Động lực bất ngờ: Cạnh tranh được củng cố, không phải yếu đi
Khi ChatGPT làm gián đoạn thị trường tìm kiếm, ít ai dự đoán nó sẽ mang lại lợi ích cho các đối thủ hiện tại. Tuy nhiên, đối với Alphabet, sự xuất hiện của các lựa chọn AI khả thi đã kích hoạt một sự điều chỉnh cấu trúc, cuối cùng đã củng cố vị thế của họ.
Công ty đã giữ vững quyền kiểm soát hơn (70%+ thị phần trình duyệt Chrome) và Android sau cuộc thách thức chống độc quyền, phần nào nhờ vào mối đe dọa đáng tin cậy mà AI đặt ra đối với hoạt động cốt lõi của họ. Ngoài việc được giảm nhẹ quy định, áp lực cạnh tranh này đã mở ra một lợi thế quan trọng: vị trí mặc định của Google trên hàng tỷ thiết bị trở thành một lớp phân phối không thể sánh bằng cho tích hợp Gemini.
Khác với các ứng dụng AI độc lập yêu cầu tải xuống riêng biệt, Alphabet có thể nhúng LLM trực tiếp vào tìm kiếm, Chrome và Android—tiếp cận người dùng mà không gặp trở ngại. Cạnh tranh cũng thúc đẩy đổi mới nội bộ trước đây bị hạn chế bởi lợi nhuận từ tìm kiếm. Hiện tại, Gemini đứng trong số các mô hình ngôn ngữ lớn có khả năng nhất, cung cấp khả năng xử lý các truy vấn ngày càng tăng trong khi duy trì lợi thế doanh thu trên mỗi tìm kiếm của công ty.
Vòng quay phần cứng: Chip tùy chỉnh như một chiến lược phòng thủ kinh tế
Có lẽ điều bị bỏ qua nhiều nhất là khoản đầu tư của Alphabet trong suốt một thập kỷ vào Tensor Processing Units (TPUs). Trong khi ngành công nghiệp tập trung vào sự thống trị của GPU của Nvidia, Alphabet âm thầm phát triển các chip chuyên dụng tối ưu hóa cho các khối lượng công việc của mình.
Khi nhu cầu tính toán AI bùng nổ, hạ tầng tùy chỉnh này mang lại lợi thế quyết định: TPUs đào tạo và thực thi inference với chi phí thấp hơn đáng kể so với các lựa chọn cạnh tranh. Lợi thế cấu trúc này tạo ra một chu trình củng cố—chi phí đào tạo thấp hơn cho phép vòng lặp mô hình nhanh hơn, từ đó cải thiện cả Gemini LLM và các chip, tạo ra sức mạnh cạnh tranh thu hút khách hàng bên ngoài.
Phân tích của Morgan Stanley gợi ý rằng Alphabet có thể thu về khoảng $13 tỷ đô la doanh thu hàng năm từ 500.000 TPU triển khai. Các dự báo dự đoán sẽ có 5 triệu TPU được triển khai vào năm 2027 và 7 triệu vào năm 2028. Các công ty như Anthropic đã bắt đầu sử dụng TPU, xác nhận khả năng của chúng như những lựa chọn thay thế thực sự cho các kiến trúc GPU đã được thiết lập.
Toàn bộ hệ sinh thái công nghệ: Tích hợp như một lợi thế cạnh tranh
Sự vượt trội của Alphabet vượt ra ngoài phần cứng. TPUs được thiết kế đặc biệt cho TensorFlow và các framework mới nổi như JAX và PyTorch, với các lớp phần mềm bao gồm trình biên dịch XLA hợp nhất các hoạt động thành các mẫu thực thi tối ưu—giảm độ trễ, tiêu thụ năng lượng và yêu cầu bộ nhớ cùng lúc.
Vertex AI làm cho lợi thế này trở nên phổ biến hơn, cho phép khách hàng khai thác hạ tầng TPU và tối ưu hóa trình biên dịch mà không cần xây dựng chuyên môn nội bộ. Các thương vụ mua lại chiến lược gần đây còn báo hiệu sự tích hợp dọc sâu hơn: việc mua lại Wiz sắp tới bổ sung khả năng bảo mật đám mây, trong khi việc mua lại Intersect Energy đảm bảo nguồn năng lượng ổn định cho mở rộng trung tâm dữ liệu.
Ít tổ chức nào có thể kiểm soát toàn diện hạ tầng AI từ phần cứng, framework phần mềm, nền tảng đám mây đến logistics năng lượng như vậy. Sự hội tụ của các khả năng này tạo ra các rào cản ngày càng cao đối với cạnh tranh khi mỗi thành phần củng cố lẫn nhau.
Bài toán đánh giá thấp
Dù có những lợi thế cấu trúc này, Alphabet vẫn còn bị đánh giá thấp trong các câu chuyện về AI. Mức độ tích hợp sâu, lợi thế về chi phí trong vận hành AI, và hạ tầng phân phối không đối thủ đã định vị họ cho khả năng vượt trội bền vững trong thập kỷ tới. Sự hội tụ của bảo vệ pháp lý, lãnh đạo công nghệ và vị thế thị trường tạo ra những điều kiện hiếm thấy trong cạnh tranh công nghệ.
Sự kết hợp này cho thấy đường lối tăng trưởng của công ty có thể gây bất ngờ cho các nhà quan sát quen thuộc với việc đánh giá dựa trên lợi nhuận từ tìm kiếm.
Xem bản gốc
Trang này có thể chứa nội dung của bên thứ ba, được cung cấp chỉ nhằm mục đích thông tin (không phải là tuyên bố/bảo đảm) và không được coi là sự chứng thực cho quan điểm của Gate hoặc là lời khuyên về tài chính hoặc chuyên môn. Xem Tuyên bố từ chối trách nhiệm để biết chi tiết.
Tại sao tích hợp theo chiều dọc của Alphabet có thể thống trị cuộc cạnh tranh AI đến năm 2030
Động lực bất ngờ: Cạnh tranh được củng cố, không phải yếu đi
Khi ChatGPT làm gián đoạn thị trường tìm kiếm, ít ai dự đoán nó sẽ mang lại lợi ích cho các đối thủ hiện tại. Tuy nhiên, đối với Alphabet, sự xuất hiện của các lựa chọn AI khả thi đã kích hoạt một sự điều chỉnh cấu trúc, cuối cùng đã củng cố vị thế của họ.
Công ty đã giữ vững quyền kiểm soát hơn (70%+ thị phần trình duyệt Chrome) và Android sau cuộc thách thức chống độc quyền, phần nào nhờ vào mối đe dọa đáng tin cậy mà AI đặt ra đối với hoạt động cốt lõi của họ. Ngoài việc được giảm nhẹ quy định, áp lực cạnh tranh này đã mở ra một lợi thế quan trọng: vị trí mặc định của Google trên hàng tỷ thiết bị trở thành một lớp phân phối không thể sánh bằng cho tích hợp Gemini.
Khác với các ứng dụng AI độc lập yêu cầu tải xuống riêng biệt, Alphabet có thể nhúng LLM trực tiếp vào tìm kiếm, Chrome và Android—tiếp cận người dùng mà không gặp trở ngại. Cạnh tranh cũng thúc đẩy đổi mới nội bộ trước đây bị hạn chế bởi lợi nhuận từ tìm kiếm. Hiện tại, Gemini đứng trong số các mô hình ngôn ngữ lớn có khả năng nhất, cung cấp khả năng xử lý các truy vấn ngày càng tăng trong khi duy trì lợi thế doanh thu trên mỗi tìm kiếm của công ty.
Vòng quay phần cứng: Chip tùy chỉnh như một chiến lược phòng thủ kinh tế
Có lẽ điều bị bỏ qua nhiều nhất là khoản đầu tư của Alphabet trong suốt một thập kỷ vào Tensor Processing Units (TPUs). Trong khi ngành công nghiệp tập trung vào sự thống trị của GPU của Nvidia, Alphabet âm thầm phát triển các chip chuyên dụng tối ưu hóa cho các khối lượng công việc của mình.
Khi nhu cầu tính toán AI bùng nổ, hạ tầng tùy chỉnh này mang lại lợi thế quyết định: TPUs đào tạo và thực thi inference với chi phí thấp hơn đáng kể so với các lựa chọn cạnh tranh. Lợi thế cấu trúc này tạo ra một chu trình củng cố—chi phí đào tạo thấp hơn cho phép vòng lặp mô hình nhanh hơn, từ đó cải thiện cả Gemini LLM và các chip, tạo ra sức mạnh cạnh tranh thu hút khách hàng bên ngoài.
Phân tích của Morgan Stanley gợi ý rằng Alphabet có thể thu về khoảng $13 tỷ đô la doanh thu hàng năm từ 500.000 TPU triển khai. Các dự báo dự đoán sẽ có 5 triệu TPU được triển khai vào năm 2027 và 7 triệu vào năm 2028. Các công ty như Anthropic đã bắt đầu sử dụng TPU, xác nhận khả năng của chúng như những lựa chọn thay thế thực sự cho các kiến trúc GPU đã được thiết lập.
Toàn bộ hệ sinh thái công nghệ: Tích hợp như một lợi thế cạnh tranh
Sự vượt trội của Alphabet vượt ra ngoài phần cứng. TPUs được thiết kế đặc biệt cho TensorFlow và các framework mới nổi như JAX và PyTorch, với các lớp phần mềm bao gồm trình biên dịch XLA hợp nhất các hoạt động thành các mẫu thực thi tối ưu—giảm độ trễ, tiêu thụ năng lượng và yêu cầu bộ nhớ cùng lúc.
Vertex AI làm cho lợi thế này trở nên phổ biến hơn, cho phép khách hàng khai thác hạ tầng TPU và tối ưu hóa trình biên dịch mà không cần xây dựng chuyên môn nội bộ. Các thương vụ mua lại chiến lược gần đây còn báo hiệu sự tích hợp dọc sâu hơn: việc mua lại Wiz sắp tới bổ sung khả năng bảo mật đám mây, trong khi việc mua lại Intersect Energy đảm bảo nguồn năng lượng ổn định cho mở rộng trung tâm dữ liệu.
Ít tổ chức nào có thể kiểm soát toàn diện hạ tầng AI từ phần cứng, framework phần mềm, nền tảng đám mây đến logistics năng lượng như vậy. Sự hội tụ của các khả năng này tạo ra các rào cản ngày càng cao đối với cạnh tranh khi mỗi thành phần củng cố lẫn nhau.
Bài toán đánh giá thấp
Dù có những lợi thế cấu trúc này, Alphabet vẫn còn bị đánh giá thấp trong các câu chuyện về AI. Mức độ tích hợp sâu, lợi thế về chi phí trong vận hành AI, và hạ tầng phân phối không đối thủ đã định vị họ cho khả năng vượt trội bền vững trong thập kỷ tới. Sự hội tụ của bảo vệ pháp lý, lãnh đạo công nghệ và vị thế thị trường tạo ra những điều kiện hiếm thấy trong cạnh tranh công nghệ.
Sự kết hợp này cho thấy đường lối tăng trưởng của công ty có thể gây bất ngờ cho các nhà quan sát quen thuộc với việc đánh giá dựa trên lợi nhuận từ tìm kiếm.