Meta công bố báo cáo quý, doanh thu tăng 28% so với cùng kỳ năm trước lên 60,8 tỷ USD, nhưng dòng tiền tự do chỉ đạt 784 triệu USD do đầu tư lớn vào cơ sở hạ tầng AI.

Tác giả bài viết, nguồn: Letter AI

Meta đã tạo ra 3,186,2 triệu USD dòng tiền hoạt động trong quý hai, chi 3,107,8 triệu USD để xây dựng trung tâm dữ liệu và mua máy chủ, cuối cùng còn lại 784 triệu USD dòng tiền tự do.

Cần biết rằng máy quảng cáo của Meta vẫn đang kiếm tiền với tốc độ cao.

Doanh thu quý hai của Meta đạt 6,080,1 tỷ USD, tăng 28% so với cùng kỳ năm trước; trong đó doanh thu quảng cáo đạt 5,9363 tỷ USD, tăng 27%. Số lượng quảng cáo được hiển thị và giá trung bình đều tăng, doanh thu cũng vượt quá kỳ vọng của phố Wall.

Tiền kiếm được từ máy quảng cáo đang bị AI ăn hết sạch.

Công ty cũng đã tăng mức chi tiêu vốn tối thiểu năm 2026 từ 125 tỷ USD lên 130 tỷ USD, nhưng vẫn có thể chi tối đa lên đến 145 tỷ USD.

Một báo cáo kết quả kinh doanh vượt kỳ vọng lại dẫn đến mức giảm giá cổ phiếu gần 8%. Giá cổ phiếu của Meta đóng cửa ở mức 585,61 USD vào ngày hôm đó, và sau giờ giao dịch, mức giảm giá từng đạt gần 9%.

Trong cuộc gọi, nhà phân tích của Bank of America Securities, Justin Post, đã trực tiếp đặt câu hỏi với Zuckerberg: Một năm trước, Meta đã thay đổi đội ngũ lãnh đạo cấp cao của phòng thí nghiệm AI, bao giờ thì phố Wall mới thấy tốc độ ra mắt các sản phẩm như mô hình, chip được tăng tốc rõ rệt?

Zuckerberg trả lời rằng ông “rất hài lòng” với tiến độ hiện tại của phòng thí nghiệm. Muse Spark và Muse Spark 1.1 chỉ là những thành quả ban đầu trong nỗ lực của Meta nhằm leo lên bậc thang năng lực mô hình, và công ty đang đào tạo các mô hình lớn hơn và mạnh mẽ hơn.

Anh ấy chưa công bố thời gian ra mắt mô hình flagship này, cũng không đưa ra kết quả đánh giá mới, chỉ nói rằng sẽ có thêm nhiều thông tin sớm.

Một năm trước, Llama 4 không đạt kỳ vọng, Zuckerberg đầu tư 14,3 tỷ USD vào Scale AI, mời Wang Tao, 28 tuổi, gia nhập Meta và trao cho anh quyền lực tái xây dựng hệ thống AI.

Wang Tao và Zuckerberg có nhiều điểm tương đồng—đều bỏ học để khởi nghiệp khoảng 19 tuổi, đều trở thành tỷ phú ở độ tuổi hai mươi, và đều tin vào quyền lực tập trung của người sáng lập cùng sự thực thi nhanh chóng. Zuckerberg, đã 40 tuổi, dường như đã giao tương lai của Meta cho chính mình thời trẻ.

Một năm sau, Wang Tao đã tái cấu trúc đội ngũ AI của Meta và ra mắt các mô hình và sản phẩm đầu tiên. Tuy nhiên, mô hình chủ lực Watermelon, vốn được kỳ vọng sẽ đáp lại cuộc phản công của Meta, vẫn đang trong quá trình huấn luyện.

Đối thủ vẫn đang tăng tốc cải tiến, trong khi chi phí mà Meta phải trả để chờ đợi câu trả lời này ngày càng cao.

Nếu Wang Tao không giao ra mô hình flagship trong một ngày, Zuckerberg sẽ rất khó chứng minh rằng số tiền này, cuộc tái cấu trúc này và thêm một năm chờ đợi đã đổi lấy được gì. Lúc này, thay người hoặc thu hẹp quy mô cũng đồng nghĩa với việc thừa nhận rằng chi phí đã bỏ ra trước đó rất khó thu hồi.

Wang Tao đã trở thành chi phí chìm lớn nhất của Zuckerberg.

“Sai người” cứu thế?

Wang Tao tất nhiên không ngồi yên.

Việc Zuckerberg chọn Wang Tao vốn là một quyết định khá mạo hiểm. Scale AI đã cung cấp dịch vụ dữ liệu và đánh giá lâu dài cho các công ty như OpenAI, Google và Meta; Wang Tao biết các phòng thí nghiệm đang huấn luyện gì và dễ bị kẹt ở đâu, nhưng anh ấy trước đây chưa từng có kinh nghiệm lãnh đạo phát triển mô hình tiên tiến.

Khả năng nổi bật nhất của Vương Đào luôn là quản lý và điều phối nguồn lực.

Sau khi Scale AI có hàng nghìn nhân viên, anh ấy vẫn kiên trì tự phê duyệt từng nhân sự mới và tự kiểm tra ngẫu nhiên dữ liệu trước khi giao cho khách hàng. Anh ấy gọi sự kiên trì này là “chất lượng là phân hình”: nếu người quản lý không quan tâm đến chi tiết, những người dưới họ cũng sẽ nhanh chóng học cách không quan tâm.

Zuckerberg tìm kiếm chính là sự tập trung, quyết đoán và tốc độ thực thi khó tìm thấy trong một công ty lớn với hàng chục nghìn nhân viên. Vì vậy, Financial Times đã gọi Wang Tao là “CEO thời chiến” mà Meta cần.

Sau khi gia nhập Meta, Wang Tao nhanh chóng mang phong cách quản lý của người sáng lập vào bộ phận AI. Việc thành lập Meta đã trực tiếp tác động đến TBD Lab, đơn vị chuyên về mô hình tiên tiến, đồng thời tuyển dụng nhân sự với mức lương cao từ các công ty như OpenAI và Google, đồng thời thu gọn các cấp quản lý hiện có, nhằm biến bộ phận AI cồng kềnh thành một “đội quân chiến đấu” linh hoạt hơn.

The cost is obvious.

Meta đã cắt giảm khoảng 600 vị trí trong đội ngũ AI, Yann LeCun rời bỏ Meta sau 12 năm làm việc để bắt đầu nghiên cứu mô hình thế giới. Có sự rạn nứt giữa đội ngũ mới với mức lương cao và hệ thống nghiên cứu cũ.

Chi phí của cuộc tái cấu trúc này hiện đã bắt đầu xuất hiện trong báo cáo tài chính của Meta.

Trong quý hai, chi phí nghiên cứu và phát triển của Meta đạt 21,656 tỷ USD, tăng 67% so với cùng kỳ năm trước. CFO Susan Li cho biết trên cuộc gọi với nhà đầu tư rằng sự gia tăng chi phí lương chủ yếu đến từ số lượng nhân viên kỹ thuật được tuyển dụng thêm trong năm qua, đặc biệt là các chuyên gia AI được tuyển dụng với mức lương cao.

Ngay cả sau khi trừ đi 2,4 tỷ USD chi phí pháp lý và 1,18 tỷ USD chi phí sa thải, tổng chi phí của Meta trong quý hai vẫn tăng khoảng 42% so với cùng kỳ năm trước, vượt xa mức tăng trưởng doanh thu 28%.

Wang Tao mang đến không chỉ một cấu trúc tổ chức mới, mà còn một đội ngũ AI ngày càng đắt đỏ.

Zuckerberg’s logic in this high-stakes bet also becomes clear: he believes Wang Tao’s ability to rebuild organizations and mobilize resources can ultimately be translated into the capability to train cutting-edge models. The former has already been proven, while the latter still depends on the model’s performance.

Tháng 4 năm 2026, Meta ra mắt mô hình đầu tiên của đội ngũ Wang Tao, Muse Spark. Ngay từ đầu, Meta nhấn mạnh rằng mô hình này có kích thước nhỏ hơn và tốc độ nhanh hơn, chỉ là “mở đầu” cho chuỗi Muse, với các mô hình lớn hơn vẫn đang ở phía sau.

Đến tháng 7, Muse Spark 1.1 đã nâng chỉ số tổng hợp Artificial Analysis từ 43 điểm lên 51 điểm, với tiến bộ chủ yếu tập trung vào lập trình, suy luận khoa học và khả năng kiến thức. Chi phí mỗi triệu Token đầu vào và đầu ra lần lượt là 1,25 USD và 4,25 USD.

Mô hình này tiến bộ nhanh và giá cả đủ thấp, nhưng năng lực tổng thể vẫn còn khoảng cách rõ rệt so với các mô hình tiên tiến nhất, chưa đủ để chứng minh rằng khoản đầu tư 14,3 tỷ USD và đội ngũ mới được tuyển dụng với chi phí cao của Meta đã mang lại giá trị xứng đáng.

Người thực sự gánh vác kỳ vọng này là Watermelon vẫn đang trong quá trình huấn luyện.

Wang Tao cho biết trong cuộc họp nội bộ của Meta rằng Watermelon đang được huấn luyện với lượng tính toán cao hơn một cấp độ so với Muse Spark và đã bắt kịp GPT-5.5 trên một số bài kiểm tra hiệu suất. Tuy nhiên, ông không nêu rõ các bài kiểm tra cụ thể, và Meta cũng chưa công bố kết quả liên quan.

Cuộc gọi báo cáo tài chính mới nhất cũng không cung cấp thêm bằng chứng cho tuyên bố này. Zuckerberg chỉ xác nhận rằng Meta đang đào tạo các mô hình lớn hơn và mạnh mẽ hơn, nhưng không nhắc đến tên Watermelon, cũng không công bố thời gian ra mắt và kết quả đánh giá.

Thực tế hơn, Watermelon chưa được phát hành, nhưng OpenAI, Anthropic và Google sẽ không dừng lại để chờ nó.

Wang Tao đã vào Meta được một năm nhưng vẫn chưa trở thành “Đấng Cứu Thế”.

Hai năm trễ hẹn

Điều讽刺 nhất là Meta chưa bao giờ là người đến sau trong lĩnh vực AI.

Năm 2013, Facebook thành lập FAIR và bổ nhiệm Yann LeCun làm người phụ trách. Trong thập kỷ sau đó, Meta đã tích lũy được nền tảng vững chắc trong các lĩnh vực như thị giác máy tính và học tự giám sát, đồng thời phát triển PyTorch; hệ thống đề xuất và quảng cáo của Facebook và Instagram đã từ lâu sử dụng AI để xử lý hàng tỷ dữ liệu do người dùng tạo ra mỗi ngày. Llama được phát hành năm 2023 đã giúp Meta nhanh chóng giành được ảnh hưởng trong lĩnh vực mô hình mở.

Sau khi ChatGPT ra đời, OpenAI đã xây dựng mô hình, API và hệ sinh thái nhà phát triển xung quanh một cổng vào dành cho người tiêu dùng, trong khi tài nguyên AI của Meta lại phân tán giữa FAIR, nhóm AI sinh tạo, các bộ phận sản phẩm và cơ sở hạ tầng.

Đến năm 2025, Zuckerberg mới nâng AI lên thành cuộc chiến cấp công ty, lên kế hoạch đầu tư 60 đến 65 tỷ USD để xây dựng hạ tầng, nhưng lại đón nhận Llama 4 với hiệu suất không như kỳ vọng.

Cuộc cải cách mà Wang Tao sau đó thúc đẩy thực chất là cuộc cải cách mà Meta nên hoàn thành vào năm 2023. Đến khi nó bắt đầu tái cấu trúc, OpenAI, Anthropic và Google đã xây dựng được lợi thế về mô hình, nhân tài và sản phẩm, khiến Meta trễ hẹn hai năm.

Wang Tao giống như hóa đơn mà Zuckerberg đã trì hoãn thanh toán trong hai năm qua.

Đầu năm 2025, Zuckerberg dự kiến đầu tư 60 đến 65 tỷ USD vào cơ sở hạ tầng. Đến năm 2026, chi tiêu vốn dự kiến đạt 130 đến 145 tỷ USD, mức cao nhất vượt quá hai lần kế hoạch trước đó.

Tuy nhiên, Meta cũng không tiêu hết số tiền này vào một mô hình chủ lực chưa được phát hành. Trong quý hai, thời gian sử dụng của người dùng Instagram đã tăng trưởng hai con số, thời gian xem video trên Facebook tăng 9%. Meta cho biết, mô hình quảng cáo mới đã giúp tăng 8,3% lượng nhấp vào quảng cáo trên Facebook và tăng 15,7% tỷ lệ chuyển đổi; hơn 9 triệu doanh nghiệp nhỏ đã sử dụng AI để tạo nội dung quảng cáo.

Những thành tích này chứng minh rằng AI đã có thể giúp máy quảng cáo của Meta kiếm nhiều tiền hơn, nhưng không thể trực tiếp tính thành bài答卷 của Wang Tao.

Sự cải thiện được Meta công bố chủ yếu đến từ hệ thống đề xuất, sắp xếp quảng cáo và hiểu nội dung, nhưng không nêu rõ mô hình tiên tiến của nhóm Watermelon hoặc Vương Tao đóng vai trò bao nhiêu trong đó. Quảng cáo và đề xuất vốn là thế mạnh mà Meta đã tích lũy trong hơn mười năm.

Nói cách khác, Meta có thể vừa chờ đợi mô hình chủ lực của Wang Tao, vừa tiếp tục cải tiến quảng cáo bằng các công nghệ AI hiện có. Nền kinh doanh quảng cáo mạnh mẽ đã cho Zuckerberg niềm tin để tiếp tục chờ đợi, đồng thời khiến cuộc cược lớn này tạm thời không có thời điểm buộc phải dừng lại.

Đối với lượng tính toán mới được bổ sung, Meta còn chuẩn bị thêm nhiều hướng đi khác. Zuckerberg đã liệt kê các hướng như tác nhân cá nhân, tác nhân doanh nghiệp, API mô hình và bán trực tiếp tính toán trong cuộc họp điện thoại.

Mỗi tuần, hơn 1 triệu doanh nghiệp đã sử dụng Meta Business Agents, và công ty đã nhận được nhiều lời đề nghị mua năng lực tính toán, với giá được cho là cao rõ rệt so với chi phí mà Meta bỏ ra để có được những năng lực tính toán này.

Nhà phân tích của Morgan Stanley, Brian Nowak, hỏi rằng trong số các lĩnh vực này, lĩnh vực nào có khả năng mở rộng quy mô đầu tiên để mang lại lợi nhuận có thể tính toán được cho nhà đầu tư. Zuckerberg không đưa ra câu trả lời cụ thể, mà chỉ cho biết ông rất lạc quan về tất cả các hướng đi này và sẽ công bố thêm nhiều thông tin trong thời gian tới.

CFO Susan Lee nói trực tiếp hơn: Ngay cả khi mô hình của Meta không đạt đến mức tiên tiến nhất, công ty vẫn tự tin sử dụng năng lực tính toán này để cải tiến các sản phẩm hiện có. Nếu dùng không hết, có thể bán trực tiếp cho các doanh nghiệp khác.

Điều này tương đương với việc chuẩn bị vài lối thoát cho các khoản đầu tư lớn, nhưng cũng cho thấy Meta hiện vẫn chưa chắc chắn liệu khoản chi phí này sẽ do dự án mới nào gánh vác.

Bạn còn có thể chờ được nữa không?

Trong quý hai, Meta đã phát hành khoảng 24,91 tỷ USD nợ dài hạn. Tính đến cuối tháng 6, tổng nợ dài hạn của công ty đạt 83,664 tỷ USD, tăng 24,92 tỷ USD so với mức 58,744 tỷ USD vào cuối năm ngoái. Đồng thời, trong quý này, Meta không thực hiện mua lại cổ phiếu.

Lý do không hề phức tạp.

Meta ghi nhận dòng tiền hoạt động 31,862 tỷ USD trong quý hai, trong đó chi tiêu vốn lên tới 31,078 tỷ USD, chỉ còn lại 784 triệu USD dòng tiền tự do, thậm chí không đủ để trang trải cổ tức 1,35 tỷ USD trong cùng kỳ.

Tiền mặt từ hoạt động quảng cáo đã không còn đủ để đồng thời đáp ứng việc mở rộng AI, chia cổ tức và mua lại cổ phiếu.

Meta vẫn có 9,026 tỷ USD tiền mặt và chứng khoán có giá trên sổ sách và không thiếu vốn trong ngắn hạn. Tuy nhiên, đáng chú ý là công ty không còn chỉ dựa vào dòng tiền từ hoạt động quảng cáo để xây dựng AI, mà đang tăng nợ và thu hút đối tác để huy động thêm vốn cho các dự án dài hạn.

Trong cuộc gọi hội nghị, nhà phân tích của Goldman Sachs, Eric Sheridan, đã hỏi lại Susan Li về cách Meta dự định cân bằng giữa việc đầu tư mạnh tay và nhu cầu vốn.

Susan Lee trả lời rằng trong những năm gần đây, công ty đã liên tục tăng tỷ lệ nợ nhằm mục đích huy động nguồn vốn có chi phí thấp hơn và kỳ hạn dài hơn, phù hợp với chu kỳ xây dựng kéo dài của cơ sở hạ tầng AI.

Sự hợp tác giữa Meta và BlackRock là một ví dụ. Ngày trước khi công bố báo cáo tài chính, hai bên thông báo xây dựng một trung tâm dữ liệu công suất 1 gigawatt tại El Paso, Texas. Meta chia sẻ chi phí xây dựng với các đối tác bên ngoài, đồng thời vẫn giữ khả năng sử dụng năng lực tính toán.

Tiền cần được chi tiêu ngay bây giờ, nhưng lợi nhuận sẽ chỉ đến sau khi trung tâm dữ liệu được xây dựng xong. Zuckerberg thừa nhận trên cuộc gọi rằng các trung tâm dữ liệu mà công ty đang xây dựng sẽ không tạo ra giá trị cho đến khi đi vào hoạt động. Susan Li cũng cho biết, hiện tại Meta cần ưu tiên mở rộng tối đa năng lực tính toán cho năm 2026 và 2027, sau đó mới quyết định mua bao nhiêu chip dựa trên nhu cầu thực tế từ năm 2028 trở đi.

Điều này có nghĩa là khả năng của Watermelon vẫn chưa được xác minh công khai, nhưng các trung tâm dữ liệu, máy chủ và mạng lưới để huấn luyện các mô hình lớn hơn phải được chuẩn bị trước vài năm. Ngay cả khi kết quả cuối cùng không như kỳ vọng, đất đai, điện năng và trung tâm dữ liệu đã được đầu tư xây dựng từ trước.

Nhưng chính Meta lại rất khó để đặt ra một đường dừng lỗ rõ ràng cho cuộc cược lớn này.

Hơn nữa, đừng quên rằng Meta trước đây đã chứng minh được khả năng kiên nhẫn đáng kinh ngạc với một cuộc cược dài hạn. Trong quý hai, doanh thu của Reality Labs chỉ đạt 431 triệu USD, nhưng thua lỗ hoạt động lại lên tới 4,619 tỷ USD. Kính AI đã thúc đẩy doanh thu của bộ phận này tăng 16%, và Zuckerberg cũng cho biết doanh số bán kính mới vượt kỳ vọng, nhưng nó vẫn còn rất xa mới đủ để bù đắp thua lỗ khổng lồ của Reality Labs.

Sự nghi ngờ từ bên ngoài đổ lên Wang Tao cũng đồng thời đổ lên vai Zuckerberg — thành bại của Wang Tao không còn chỉ là thành bại của Meta, mà còn trở thành viên đá thử vàng cho thấy Zuckerberg có đang một lần nữa hành động thiếu理智 sau “metaverse” hay không.

Phố Wall lo ngại chính là AI liệu có trở thành một cuộc đánh cược lớn tiếp theo mà không có thời hạn rõ ràng.

Thời gian chờ càng lâu, Meta càng đầu tư nhiều vốn và sức mạnh tính toán. Đầu tư càng nhiều, Zuckerberg càng khó thừa nhận con đường này có thể không khả thi.

Watermelon vẫn còn cơ hội để chứng minh tất cả cho Wang Tao. Tuy nhiên, trước khi ngày đó đến, mỗi quý Meta chờ thêm, khoản “chi phí chìm” của Wang Tao sẽ tiếp tục tăng lên.