Nvidia và Apple, hai trong số những công ty giá trị nhất thế giới, tuy hoạt động ở những thị trường khác biệt rõ rệt, nhưng đang ngày càng cho thấy sự tương đồng đáng ngạc nhiên trong cách họ định hình và củng cố vị thế thống trị của mình. Là những người nắm giữ vị trí dẫn đầu trong lĩnh vực tương ứng, cả Nvidia và Apple đều khai thác tối đa sức mạnh của mình để duy trì quyền kiểm soát đối với các danh mục sản phẩm mà họ cung cấp. Từ chiến lược phát triển hệ sinh thái phần mềm độc quyền đến việc tạo ra sự khan hiếm nhân tạo hay thậm chí là cách “mập mờ” về dữ liệu hiệu suất, Nvidia đang dần học hỏi và áp dụng những “cuốn sách lược” đã làm nên tên tuổi của Apple. Bài viết này sẽ đi sâu phân tích những chiến lược kinh doanh tưởng chừng riêng biệt nhưng lại có cùng một mục tiêu: thống trị thị trường công nghệ.
“Thời Điểm iPhone Của AI”: Xây Dựng Hệ Sinh Thái Phần Mềm Độc Quyền
Từ Tuyên Bố “iPhone Moment Của AI” Đến Thực Tế
Chắc hẳn bạn đã từng nghe Giám đốc điều hành Nvidia, Jensen Huang, nói rằng: “Đây là thời điểm iPhone của trí tuệ nhân tạo.” Câu nói này xuất hiện cách đây vài năm khi ChatGPT lần đầu tiên bùng nổ, và nó đã trở thành một nhận định được Nvidia cùng toàn ngành công nghệ nhắc đi nhắc lại. Nếu chỉ nhìn nhận theo nghĩa đen, nó có nghĩa là một bước ngoặt trong công nghệ; AI sẽ thay đổi mọi thứ và phát triển “ứng dụng sát thủ” tiếp theo mà mọi người đều cần có. Tuy nhiên, chúng ta có thể đào sâu hơn vào vị thế của Nvidia qua tuyên bố này.
Bài Học Từ Apple iPhone Và App Store
iPhone ban đầu không thành công ngay lập tức. Đó là một sự thật thú vị nhưng có lý do. Thiếu các tính năng so với thị trường điện thoại thông minh đang phát triển và có giá cao hơn so với đối thủ cạnh tranh, iPhone đời đầu dường như đã thất bại ngay từ khi ra mắt. Tuy nhiên, chỉ sau vài thế hệ, Apple đã giới thiệu iPhone 3G và đặc biệt là App Store. Phần còn lại là lịch sử. Apple đã xây dựng phần cứng, sau đó quay lại tạo ra một hệ sinh thái phần mềm khép kín – một hệ sinh thái mà hãng đã cố gắng duy trì sự kiểm soát chặt chẽ kể từ đó.
CUDA và Hành Trình Thống Trị Của Nvidia Trong AI
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 vào năm 2007, nhưng khoảng một thập kỷ trước, quá trình phát triển bắt đầu tập trung đặc biệt vào mạng neural. Điều này diễn ra sau khi AlexNet tham gia một cuộc thi về mạng neural và “quét sạch” mọi đối thủ cạnh tranh. Thay đổi lớn là Alex Krizhevsky, nhà phát triển, nhận thấy rằng việc đào tạo mạng neural bằng hai GPU Nvidia nhanh hơn đáng kể so với một CPU đa năng thông thường.
Chip Grace Blackwell NVLink 72 của Nvidia, biểu tượng cho sức mạnh xử lý AI
Nhận thấy xu hướng đang lên, Nvidia đã tăng cường phát triển CUDA với trọng tâm vào mạng neural, xây dựng “bức tường thành” cao xung quanh hệ sinh thái của mình để đảm bảo họ sẽ đi đầu bất cứ khi nào AI trở thành xu hướng chính. Và với sự ra mắt của ChatGPT, điều đó đã thành hiện thực. Nvidia hiện chiếm hơn 90% thị trường GPU AI – con số chính xác thay đổi tùy thuộc vào nguồn tin – và điều đó chủ yếu nhờ vào CUDA.
Giao diện phần mềm CUDA-Z chạy trên card đồ họa AMD, minh họa tính linh hoạt của CUDA
Sự tương đồng 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 tuổi thọ và sự thống trị về sau. Những canh bạc đó rõ ràng đã thành công. Có lý do tại sao Nvidia và Apple là hai công ty giàu nhất thế giới.
DLSS: “CUDA” Của Thị Trường Card Đồ Họa Tiêu Dùng
Đó là sự thay đổi lớn trong thị trường AI, nhưng Nvidia cũng đã đưa 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 không quan trọng bằng CUDA, nhưng nó đại diện cho một cách để Nvidia kiểm soát vị thế của mình trong thị trường GPU. Nvidia không chỉ đi tiên phong trong công nghệ nâng cấp hình ảnh và tạo khung hình (frame generation), mà còn đầu tư mạnh vào các mối quan hệ với nhà phát triển để đảm bảo DLSS xuất hiện trong các trò chơi và ứng dụng mới nhất.
So sánh hiệu quả công nghệ DLSS 2, DLSS 3 và DLSS 4 của Nvidia
Phần Mềm Là Chìa Khóa: Hệ Sinh Thái Đóng Định Hình Thành Công
Trong cả thị trường doanh nghiệp và máy tính cá nhân, 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 – ví dụ như đánh giá về RTX 5070 của một số chuyên gia công nghệ. Phần cứng chỉ là một phương tiện để đưa người dùng vào hệ sinh thái phần mềm của Nvidia. Và trọng tâm đó nghe có vẻ rất giống với một công ty khác được định giá gần 3 nghìn tỷ đô la Mỹ.
“Nghệ Thuật” Tạo Khan Hiếm: Thao Túng Tâm Lý Mua Sắm
Khan Hiếm Như Một Công Cụ Marketing
Khan hiếm là một công cụ mạnh mẽ trong kinh doanh. Có những nghiên cứu đã được chứng minh rằng khi người tiêu dùng cảm nhận một sản phẩm là hiếm, 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 không ngoại lệ. Ngay cả bây giờ, khi sự ra mắt của một chiếc iPhone mới đã mất đi phần nào sức hấp dẫn ban đầu, những hàng dài khổng lồ vẫn hình thành để chờ đợi ngày ra mắt, và các đơn đặt trước vẫn “bay” hết chỉ trong vài phút.
Apple và Những Hàng Dài Chờ Mua iPhone
Apple đã thực hiện chiến lược tạo khan hiếm này một cách bậc thầy trong nhiều năm. Từ việc giới hạn số lượng sản phẩm ban đầu đến việc tạo ra các chiến dịch quảng cáo gây tò mò, Apple luôn biết cách khiến người tiêu dùng cảm thấy họ đang săn đón một thứ gì đó độc đáo và có giá trị. Điều này tạo ra một vòng lặp mua sắm liên tục, nơi mỗi lần ra mắt sản phẩm mới đều là một sự kiện được mong đợi.
Nvidia và “Cơn Khát” GPU: Từ Đại Dịch Đến Hiện Tại
GPU lại ở một vị trí hơi khác biệt. Trong những năm đại dịch, tình trạng thiếu hụt GPU đã dẫn đến giá cả tăng cao đáng kể. Không quan trọng Nvidia (hay AMD) nói giá của một card đồ họa là bao nhiêu; giá bạn phải trả hoàn toàn phụ thuộc vào nhu cầu. Bạn không thể tìm thấy một GPU nào còn hàng, vì vậy nếu có thứ gì đó xuất hiện với mức giá tương đối hợp lý – 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.
Giá Cả Leo Thang và Sự Khan Hiếm “Không Lý Do”
Ngay cả khi không có đại dịch để đối phó, điều đó vẫn đang xảy ra ngay bây giờ. RTX 5090 lẽ ra có giá 2.000 đô la, nhưng thực tế thì không. Các đối tác sản xuất card đồ họa của Nvidia đã chính thức tăng giá, với ngay cả những mẫu rẻ nhất cũng được niêm yết gần 2.500 đô la. Tất cả đều đã bán hết. Nếu bạn muốn mua một chiếc RTX 5090 ngay bây giờ, bạn sẽ phải chi gần 4.000 đô la trên eBay. Vì vậy, khi bạn lướt qua cửa hàng điện tử địa phương vài tháng sau và tình cờ bắt gặp một chiếc RTX 5090 duy nhất với giá 2.400 đô la, bạn có thể sẽ “chốt đơn” ngay lập tức. Rốt cuộc, đó là một món hời lớn với mức giá đắt đỏ mà chúng đã từng có.
Đó chính là sức mạnh của sự khan hiếm. Đó là một công cụ mà cả Nvidia và Apple đều tận dụng hiệu quả, ngay cả khi họ hướng tới những kết quả khác nhau. Thật khó để nói Nvidia tự mình dựa vào sự khan hiếm đến mức nào, nhưng nó đang phát huy tác dụng. Ngay cả các nhà tích hợp hệ thống cũng đang phải trả hơn 3.000 đô la cho một chiếc RTX 5090. Đây không chỉ là trường hợp của dòng sản phẩm flagship. Sự khan hiếm này còn ảnh hưởng đến các card như RTX 5070, đang được bán với giá gần 800 đô la mặc dù giá niêm yết là 550 đô la và nhận được những đánh giá không mấy khả quan.
Trong các thế hệ trước, sự khan hiếm này được biện minh. Đã có một sự bùng nổ tiền điện tử, khiến GPU “cháy hàng”, hoặc có một đại dịch phải đối mặt, nơi sự gia tăng đột ngột của những người mua sắm tại nhà dẫn đến nhu cầu quá lớn. Ngày nay, không có nhiều lý do để biện minh. Việc tìm kiếm một GPU bây giờ, đặc biệt là khi ra mắt, thật khó khăn và giá cả tiếp tục leo thang sau đó. Chúng ta không thể khẳng định Nvidia đã tạo ra sự khan hiếm này, nhưng chắc chắn nó nằm trong lợi ích tốt nhất của công ty.
Dữ Liệu Hiệu Suất Mập Mờ: Chiêu Trò Marketing Tinh Vi
Khi Apple “Vẽ Vời” Sức Mạnh Của Chip M1 Ultra
Vài năm trước, Apple đã đưa ra một tuyên bố gây sốc khi công bố chip M1 Ultra. Hãng 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 dưới đây, mà Apple đã chia sẻ khi công bố M1 Ultra, chúng ta sẽ thấy vô số câu hỏi. Apple đang đo lường hiệu suất này bằng cách nào? Khi biểu đồ nói “hiệu suất tương đối”, nó có nghĩa là gì? Chỉ có những đường kẻ trên một biểu đồ dường như không đo lường bất cứ điều gì cụ thể. Đó là một hình ảnh dường như ủng hộ tuyên bố rằng M1 Ultra nhanh hơn RTX 3090.
Biểu đồ so sánh hiệu suất GPU giữa Apple M1 Ultra và Nvidia RTX 3090, do Apple cung cấp
Không có gì ngạc nhiên, M1 Ultra không thể đánh bại RTX 3090, nhưng điều đó không quan trọng. Tuyên bố đó đã lan truyền rộng rãi trên mạng, và bất kể phản ứng của bạn là chế giễu hay hân hoan, Apple đã khiến bạn quan tâm đến 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 marketing phù phiếm khác không có cơ sở thực tế. Apple đã sử dụng một thứ có vẻ khách quan để nói dối, đơn giản và trắng trợn.
Nvidia và Tuyên Bố Gây Sốc Về Hiệu Năng RTX 5070
Nvidia cũng đưa ra một tuyên bố gây sốc tương tự với việc công bố RTX 5070. Hãng cho rằng card này có thể mang lại hiệu suất của RTX 4090 chỉ với 550 đô la. Tất nhiên, nó không làm được điều đó, nhưng Nvidia vẫn đưa ra tuyên bố này, và nó nhanh chóng trở thành tiêu đề báo chí. Nvidia có thể nói RTX 5070 nhanh hơn RTX 4090 nhờ việc card trước sử dụng công nghệ Multi-Frame Generation (MFG), nhưng đó không chính xác là điều bạn đang tìm kiếm khi nói về hiệu suất của một GPU mới. Bạn đang tìm kiếm một sự so sánh trực tiếp, công bằng.
Biểu đồ hiệu suất của Nvidia RTX 5070 so với RTX 4070, do Nvidia công bố
Thao Túng Con Số và Tái Định Nghĩa “Hiệu Suất”
Mặc dù Nvidia chưa trừu tượng hóa dữ liệu đến mức độ mà Apple đã làm, chiến lược vẫn là như nhau. Nvidia đã lợi dụng ngữ nghĩa và vẻ ngoài của dữ liệu khách quan để đưa ra một tuyên bố xa rời thực tế. Và với sự nổi bật ngày càng tăng của DLSS, Nvidia tiếp tục dựa vào những sự trừu tượng 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 Hướng Tới Một “Bình Thường Mới” Trong Công Nghệ
Ngay cả với những mối đe dọa từ các đối thủ mới nổi như Deepseek, Nvidia vẫn đang ở đỉnh cao của 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 một vị thế nổi bật như vậy, Nvidia đang thay đổi chiến lược của mình để duy trì vị trí dẫn đầu thay vì cố gắng vươn lên. Và chiến lược đó trông rất giống với những gì chúng ta đã thấy từ Apple trong nhiều năm qua.
Chiến lược này không chỉ xuất hiện ở một khía cạnh. Nvidia đang sử dụng các chiến lược marketing tương tự. Hãng 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 của mình. Nvidia và Apple có thể là những công ty khác nhau, nhưng có một lý do khiến họ thành công rực rỡ. Họ đang rút kinh nghiệm và áp dụng cùng một “sách lược” đã được chứng minh.
Bạn nghĩ sao về những chiến lược này? Liệu chúng có thực sự bền vững trong dài hạn hay sẽ vấp phải những rào cản từ người tiêu dùng và các cơ quan quản lý? Hãy để lại bình luận và chia sẻ quan điểm của bạn cùng camnangcongnghe.net!