiếm nhân tài hàng đầu trong ngành AI còn khốc liệt hơn cả thời các nhà vật lý hạt nhân thế kỷ trước.

Một nhà nghiên cứu AI xuất sắc có thể nhận lời đề nghị từ OpenAI, Anthropic, Google DeepMind, với mức lương dễ dàng vượt quá 50 vạn USD/năm, cùng với cổ phần trị giá hàng tỷ đô la.

Trong môi trường này, giữ chân nhân tài không chỉ dựa vào tiền bạc, mà còn là nền tảng và môi trường làm việc. Các nhà nghiên cứu thích những nơi giúp họ tập trung vào công nghệ, có lộ trình phát triển rõ ràng, và ít bị quản lý can thiệp.

Từ góc độ này, OpenAI và Anthropic rõ ràng có lợi thế.

Hai công ty này đều do các nhà nghiên cứu AI dẫn dắt, đội ngũ kỹ thuật có tiếng nói quyết định trong các quyết định then chốt. Ngược lại, xAI giống như một công ty “dưới sự chỉ đạo của CEO” — ý chí cá nhân của Elon Musk thường chi phối quyết định kỹ thuật.

Điều này không có nghĩa là cách của Musk sai, mà trong ngành đặc thù như AI, phong cách quản lý này có thể không phải là phương án tối ưu.

Một người dùng trên Reddit nhận xét sắc bén: “Elon Musk giỏi về kỹ thuật và sản phẩm, nhưng giai đoạn đầu của nghiên cứu AI lại giống như nghiên cứu khoa học, cần sự kiên nhẫn và thử sai.”

Vấn đề hiện tại là, xAI còn bao nhiêu thời gian để điều chỉnh?

Trong trò chơi “thắng ăn tất” của AI, chậm hơn nửa năm có thể đồng nghĩa với việc bị loại khỏi cuộc chơi hoàn toàn. Việc mất đi hai đồng sáng lập, đối với một công ty AI còn đang tìm kiếm đột phá công nghệ, có thể sẽ gây thiệt hại nặng nề hơn dự kiến.

Dù sao, trong cuộc đua vũ trang AI này, nguồn lực khan hiếm nhất không phải là tiền, mà là những người thực sự hiểu cách khiến máy “suy nghĩ”.