Ai Thật Sự Đang Chiến Thắng Cuộc Chiến AI Thật Là Ai? Đó Không Phải Là Người Bạn Nghĩ

Cuộc đua chip là chuyện của ngày hôm qua

Hầu hết các nhà đầu tư đều tập trung vào một câu hỏi: công ty nào sẽ thống trị sản xuất chip AI? Câu chuyện có vẻ đơn giản—GPU của Nvidia chiếm lĩnh thị trường ngày nay, AMD đang bám đuổi sát sao, và Broadcom giúp các công ty khác xây dựng silicon tùy chỉnh. Nhưng sự tập trung vào phần cứng này đang giải quyết vấn đề của ngày hôm qua.

Thực tế, hạn chế lớn nhất hạn chế sự mở rộng của AI không còn là thiếu silicon nữa—đó là tiêu thụ năng lượng. Sự thay đổi căn bản này đang định hình lại toàn bộ bối cảnh cạnh tranh, và nó đang tạo ra một người chiến thắng bất ngờ: Alphabet.

Tại sao Hiệu quả Năng lượng thay đổi mọi thứ

Đây là thực tế bị bỏ qua: GPU xuất sắc ở một điểm—xử lý dữ liệu cực kỳ nhanh. Nhưng sự xuất sắc đó đi kèm với một cái giá: chúng tiêu thụ nhiều điện năng. Trong giai đoạn huấn luyện AI, khi các mô hình được xây dựng từ đầu, chi phí năng lượng này là hợp lý. Đó về cơ bản là một khoản đầu tư một lần.

Tuy nhiên, suy luận (inference) là một chuyện hoàn toàn khác. Đó là hoạt động liên tục, vận hành mô hình đã huấn luyện trong sản xuất. Đây là nơi mà kinh tế học thay đổi. Khi bạn phải trả tiền điện mỗi ngày để phục vụ hàng triệu yêu cầu suy luận, hiệu quả tính toán trở thành hàng rào cạnh tranh của bạn.

Alphabet đã dành hơn một thập kỷ xây dựng các TPUs (Tensor Processing Units) (TPUs) đặc biệt cho kịch bản này. Đây không phải là chip chung chung—chúng là các công cụ được thiết kế riêng, tối ưu cho framework TensorFlow của Alphabet và hạ tầng đám mây. Hiện tại ở thế hệ thứ bảy, TPUs mang lại điều mà các chip tùy chỉnh hứa hẹn: hiệu quả năng lượng vượt trội và chi phí vận hành giảm đáng kể so với các lựa chọn dựa vào GPU.

Lợi thế của tích hợp dọc

Broadcom đang thắng các hợp đồng giúp các công ty phát triển ASICs (mạch tích hợp chuyên dụng). Đó là kinh doanh thực sự. Nhưng điều phân biệt Alphabet là gì: công ty không chỉ làm chip—mà kiểm soát toàn bộ hệ thống.

TPUs của Alphabet chạy trên Google Cloud. Muốn truy cập hiệu quả mới? Bạn không mua TPUs; bạn cam kết tải công việc của mình lên Google Cloud. Mô hình này tạo ra nhiều nguồn doanh thu từ một mối quan hệ khách hàng duy nhất, biến hạ tầng thành một hàng rào cạnh tranh.

Hãy xem xét lợi thế nội bộ nữa. Khi Alphabet xây dựng Gemini (mô hình AI hàng đầu của mình), họ sử dụng TPUs. Khi chạy suy luận cho các dịch vụ của mình, TPUs đảm nhận khối lượng công việc đó. Điều này mang lại lợi thế về chi phí cấu trúc so với các đối thủ như OpenAI và Perplexity AI, vốn phụ thuộc phần lớn vào thuê GPU—đắt hơn nhiều và ít hiệu quả hơn.

Phản ứng của thị trường trước mối đe dọa này rất rõ ràng. Khi OpenAI bắt đầu thử nghiệm TPUs, Nvidia không ngồi yên. Gã khổng lồ GPU đã nhanh chóng thiết lập các quan hệ đối tác và đầu tư chiến lược vào khách hàng của mình. Cuộc chạy đua phòng thủ này tiết lộ điều quan trọng: ngay cả Nvidia cũng tôn trọng những gì Alphabet đã xây dựng.

Một hệ sinh thái AI hoàn chỉnh

Phạm vi của hệ thống AI của Alphabet là không ai sánh kịp. Gần đây, công ty đã ra mắt Gemini 3, với các nhà phân tích tại D.A. Davidson nhận xét rằng nó mang lại “khả năng vượt xa những gì chúng ta thường mong đợi từ thế hệ mô hình tiên phong này.” Đó là sức mạnh của lớp nền tảng.

Nhưng Alphabet không dừng lại ở các mô hình. Vertex AI cung cấp cho khách hàng các công cụ để xây dựng các ứng dụng tùy chỉnh trên Gemini. Hạ tầng mạng cáp quang của công ty giảm độ trễ trong toàn bộ hệ sinh thái. Ngay cả thương vụ mua lại Wiz—thêm bảo mật đám mây doanh nghiệp—cũng củng cố hàng rào cạnh tranh.

Chưa có công ty nào kết hợp phần cứng, phần mềm, hạ tầng đám mây và các mô hình AI thành một lợi thế cạnh tranh thống nhất như vậy. Sự tích hợp dọc này không chỉ hiệu quả; nó ngày càng trở nên khó sao chép hơn.

Đặt cược dài hạn

Khi AI tiến hóa từ các khối lượng công việc huấn luyện đòi hỏi nhiều tài nguyên đến các tác vụ suy luận nặng, các công ty sở hữu hệ thống toàn diện sẽ thu về giá trị lớn nhất. Các nhà sản xuất chip đơn chiều sẽ đối mặt với sự trở thành hàng hóa. Các công ty phần mềm thuần túy sẽ gặp khó khăn với việc thu hẹp biên lợi nhuận. Các nền tảng kết hợp phần cứng, hạ tầng và thuật toán? Họ sẽ phát triển mạnh.

Nếu phải chọn một chiến lược AI duy trì lâu dài, thì nhà tích hợp có hệ thống hạ tầng hàng thập kỷ, doanh thu đám mây hàng tỷ đô mỗi năm và lợi thế tính toán độc quyền rõ ràng nhất chính là Alphabet.