Nvidia và Apple, hai trong số những tập đoàn công nghệ giá trị nhất thế giới, dường như đang áp dụng một chiến lược phát triển và kinh doanh đáng kinh ngạc. Mặc dù hoạt động trong các lĩnh vực rất khác biệt – một bên thống trị thị trường chip AI và card đồ họa, một bên dẫn đầu ngành di động và máy tính cá nhân – nhưng họ lại có nhiều điểm chung trong cách duy trì và củng cố vị thế dẫn đầu của mình. Từ việc xây dựng hệ sinh thái khép kín đến chiến lược tạo khan hiếm sản phẩm và cách thức tiếp thị hiệu suất, Nvidia đang học hỏi những “chiêu bài” đã giúp Apple đạt được thành công vang dội.
“Thời Điểm iPhone Của AI”: Xây Dựng Hệ Sinh Thái Khép Kín
Bạn có thể đã nghe CEO Nvidia Jensen Huang tuyên bố: “Đây là thời điểm iPhone của trí tuệ nhân tạo (AI).” Câu nói này xuất hiện vài năm trước, khi ChatGPT bắt đầu gây sốt, và nó đã trở thành một thông điệp được Nvidia cùng toàn ngành công nghệ lặp đi lặp lại. Nhìn bề ngoài, câu nói này ám chỉ một bước ngoặt công nghệ quan trọng, nơi AI sẽ thay đổi mọi thứ và tạo ra “ứng dụng sát thủ” tiếp theo mà mọi người đều cần. Tuy nhiên, nếu đi sâu hơn vào vị thế của Nvidia, chúng ta có thể thấy một ý nghĩa khác.
Khi mới ra mắt, iPhone không lập tức thành công như nhiều người vẫn nghĩ. Thiếu các tính năng so với thị trường smartphone đang phát triển lúc bấy giờ và có giá cao hơn đối thủ, iPhone đời đầu bị xem là thất bại. Mãi đến vài thế hệ sau, Apple giới thiệu iPhone 3G cùng App Store. Và phần còn lại, như chúng ta biết, đã trở thành lịch sử. Apple xây dựng phần cứng, sau đó tạo ra một hệ sinh thái phần mềm khép kín – một hệ sinh thái mà họ đã cố gắng duy trì kiểm soát chặt chẽ kể từ đó.
Nvidia đã trải qua một quỹ đạo tương tự, mặc dù diễn ra trong một khoảng thời gian dài hơn nhiều. Nvidia phát triển bộ phần mềm CUDA của mình vào năm 2007, nhưng khoảng một thập kỷ trước, quá trình phát triển bắt đầu tập trung đặc biệt vào mạng neural. Điều này xảy ra sau khi AlexNet tham gia một cuộc thi về mạng neural và giành chiến thắng áp đảo. Sự thay đổi lớn là Alex Krizhevsky, nhà phát triển của AlexNet, nhận thấy rằng việc huấn luyện mạng neural với hai GPU Nvidia nhanh hơn đáng kể so với CPU đa năng.
Chip Grace Blackwell NVLink72 của Nvidia, biểu tượng công nghệ AI
Nhận thấy xu hướng đang lên, Nvidia đã tăng cường phát triển CUDA, tập trung vào mạng neural, và xây dựng những “bức tường” kiên cố xung quanh “khu vườn” của mình để đảm bảo họ sẽ đi đầu khi AI trở thành xu hướng chính. Và với sự ra mắt của ChatGPT, điều đó đã thành hiện thực. Nvidia hiện chiếm lĩnh hơn 90% thị trường GPU AI – con số chính xác có thể thay đổi tùy thuộc vào nguồn – và phần lớn thành công này là nhờ CUDA.
Sự song song giữa Apple và Nvidia thật đáng kinh ngạc. Cả hai công ty đều đầu tư vào những dự án ban đầu không thành công, xây dựng một hệ sinh thái phần mềm khép kín để đảm bảo sự tồn tại lâu dài. Những canh bạc đó rõ ràng đã thành công. Đó là lý do tại sao Nvidia và Apple là hai công ty giàu có nhất thế giới.
Giao diện phần mềm CUDA-Z hiển thị kết quả trên card đồ họa
Đó là sự thay đổi lớn, nhưng Nvidia cũng đã mang ý tưởng này vào thị trường tiêu dùng. Với card đồ họa máy tính để bàn, Nvidia tập trung nỗ lực vào công nghệ DLSS (Deep Learning Super Sampling). DLSS tuy không quan trọng như CUDA, nhưng nó thể hiện một cách để Nvidia kiểm soát vị thế của mình trên thị trường GPU. Nvidia không chỉ đi đầu trong công nghệ nâng cấp hình ảnh và tạo khung hình (frame generation), mà còn đầu tư mạnh vào mối quan hệ với các nhà phát triển để đảm bảo DLSS xuất hiện trong các trò chơi và ứng dụng mới nhất.
Trong cả lĩnh vực doanh nghiệp và PC, phần cứng thực tế ít quan trọng hơn phần mềm. Nvidia xây dựng bộ phần mềm để khuyến khích việc mua phần cứng của mình, ngay cả khi phần cứng đó không thực sự ấn tượng. Đây là một phương tiện để đưa người dùng tích hợp vào hệ sinh thái phần mềm của Nvidia. Và sự tập trung này nghe rất giống một công ty khác trị giá gần 3 nghìn tỷ đô la.
So sánh chất lượng hình ảnh giữa các phiên bản DLSS 2, DLSS 3 và DLSS 4
Sức Mạnh Từ Chiến Lược “Tạo Khan Hiếm”
Khan hiếm là một công cụ mạnh mẽ. Có nghiên cứu đã chứng minh rằng khi người tiêu dùng cảm nhận một sản phẩm là hiếm có, họ có nhiều khả năng mua nó hơn, bất kể giá cả. Đây là điều mà hầu hết các công ty đều nhận thức được, và Apple cùng Nvidia chắc chắn cũng vậy. Ngay cả bây giờ, khi sự ra mắt của một chiếc iPhone mới đã bớt hào nhoáng hơn, những hàng dài người vẫn xếp hàng chờ mua iPhone mới và các đơn đặt trước hết sạch trong vài phút.
GPU lại ở một vị thế hơi khác. Trong những năm đại dịch, tình trạng thiếu hụt GPU đã dẫn đến giá cả tăng vọt đáng kể. Không quan trọng Nvidia (hay AMD) nói giá card đồ họa là bao nhiêu; mức giá bạn phải trả hoàn toàn phụ thuộc vào nhu cầu. Bạn không thể tìm thấy GPU có sẵn hàng, vì vậy nếu có thứ gì đó xuất hiện với mức giá hợp lý tương đối – về cơ bản là bất cứ thứ gì dưới gấp đôi giá niêm yết vào thời điểm đó – bạn cần phải mua ngay lập tức.
Ngay cả khi không có đại dịch, điều đó cũng đang xảy ra ngay bây giờ. RTX 5090 lẽ ra có giá 2.000 USD, nhưng thực tế thì không. Các đối tác sản xuất của Nvidia đã chính thức tăng giá, với ngay cả những mẫu rẻ nhất cũng được niêm yết gần 2.500 USD. Và tất cả đều đã cháy hàng. Nếu bạn muốn mua một chiếc RTX 5090 ngay bây giờ, bạn sẽ phải chi gần 4.000 USD trên eBay. Vì vậy, khi bạn ghé thăm Micro Center địa phương vài tháng sau và tình cờ bắt gặp một chiếc RTX 5090 duy nhất với giá 2.400 USD, bạn có thể sẽ rút ví. Rốt cuộc, đó là một món hời lớn khi xét đến mức giá đắt đỏ của chúng.
Cận cảnh quạt tản nhiệt trên card đồ họa Nvidia GeForce RTX 4080 Super FE
Đó là sức mạnh của sự khan hiếm. Đó là một công cụ mà cả Nvidia và Apple đều tận dụng một cách hiệu quả, ngay cả khi họ hướng tới những kết quả khác nhau. Không thể nói chính xác mức độ Nvidia có thể dựa vào sự khan hiếm này, nhưng rõ ràng nó đang phát huy tác dụng. Ngay cả các nhà tích hợp hệ thống cũng đang phải trả hơn 3.000 USD cho một chiếc RTX 5090. Không chỉ riêng flagship, sự khan hiếm này còn lan xuống các dòng card như RTX 5070, vốn đang được bán với giá gần 800 USD mặc dù giá niêm yết là 550 USD và nhận được nhiều đánh giá không mấy khả quan.
Trong các thế hệ trước, sự khan hiếm này được biện minh. Có sự bùng nổ của tiền điện tử, khiến GPU hết hàng nhanh chóng, hoặc có đại dịch, nơi nhu cầu đột ngột tăng cao từ những người ở nhà đã dẫn đến nguồn cung quá tải. Ngày nay, không có nhiều lý do chính đáng. Chỉ đơn giản là rất khó tìm thấy GPU bây giờ, đặc biệt là khi ra mắt, và giá cả tiếp tục leo thang sau đó. Chúng tôi sẽ không đi xa đến mức nói rằng Nvidia đã cố tình tạo ra sự khan hiếm này, nhưng rõ ràng nó phục vụ lợi ích tốt nhất của công ty.
Dữ Liệu Hiệu Suất “Mập Mờ”: Nghệ Thuật Tiếp Thị
Vài năm trước, Apple đã đưa ra một tuyên bố gây tranh cãi khi công bố chip M1 Ultra. Họ cho rằng chip silicon flagship mới của mình có thể vượt trội hơn “GPU rời cao cấp nhất” vào thời điểm đó, ám chỉ RTX 3090. Chỉ cần nhìn vào biểu đồ mà Apple chia sẻ khi công bố M1 Ultra, hàng loạt câu hỏi sẽ nảy sinh. Apple đang đo hiệu suất chính xác bằng cách nào? Khi biểu đồ nói “hiệu suất tương đối”, nó có nghĩa là gì? Chỉ có những đường thẳng trên một biểu đồ, nhưng chúng không đo lường bất cứ điều gì cụ thể. Đó là một hình ảnh dường như củng cố tuyên bố rằng M1 Ultra nhanh hơn RTX 3090.
Biểu đồ so sánh hiệu suất giữa chip Apple M1 Ultra và card RTX 3090
Không có gì ngạc nhiên khi M1 Ultra không thể vượt trội hơn RTX 3090, nhưng điều đó không quan trọng. Tuyên bố đã lan truyền rộng rãi trên mạng, và bất kể phản ứng của bạn là chế giễu hay hò reo, Apple đã khiến bạn quan tâm đến con chip mới của họ. Tuyên bố của Apple, cùng với hình ảnh đi kèm, mang lại vẻ ngoài của dữ liệu thực tế, nhưng đừng nhầm lẫn; đó chỉ là một điểm tiếp thị phù phiếm khác không có cơ sở trong thực tế. Apple đã sử dụng một thứ có vẻ khách quan để nói dối, đơn giản là vậy.
Nvidia cũng đưa ra một tuyên bố gây tranh cãi tương tự khi công bố RTX 5070. Họ cho rằng card này có thể mang lại hiệu suất của RTX 4090 chỉ với 550 USD. Tất nhiên là không phải vậy, nhưng Nvidia vẫn đưa ra tuyên bố đó, và nó nhanh chóng trở thành tiêu đề báo chí. Nvidia có thể nói rằng RTX 5070 nhanh hơn RTX 4090 nhờ việc sử dụng công nghệ Multi-Frame Generation (MFG), nhưng đó không chính xác là điều bạn tìm kiếm khi nói về hiệu suất của một GPU mới. Bạn đang tìm kiếm một so sánh “ngang hàng”.
Biểu đồ hiệu suất của RTX 5070 so với RTX 4070 từ Nvidia
Mặc dù Nvidia chưa trừu tượng hóa dữ liệu đến mức độ của Apple, chiến lược thì vẫn như nhau. Nvidia đã tận dụng ngữ nghĩa và “hào quang” của dữ liệu khách quan để đưa ra một tuyên bố tách rời thực tế. Và với sự nổi bật ngày càng tăng của DLSS, Nvidia tiếp tục dựa vào những sự trừu tượng hóa về hiệu suất này, thậm chí còn cố gắng định nghĩa lại thuật ngữ thông qua một lăng kính có lợi nhất cho sản phẩm của mình.
Đẩy Mạnh “Bình Thường Mới”
Ngay cả với những đối thủ cạnh tranh như Deepseek, Nvidia hiện đang ở đỉnh cao thế giới. Công ty chưa bao giờ đạt được thành công lớn đến vậy, và điều đó đúng trên cả thị trường doanh nghiệp và tiêu dùng. Với vị thế nổi bật như vậy, Nvidia đang thay đổi chiến lược để duy trì vị thế của mình thay vì cố gắng vươn lên. Và chiến lược đó trông rất giống những gì chúng ta đã thấy từ Apple trong vài năm qua.
Chiến lược đó không chỉ xuất hiện trong một lĩnh vực. Nvidia đang sử dụng các chiến lược tiếp thị tương tự. Họ đã tạo ra tâm lý khan hiếm xung quanh các sản phẩm mới ra mắt và duy trì quyền kiểm soát đối với một hệ sinh thái phần mềm khép kín mà cuối cùng là để bán sản phẩm phần cứng của mình. Nvidia và Apple có thể là những công ty khác nhau, nhưng có một lý do khiến họ rất thành công. Họ đang sử dụng cùng một “sách lược”.
Kết Luận
Nvidia và Apple, hai gã khổng lồ công nghệ với những thành công đáng nể, đang cùng nhau chứng minh một triết lý kinh doanh hiệu quả: sự thống trị không chỉ đến từ đổi mới phần cứng mà còn từ một chiến lược toàn diện bao gồm hệ sinh thái phần mềm mạnh mẽ, chiến thuật tạo khan hiếm sản phẩm thông minh, và cả cách thức tiếp thị hiệu suất gây chú ý. Từ việc Nvidia xây dựng CUDA thành nền tảng không thể thiếu cho AI, đến cách Apple tạo nên cơn sốt iPhone qua App Store, hay cả hai đều khéo léo điều chỉnh thông điệp về hiệu năng và giá trị sản phẩm, đều cho thấy một “sách lược” tương đồng đầy hiệu quả.
Trong bối cảnh thị trường công nghệ ngày càng cạnh tranh, việc hiểu rõ những chiến lược này không chỉ giúp chúng ta đánh giá đúng giá trị của các sản phẩm mà còn nhìn nhận sâu sắc hơn về cách các tập đoàn định hình xu hướng. Nvidia đang áp dụng “bản playbook” đã giúp Apple trở thành đế chế công nghệ, và qua đó, củng cố vị thế vững chắc của mình trong kỷ nguyên AI.
Bạn nghĩ sao về những chiến lược này của Nvidia và Apple? Liệu đây có phải là công thức để duy trì sự thống trị lâu dài trong ngành công nghệ? Hãy chia sẻ ý kiến của bạn cùng Caphecongnghe.com và tiếp tục theo dõi chúng tôi để cập nhật những phân tích sâu sắc về công nghệ!