Chiến thắng yên tĩnh trong AI sẽ không liên quan đến sự thống trị của chip—mà là về hiệu quả năng lượng. Đây là lý do tại sao Alphabet nắm lợi thế vượt trội.

Cuộc thi thực sự không nằm ở nơi mọi người nghĩ

Trong khi thị trường đắm chìm vào các nhà sản xuất chip, cuộc chiến thực sự trong trí tuệ nhân tạo (AI) đang diễn ra ở nơi khác. Nvidia (NASDAQ: NVDA) kiểm soát thị trường GPU, và Advanced Micro Devices (NASDAQ: AMD) tiếp tục phản kháng. Broadcom (NASDAQ: AVGO) cho phép các công ty xây dựng các ASIC tùy chỉnh (mạch tích hợp dành riêng cho ứng dụng) cho các nhiệm vụ AI. Tuy nhiên, công ty được trang bị tốt nhất để thống trị giai đoạn tiếp theo của tính toán AI không phải là nhà sản xuất chip thuần túy — đó là Alphabet (NASDAQ: GOOGL).

Sự khác biệt nằm ở một yếu tố then chốt: hiệu quả năng lượng. Và chính ở đây, phương pháp tích hợp của Alphabet thay đổi cuộc chơi.

Tại sao Tiêu thụ năng lượng là giới hạn mới

Thiếu hụt năng lượng, chứ không phải thiếu chip, là rào cản thực sự trong hạ tầng AI ngày nay. GPU vượt trội trong việc xử lý khối lượng dữ liệu lớn nhanh chóng, nhưng chúng là những cỗ máy tiêu thụ nhiều điện năng. Trong quá trình huấn luyện AI, chi phí này chủ yếu là một lần. Nhưng suy luận — công việc tính toán liên tục cần thiết để vận hành các mô hình ngôn ngữ lớn (LLMs) — là nơi chi phí tích tụ nhanh chóng.

Sự chuyển đổi từ huấn luyện sang suy luận là nơi Alphabet vượt lên. Trong hơn một thập kỷ qua, công ty đã tự thiết kế các chip AI chuyên dụng phù hợp với framework TensorFlow của mình. Hiện tại, ở thế hệ thứ bảy, Các Đơn vị Xử lý Tensor (TPUs) của Alphabet được thiết kế đặc biệt cho hạ tầng của Google Cloud và các khối lượng công việc cụ thể. Kết quả: hiệu suất vượt trội đi kèm với tiêu thụ điện năng thấp hơn.

Các đối thủ sử dụng ASIC hỗ trợ Broadcom đơn giản không thể sao chép hiệu quả này. Alphabet không bán TPU cho khách hàng bên ngoài — thay vào đó, các công ty phải chạy khối lượng công việc của họ trên Google Cloud để truy cập chúng. Điều này tạo ra hiệu ứng nhân doanh thu cho Alphabet, cho phép họ thu về nhiều dòng doanh thu trong hệ sinh thái AI.

Ngoài ra, Alphabet còn sử dụng TPU nội bộ cho các sáng kiến AI của riêng mình. Lợi thế chi phí trong việc phát triển và triển khai Gemini, mô hình nền tảng của họ, mang lại ưu thế cấu trúc cho Alphabet so với các đối thủ như OpenAI và Perplexity AI, vốn phụ thuộc vào GPU đắt hơn và tiêu thụ nhiều năng lượng hơn.

Cấu trúc tích hợp như một chiến lược phòng thủ cạnh tranh

Khi AI tiến bộ, sự tích hợp từ đầu đến cuối của Alphabet ngày càng trở nên đáng gờm. Không đối thủ nào có bộ công nghệ AI toàn diện như vậy. Gemini 3, mới được ra mắt gần đây, đã nhận được sự công nhận của các nhà phân tích về khả năng vượt xa các mô hình biên giới thông thường trong nhiều lĩnh vực.

Đặc biệt, khi Nvidia biết rằng OpenAI đang thử nghiệm TPU của Alphabet cho hoạt động của mình, nhà sản xuất chip này đã vội vàng ký hợp đồng và đầu tư chiến lược vào startup đó. Phản ứng đó đã nói lên tất cả về mức độ Nvidia tôn trọng lợi thế silicon của Alphabet.

Alphabet còn củng cố vị thế của mình qua các nền tảng như Vertex AI, cho phép khách hàng phát triển các mô hình và ứng dụng tùy chỉnh trên Gemini. Thêm vào đó là mạng lưới cáp quang rộng lớn — được xây dựng để giảm thiểu độ trễ — và việc sắp tới mua lại công ty an ninh đám mây Wiz, bạn sẽ thấy một tập đoàn tích hợp dọc không có đối thủ trong ngành.

Người chiến thắng giữ phần lớn

Nếu buộc phải chọn một khoản đầu tư AI dài hạn duy nhất, Alphabet trở thành lựa chọn hợp lý. Việc kiểm soát phần cứng, phần mềm, hạ tầng đám mây và giờ đây là an ninh doanh nghiệp tạo ra lợi thế phòng thủ có thể cộng dồn theo thời gian.

Khi các khối lượng công việc suy luận chiếm ưu thế và hiệu quả năng lượng quyết định lợi nhuận, hệ sinh thái tùy chỉnh của Alphabet sẽ ngày càng khó bị cạnh tranh. Cuộc chiến thực sự trong AI không chỉ thắng bằng ưu thế chip — mà còn bằng cách tổ chức toàn bộ hệ thống. Và theo tiêu chí đó, Alphabet đã hoạt động ở một cấp độ khác rồi.

Dữ liệu biểu đồ và lợi nhuận tham khảo thể hiện hiệu suất lịch sử đến tháng 11 năm 2025