Vào ngày 22 tháng 10 năm 2025, Giám đốc điều hành Meta — Zuckberg đã phê duyệt một lệnh sa thải.

600 nhân viên bộ phận AI bị cắt giảm, ngay cả nhóm cốt lõi của FAIR (Viện Nghiên cứu Trí tuệ Nhân tạo Cơ bản) cũng không thoát khỏi. Tiến sĩ Tian Yuandong và nhóm của ông bị dọn sạch.

Thật trớ trêu, chỉ chưa đầy chín tháng trước, Meta còn vội vàng để họ đi dập lửa — chưa tới hai tháng kể từ khi ra mắt Llama 4, nhóm của Tian Yuandong bị buộc rời khỏi nghiên cứu cơ bản, chuyển sang hỗ trợ dòng sản phẩm AI sinh生成, hậu huấn luyện và sửa lỗi.

Người thực sự cần giải quyết vấn đề lại bị sa thải, còn người thực sự phải chịu trách nhiệm thì không nằm trong danh sách đó.

Tháng 1 năm 2026, Tian Yuandong cùng bảy nhà nghiên cứu AI hàng đầu khác thành lập Recursive Superintelligence.

Tháng 5 năm 2026, công ty chính thức công bố: hoàn thành vòng gọi vốn 650 triệu USD, định giá 4,65 tỷ USD. GV và Greycroft dẫn đầu, AMD Ventures và Nvidia theo sau.

Meta có lẽ không ngờ rằng, người họ tự tay đẩy đi không chỉ là một người.

Vào ngày bị sa thải, cả cộng đồng AI đều đang tranh nhau anh ấy

Bài đăng rời khỏi Meta của Tian Yuandong ngay lập tức biến thành một cuộc thi tuyển cao cấp của Silicon Valley.

OpenAI, xAI, Anthropic, ByteDance, Google DeepMind… tất cả các ông lớn AI mà bạn có thể gọi tên đều đã có mặt.

Những nhánh ôliu liên tiếp, vương giả trước mắt.

Tian Yuandong vẫy tay từ chối tất cả.

Nhiều người không hiểu: Cơ hội tốt như vậy, sao lại từ chối?

Nhưng nếu bạn biết về lý lịch của ông ấy, sẽ hiểu — người như vậy sinh ra không phải để làm thuê.

Sinh ra tại Thượng Hải, tốt nghiệp đại học và thạc sĩ tại Đại học Giao thông Thượng Hải, tiến sĩ robot học tại Carnegie Mellon University (CMU). Vào năm 2013 gia nhập Meta FAIR, gần mười năm gắn bó. Học về học tăng cường, hệ thống đa tác nhân, suy luận và tối ưu hiệu quả mô hình lớn, lý thuyết học sâu — toàn là những lĩnh vực cốt lõi, khó khăn nhất của AI.

Ông là kiểu nhà nghiên cứu “chuyên về lý thuyết, nền tảng, khó khăn”. Có thể không nhanh chóng trình diễn demo bắt mắt, nhưng lại quyết định giới hạn công nghệ của một công ty trong ba đến năm năm tới.

Người bị sa thải kiểu này không phải là tổn thất của ông ấy, mà là của Meta.

Tám người sáng lập liên minh, thành lập Liên minh Báo thù AI

Tian Yuandong không gia nhập các công ty lớn. Ông chọn con đường còn hiểm hơn: tự làm chủ.

Tháng 1 năm 2026, Recursive Superintelligence được đăng ký thành lập tại Anh. Đội ngũ sáng lập gọi là “Đội bóng mơ ước AI Silicon Valley” — tám nhà sáng lập, gần như gom hết các tổ chức nghiên cứu cốt lõi của chuỗi ngành AI.

● Richard Socher (CEO) — cựu Giám đốc Khoa học chính của Salesforce, phó Chủ tịch điều hành, sáng lập công cụ tìm kiếm You.com. Ông là một trong những nhân vật chính đưa phương pháp mạng nơ-ron thực sự vào lĩnh vực NLP, được trích dẫn hơn 180.000 lần trên Google Scholar.

● Tim Rocktäschel — trưởng bộ phận trí tuệ mở của DeepMind, giáo sư UCL, phương pháp Rainbow Teaming đã trở thành tiêu chuẩn ngành trong an toàn AI.

●施天麟 (Tim Shi) — xuất thân từ lớp Yao của Tsinghua, cựu nhà nghiên cứu OpenAI, đồng sáng lập kiêm CTO của AI kỳ lân Cresta.

● Alexey Dosovitskiy — tác giả chính của bài báo Vision Transformer (ViT), đã hoàn toàn thay đổi mô hình nghiên cứu thị giác máy tính.

● Caiming Xiong — cựu trưởng bộ phận nghiên cứu AI của Salesforce, từng dẫn dắt nghiên cứu tiền huấn luyện đa mô thức.

● Jeff Clune — cựu nhà nghiên cứu OpenAI, người sáng lập các thuật toán mở rộng và đa dạng chất lượng.

● Tian Yuandong — cựu Giám đốc khoa học nghiên cứu của Meta FAIR, chuyên gia về học tăng cường và hệ thống đa tác nhân.

Ngoài ra, tác giả sách giáo khoa AI “Artificial Intelligence: A Modern Approach” và cựu Giám đốc Nghiên cứu của Google, Peter Norvig cũng gia nhập đội ngũ cố vấn.

Tám người này đến từ OpenAI, Google DeepMind, Meta AI, Salesforce AI, Uber AI. Đây không chỉ là một nhóm khởi nghiệp, mà là Liên minh Báo thù AI.

Công ty hiện chỉ có 25 người, có trụ sở chính tại San Francisco và London, tập trung vào các hướng cốt lõi như trí tuệ tự hành, kiến trúc thuật toán, mô hình thế giới, khả năng giải thích.

Câu chuyện kinh điển của Silicon Valley: dùng ít người nhất, đặt cược vào tương lai xa nhất.

Tự cải tiến theo vòng lặp: AI tự chọn cây công nghệ của chính nó?

Recursive, nghĩa là lặp lại chính nó. Tên công ty chính là tuyên ngôn công nghệ.

Họ đặt cược vào hướng gọi là “Tự cải tiến lặp lại” (Recursive Self-Improvement). Logic cốt lõi là: xây dựng một hệ thống AI có khả năng tự phát hiện khoa học — đề xuất giả thuyết, thiết kế thí nghiệm, đánh giá kết quả, tối ưu hóa lặp lại — trong vòng lặp mở liên tục tự tiến hóa.

Cuộc đua mô hình lớn hiện nay vẫn dựa trên quy luật Scaling Law: mô hình lớn hơn, dữ liệu nhiều hơn, sức mạnh tính toán mạnh hơn. Con đường này đã mang lại bước đột phá bùng nổ, nhưng lợi ích biên đang giảm dần, chi phí huấn luyện tăng theo cấp số nhân. Ngành công nghiệp đều đang lo lắng: sau mô hình lớn, khả năng đột phá tiếp theo đến từ đâu?

Câu trả lời của Recursive là: thoát khỏi Scaling Law, để AI tự “chơi cây công nghệ”.

CEO Socher giải thích rất rõ ràng: “AI chính là mã nguồn. Bây giờ, AI lại biết viết mã. Các yếu tố cần thiết đã đầy đủ rồi.”

Lộ trình của họ gồm hai bước: bước một, huấn luyện một hệ thống có khả năng “50.000 tiến sĩ” — tự động hóa nghiên cứu khoa học AI — tức là dần dần loại bỏ các nhà nghiên cứu khỏi vòng lặp thiết kế thí nghiệm, đọc bài báo, xác nhận giả thuyết; bước hai, mở rộng cơ chế tối ưu hóa lặp lại này sang các lĩnh vực khoa học cơ bản như phát hiện thuốc, vật liệu pin, vật lý nhiệt hạch.

Không phải làm một chatbot thông minh hơn, mà là trang bị khả năng tự tiến hóa cho AI. Nếu thành công, điều này sẽ vượt xa việc ra mắt một mô hình ngôn ngữ lớn nữa.

Meta gửi đi một người không chỉ là một người

Câu chuyện của Tian Yuandong không chỉ là một câu chuyện cá nhân thành công.

Nó phản ánh thực trạng khó khăn của các ông lớn Silicon Valley — từ nghiên cứu nền tảng dài hạn chuyển sang giao hàng sản phẩm ngắn hạn, từ kiên nhẫn rèn giũa công nghệ đến vội vàng hoàn thành KPI quý.

Người quyết định giới hạn công nghệ trong 3-5 năm tới bị sa thải, còn người phải chịu trách nhiệm về sai lầm chiến lược thì lại không nằm trong danh sách sa thải.

“Khoảnh khắc Xerox” này lặp lại trong lịch sử công nghệ: Bell Labs giải thể nhóm vật lý nền tảng hàng đầu, rồi sau đó cuộc cách mạng transistor xảy ra ở nơi khác. Giao diện đồ họa của PARC bị Steve Jobs “mượn”, Microsoft và Apple trở thành các tập đoàn nghìn tỷ, còn Xerox thì sao?

Logic của các tập đoàn lớn là báo cáo tài chính theo quý, còn khoa học là trồng cây trong mười năm. Khi hai thứ xung đột, luôn là phía bị hy sinh — còn thị trường cuối cùng sẽ thưởng cho những người dám đương đầu khó khăn.

25 người của Recursive có thể đang viết nên khởi đầu của thập kỷ mới. Meta cắt giảm chi phí, còn thị trường lại thưởng cho giá trị.

Hình thái cuối cùng của AI không phải là công cụ thông minh hơn, mà là loài có khả năng tự chơi cây công nghệ.

Từ tháng 10 năm 2025 bị sa thải, đến tháng 5 năm 2026 công bố gọi vốn 650 triệu USD — Tian Yuandong chỉ mất chưa đầy bảy tháng.

Đây không phải là câu chuyện vui, mà là kịch bản thực của Silicon Valley.

Đôi khi, bị “tối ưu hóa” chính là bắt đầu cuộc đời thực sự của bạn.

Các ông lớn cắt giảm chi phí, thị trường thưởng cho giá trị. Khi mọi người đều chạy theo KPI ngắn hạn, những người sẵn sàng đương đầu khó khăn, đặt cược dài hạn lại trở thành những người hiếm hoi nhất.

Kế hoạch “Hệ thống huấn luyện tự chủ cấp L1” của Recursive sẽ ra mắt vào giữa năm 2026. Lúc đó, có thể Meta lại đối mặt với câu hỏi quen thuộc:

Tại sao chính họ luôn gửi đi những người xứng đáng nhất vào thời điểm then chốt?