Cho dù vậy điều này cũng không biến Apple thành đối thủ trực tiếp của NVIDIA.
Trong nhiều năm qua, khi nhắc đến hạ tầng AI, người ta nghĩ ngay đến những cụm máy chủ khổng lồ chạy hàng nghìn GPU của NVIDIA, được kết nối với nhau bằng mạng tốc độ cao, tiêu thụ điện năng ngang cả một thành phố nhỏ. Đó là mô hình để huấn luyện các mô hình ngôn ngữ lớn như GPT hay Claude - cần sức mạnh tính toán tập trung, đồng bộ và liên tục. NVIDIA thống trị phân khúc này và không có đối thủ thực sự.
Tuy nhiên, giai đoạn tiếp theo của AI đang đặt ra bài toán khác. Các hệ thống AI Agent - loại AI có thể tự mở ứng dụng, viết và chạy code, quản lý file, duyệt web và hoàn thành chuỗi tác vụ phức tạp với ít sự can thiệp của con người - không cần một siêu máy tính khổng lồ. Thay vào đó, chúng cần hàng nghìn máy tính độc lập chạy song song, mỗi máy thực hiện một phiên huấn luyện riêng, được chấm điểm, rồi cải thiện dần. Bề rộng quan trọng hơn sức mạnh thô.
Đang đứng ngoài cuộc chơi, Apple bất ngờ trở thành một phần của cuộc đua AI nhờ các chip Apple Silicon trong máy Mac Mini
Đây chính xác là điểm mà chip Apple silicon trở nên hữu ích một cách bất ngờ. Kiến trúc bộ nhớ thống nhất của Apple - nơi CPU, GPU và bộ nhớ dùng chung một vùng tài nguyên thay vì tách biệt như máy tính truyền thống - cho phép mỗi chiếc Mac xử lý các tác vụ AI đa dạng một cách hiệu quả mà không cần card đồ họa rời đắt tiền.
Với OpenAI, việc mua hàng chục nghìn Mac mini và Mac Studio để chạy đồng thời hàng chục nghìn phiên huấn luyện AI Agent hóa ra lại có lý hơn là cố nhồi nhét mọi thứ vào một cụm GPU siêu lớn. Anthropic cũng đi theo hướng tương tự, thuê năng lực xử lý của Apple silicon thông qua dịch vụ đám mây AWS của Amazon cho các tác vụ tương tự.
Tác động lên doanh thu Apple đã bắt đầu lộ rõ. Trong quý tài chính gần nhất, mảng Mac của Apple đạt 10,4 tỷ USD, tăng 29% so với cùng kỳ năm trước - mức tăng trưởng đáng kể với một dòng sản phẩm đã tồn tại hàng thập kỷ.
Apple không công bố chi tiết đâu là doanh thu từ Mac mini và Mac Studio, nhưng tình trạng thiếu hàng ở các cấu hình bộ nhớ cao cùng với các báo cáo về đơn hàng số lượng lớn từ doanh nghiệp cho thấy các phòng lab AI đang là một nguồn cầu mới đáng kể. Apple thậm chí điều chỉnh cả chu kỳ ra mắt sản phẩm truyền thống để đáp ứng nhu cầu này, vừa làm mới Mac mini với chip M6 và Mac Studio với M5 Max và M5 Ultra.
Chẳng cần các khoản đầu tư khổng lồ, Apple ngẫu nhiên trở thành một công ty đóng góp cho hạ tầng AI
Điều đặc biệt thú vị là Apple không cần đầu tư gì thêm để tham gia cuộc chơi hạ tầng AI. Trong khi các công ty khác đang rót hàng trăm tỷ USD vào trung tâm dữ liệu, Apple chỉ đơn giản là bán phần cứng mà họ vốn đã sản xuất. Không cần xây dựng hạ tầng mới, không cần tuyển đội ngũ chuyên biệt, không cần thay đổi chiến lược. Lợi nhuận từ xu hướng AI đến với Apple như một phần thưởng không ai ngờ tới.
Cơ hội này tuy nhiên có giới hạn rõ ràng. Mac là sự bổ sung cho các cụm GPU của NVIDIA chứ không phải thay thế. Với việc huấn luyện các mô hình ngôn ngữ lớn đòi hỏi sức mạnh tính toán tập trung khổng lồ, NVIDIA vẫn là không thể thiếu và không có đối thủ. Apple cũng chưa xây dựng bộ phận doanh nghiệp AI chuyên biệt, vốn quen phục vụ người tiêu dùng và giới sáng tạo hơn là các phòng lab nghiên cứu. Tình trạng thiếu hụt bộ nhớ băng thông cao trên toàn ngành cũng có thể giới hạn khả năng Apple đáp ứng nhu cầu đang tăng vọt.
Thị trường chứng khoán đã nhận ra sự dịch chuyển này theo một cách khá thú vị. Cổ phiếu Apple đang nghịch tương quan với chỉ số Nasdaq ở mức chưa từng thấy trong 20 năm - khi giới đầu tư hoài nghi về làn sóng AI và rút vốn khỏi các cổ phiếu công nghệ, họ lại đổ tiền vào Apple như một nơi trú ẩn an toàn. Đây là nghịch lý thú vị: Apple, công ty từng bị chê là đi sau trong cuộc đua AI, giờ lại được xem là kẻ hưởng lợi ổn định hơn từ chính làn sóng đó.
Bài học ở đây không chỉ dành cho nhà đầu tư. Giai đoạn tiếp theo của AI đang mở rộng ra ngoài những cụm GPU khổng lồ, và phần cứng phù hợp cho giai đoạn mới này có thể đến từ những nơi không ai ngờ tới. Apple không lên kế hoạch trở thành một mảnh ghép trong hạ tầng AI toàn cầu. Nhưng đôi khi, công nghệ đúng chỗ lại quan trọng hơn kế hoạch đúng lúc.
Nguyễn Hải
