Nhận định, soi kèo Juarez vs Atlas, 09h05 ngày 10/4

Cụ thể, OpenAI đã trả cho nhà nghiên cứu hàng đầu của mình, Ilya Sutskever hơn 1,9 triệu USD trong năm 2016. Họ cũng đã trả cho một nhà nghiên cứu khác, Ian Goodfellow, hơn 800.000 USD – mặc dù ông mãi đến tháng 3 năm đó mới gia nhập công ty. Hai người này đều đã từng làm việc tại Google.

Một cái tên nổi bật thứ ba trong lĩnh vực, chuyên gia robot Pieter Abbeel, đã kiếm được 425.000 USD dù chỉ bắt đầu làm việc từ tháng 6/2016, sau khi thôi làm giáo sư tại Đại học California, Berkeley. Những con số này đã bao gồm các khoản tiền thưởng cho việc đồng ý gia nhập công ty (signing bonus).

Những khoản tiền lương trên đều được liệt kê trên biểu mẫu thuế, thứ OpenAI được yêu cầu phải công khai vì họ là tổ chức phi lợi nhuận, đã cho chúng ta những cái nhìn mới về việc các tổ chức trên toàn cầu đang đãi ngộ nhân tài AI như thế nào. Tuy nhiên, có nhiều ý kiến cho rằng OpenAI thậm chí còn đang trả... thấp hơn mặt bằng chung so với những công ty công nghệ lớn khác, do OpenAI là một tổ chức phi lợi nhuận nên không được cung cấp các tùy chọn về cổ phiếu.

Thông thường, thông tin về các khoản lương, thưởng, các khoản thuế thu nhập của nhân sự tại Silicon Valley đều được giữ kín nhưng theo luật thì chúng phải được công khai nếu đơn vị họ làm việc không sinh ra một đồng lợi nhuận nào. Như trường hợp của phòng thí nghiệm OpenAI cũng vậy, dù không sinh ra một đồng lợi nhuận nào trong suốt những năm qua nhưng các nhà nghiên cứu về trí tuệ nhân tạo vẫn được nhận mức lương khủng khiến nhiều ngành nghề, lĩnh vực khác phải ghen tị.

Lý giải cho điều này, các chuyên gia kinh tế cho rằng lương của các nhà nghiên cứu phát triển AI cao như vậy là bởi hiện tại trên thế giới, nhân lực cho ngành này rất hiếm. Theo khảo sát của phòng nghiên cứu Element AI tại Canada, ước tính trên thế giới chỉ khoảng 22.000 người có đủ kĩ năng cần thiết để thực sự nghiên cứu AI một cách nghiêm túc mà thôi.

"Nhu cầu của lĩnh vực này là rất cao nhưng số chuyên gia có kỹ năng lại quá thấp",Chris Nicholson, nhà sáng lập và giám đốc điều hành của Skymind, một start-up đang nghiên cứu về AI, cho biết.

Tuy nhiên, mức lương "khủng" này đã trở thành vấn đề lớn cho các trường đại học và chính phủ. Đây cũng là những nơi cần các chuyên gia về AI, vừa để đào tạo cho thế hệ tiếp theo, vừa để ứng dụng những công nghệ mới vào đời sống trên mọi khía cạnh, từ quân đội cho tới y tế, giáo dục,... Rõ ràng, các trường đại học và chính phủ không thể đủ tiềm lực để chi trả hàng triệu USD để cạnh tranh với các công ty công nghệ lớn.

Elon Musk, người đã sáng lập ra OpenAI năm 2015

Vào năm 2015, Elon Musk, CEO của Tesla và cũng được coi là một trong những nhân vật nổi tiếng với những ý tưởng táo bạo trong làng công nghệ đã mở ra OpenAI, đặt trụ sở tại phía bắc Silicon Valley thuộc San Francisco. Phòng thí nghiệm này đã chiêu mộ được khá nhiều nhà nghiên cứu của Google và Facebook để phát triển trí tuệ nhân tạo.

Tuy không có mức lương thưởng cao và tùy chọn cổ phiếu như các tập đoàn lớn khác, nhưng OpenAI có một lợi thế rất lớn thu hút những người theo chủ nghĩa lý tưởng: OpenAI sẽ chia sẻ những thành tựu của mình ra thế giới bên ngoài, và họ cam kết sẽ không tạo ra bất kỳ công nghệ nào có thể gây nguy hiểm cho con người.

"Tôi đã từ chối nhiều lời đề nghị cao gấp vài lần so với những gì tôi nhận được tại OpenAI,"Sutskever chia sẻ. "Những người khác cũng vậy".

Open AI đã chi ra khoảng 11 triệu USD trong năm đầu tiên của mình, với hơn 7 triệu USD dùng để trả lương cho nhân viên. Công ty đã tuyển được 52 chuyên gia trong năm 2016.

Trong một bài viết từng được đăng tải trên The New York Times, một chuyên giá về AI dù chưa có kinh nghiệm nghiên cứu thực tế, ứng dụng nào trong công nghiệp cũng có thể được trả từ 300.000 đến 500.000 USD một năm, chưa tính tới các khoản thưởng về cổ phiếu mà họ có thể được nhận thêm.

Không chỉ tại OpenAI mà tại DeepMind, trung tâm nghiên cứu về AI của Google cũng phải chi trả tổng cộng 138 triệu USD cho hơn 400 nhân viên của mình mỗi năm. Như vậy, trung bình lương của 1 nhân viên tại trung tâm nghiên cứu này đã là 345.000 USD.

Netflix, từng là nhà cung cấp dịch vụ cho thuê DVD, vừa báo cáo tình hình kinh doanh hôm 16/4. Trong ba tháng đầu năm 2018, Neflix có thêm 7,41 triệu người dùng, trong đó 5,46 triệu người sống ngoài nước Mỹ, và có tổng số người đăng ký sử dụng Netflix là 125 triệu người. 125 triệu là con số kỳ diệu mà các nhà phân tích phố Wall bị ám ảnh là điều dễ hiểu. Netflix cho biết sẽ chi 7 - 8 tỷ USD vào nội dung ban đầu trong năm 2018. 7,6 tỷ USD là số tiền Pfizer chi cho nghiên cứu và phát triển các loại thuốc mới trong năm 2017. 

Giá cổ phiếu Netflix tăng cao sau báo cáo doanh thu. Thước đo niềm tin của nhà đầu tư về triển vọng tăng trưởng của doanh nghiệp là tỷ lệ P/E, tỷ lệ đo lường giá cổ phiếu hiện tại của công ty so với thu nhập trên mỗi cổ phiếu. Google hiện đang ở mức 32, Microsoft là 28 và Facebook là 26. Theo tỷ lệ này, Netflix là một ngoại lệ, với mức P/E vượt quá 240. Nói cách khác, các nhà đầu tư sẵn sàng đặt cược gấp chín lần vào Netflix so với Facebook hoặc Google cho mỗi USD mà bất kỳ công ty nào hiện đang kiếm được. Tại sao vậy?

Theo các học giả kinh doanh, "hiệu ứng mạng" là một điệp khúc phổ biến giải thích sự gia tăng của Facebook, Google, Uber, Airbnb và Alibaba. Trong mỗi trường hợp này, công ty đảm nhận vai trò "hai mặt", vừa tạo thuận lợi cho việc bán hàng về phía cung vừa tạo thuận lợi cho việc mua hàng ở phía cầu, để cho phép trao đổi hàng hóa hoặc dịch vụ. Giá trị của một nền tảng như vậy phụ thuộc phần lớn vào số lượng người dùng ở cả hai phía của sàn giao dịch. Tức là, càng có nhiều người sử dụng cùng một nền tảng, thì nền tảng đó càng trở nên hấp dẫn hơn – thu hút nhiều người sử dụng hơn nữa.

Do hiệu ứng mạng này, người dùng sẵn sàng trả nhiều hơn để có quyền truy cập vào mạng lớn hơn và do đó lợi nhuận của công ty sẽ cải thiện khi nền tảng người dùng phát triển. Đó là lý do tại sao Facebook bị ám ảnh bởi sự tăng trưởng. Đó cũng là lý do tại sao, khi Snapchat IPO vào tháng 3/2017, số lượng người dùng hoạt động hàng ngày đã trở thành số liệu quan trọng nhất với các nhà đầu tư tiềm năng. Càng nhiều người tham gia trên Facebook hoặc Snapchat, các thương hiệu lớn, như Coca-Cola, Procter & Gamble và Nike lại sẵn sàng mua quảng cáo hơn. Một khi nền tảng đạt đến một kích thước nhất định, nó trở nên quá lớn, rất khó bị lật đổ.

Tuy nhiên, lý thuyết này quên mất một điều, đó là một nền tảng cũng có thể có các vấn đề xung đột lợi ích, một mối nguy hiểm đạo đức. Nền tảng truyền thông xã hội sẽ luôn được thúc đẩy để phục vụ tốt hơn lợi ích của nhà quảng cáo hơn là phục vụ lợi ích của người tiêu dùng, vì người tiêu dùng sử dụng nền tảng miễn phí và nền tảng cần tiền để tồn tại. Phần newsfeed dài vô tận của Facebook được thiết kế dù là trên một cái màn hình nhỏ xíu, song luôn khiến người dùng phải "dán mắt" vào. Video trên Facebook trung bình chỉ dài 24 giây đến 90 giây. Bất kỳ bài đăng nào vượt quá 400 ký tự sẽ bị cắt bớt trên màn hình. Khi được hỏi liệu Facebook có cho phép mọi người lựa chọn một nền tảng "không quảng cáo" dựa trên dữ liệu người dùng, Giám đốc điều hành Sheryl Sandberg đã nói "không thể", trừ phi "họ trả tiền cho nền tảng". Rõ ràng, chúng ta không phải là khách hàng của Facebook, chúng ta chỉ là sản phẩm mà Facebook bán cho các nhà quảng cáo.

Tuy nhiên, một sản phẩm trả tiền hoặc một mô hình đăng ký đang chính là điều khiến Netflix có giá trị. Giám đốc điều hành Reed Hastings của Netflix nói rằng ông đã thành lập Netflix vì Blockbuster phạt ông 40 USD vì trả muộn khi thuê Apollo 13. Với Netflix, điều này không xảy ra vì Netflix thành lập vào tháng 4/1998, là nhà cung cấp dịch vụ cho thuê DVD, người dùng không phải chi thêm phí nếu trả muộn. Đó là vào tháng 9/1999, Netflix ra dịch vụ thuê bao tháng, xóa bỏ mọi mức phí phạt trả muộn và mọi loại phí khác. Tuy nhiên, để cân bằng, Netflix đã phải xây dựng một thuật toán độc quyền, khảo sát khách hàng về sở thích của họ thông qua một cuộc khảo sát đơn giản. Hệ thống sẽ đề xuất các bộ phim hấp dẫn và có sẵn. Do đó, khách hàng không bị làm phiền vì hệ thống sẽ không hiển thị những phim nào đã hết hàng. Hệ thống quản lý hàng hóa này đã trở thành nền tảng cho bước nhảy chiến lược tiếp theo của Netflix, hướng tới một công ty chạy trên dữ liệu trong một danh mục dựa trên sở thích. Vào tháng 10/2006, Netflix đã trao giải thưởng trị giá 1.000.000 USD cho nhà phát triển đầu tiên đưa ra thuật toán đề xuất video có thể đánh bại thuật toán hiện tại của mình. Ba tháng sau, Netflix thông báo ra mắt video trực tuyến.

Tất cả điều này đặt Netflix vào vị trí thú vị nhất. Xếp hạng truyền hình truyền thống chỉ mang tính ước chừng. Mạng lưới truyền hình cáp có thể bật đèn xanh cho một thí điểm dựa trên truyền thống và trực giác. Ngược lại, thuật toán của Netflix có lợi thế biết rõ người dùng xem chương trình khi nào và ở đâu; biết rõ khi người dùng nhấn tạm dừng, tua lại hoặc tua đi; và xếp tất cả các hành vi đó vào các nhóm hành vi người dùng. Năm 2013, khi House of Cards ra mắt, Netflix đã lên hầu hết trang nhất các báo vì phát hành 13 tập phim do David Fincher sản xuất cùng một lúc. Công ty biết có rất nhiều người dùng đã xem phim của Fincher, The Social Network, từ đầu đến cuối. Phiên bản House of Cards của Anh được rất nhiều người xem. Và những người đã xem nó cũng sẽ xem những bộ phim khác của Fincher. Công ty đã có thể tự tin dự đoán hành vi người dùng giữa hàng ngàn người xem, những người sẽ ghiền hết toàn bộ loạt phim vào cuối tuần.

Đó là kỷ nguyên mới của phim truyền hình. Với HBO, Netflix Originals, và Amazon Prime, truyền hình theo yêu cầu đang theo phong cách phim Hollywood. Những gì Netflix đã chứng minh là một công thức lâu đời của các công ty công nghệ cao. Những công ty nhảy vọt về mặt dữ liệu và thuật toán có thể tự động hóa và ra những quyết định mà nếu là con người sẽ chỉ quyết định dựa trên trực giác. Nhưng Netflix cũng khác với những gã khổng lồ công nghệ khác ở chỗ hãng tạo ra một mô hình kinh doanh thúc đẩy sự chú ý bền vững. Nhóm nội dung của Netflix thu hút lượng dữ liệu khách hàng phong phú để sản xuất các chương trình hấp dẫn và lâu dài một cách tinh vi. Điều này cho phép Netflix tính phí thuê bao thay vì bán quảng cáo.

Thị trường tài chính có vẻ đánh giá cao mô hình thuê bao này. Đó là một câu chuyện đơn giản. Và đơn giản chính là sự tinh tế tối thượng.