Nvidia và Apple, hai cái tên sừng sỏ trong làng công nghệ, đang ngự trị ở vị trí số hai và số một trên bảng xếp hạng những công ty giá trị nhất thế giới. Dù hoạt động trong các lĩnh vực khác biệt rõ rệt, họ lại đang áp dụng một “sách lược” kinh doanh tương đồng đến kinh ngạc. Cả hai gã khổng lồ này đều nắm giữ vị thế thống trị trong thị trường của mình và đang tận dụng tối đa lợi thế đó để duy trì sự kiểm soát chặt chẽ đối với các danh mục sản phẩm mà họ cung cấp. Hãy cùng congnghemoi.net khám phá những điểm tương đồng đáng chú ý trong cách Nvidia và Apple kiến tạo và duy trì ngôi vương công nghệ của mình.
“Khoảnh khắc iPhone” của AI: Sức mạnh từ hệ sinh thái đóng
Bạn có thể đã từng nghe CEO Jensen Huang của Nvidia khẳng định: “Đây là khoảnh khắc iPhone của trí tuệ nhân tạo.” Phát biểu này xuất hiện vài năm trước, khi ChatGPT bắt đầu tạo tiếng vang, và nó đã trở thành một thông điệp được Nvidia cùng toàn ngành công nghệ lặp đi lặp lại. Nhìn ở góc độ bề mặt, câu nói này hàm ý một bước ngoặt công nghệ lớn: AI sẽ thay đổi mọi thứ và tạo ra “ứng dụng sát thủ” tiếp theo mà mọi người đều cần. Tuy nhiên, nếu nhìn sâu hơn vào vị thế của Nvidia, chúng ta sẽ thấy một câu chuyện tương đồng kỳ lạ với Apple.
CUDA và App Store: Nền tảng cho sự thống trị
Thành công của iPhone không đến ngay lập tức. Ban đầu, nó bị coi là thiếu các tính năng cơ bản so với thị trường smartphone đang phát triển và có giá cao hơn đối thủ, khiến nhiều người nhận định nó sẽ “chết yểu”. Phải đến vài thế hệ sau, Apple mới giới thiệu iPhone 3G và đặc biệt là App Store. Phần còn lại, như chúng ta đã biết, là lịch sử. Apple không chỉ tạo ra phần cứng mà còn xây dựng một hệ sinh thái phần mềm đóng – một hệ sinh thái mà họ đã và đang cố gắng duy trì kiểm soát chặt chẽ kể từ đó.
Nvidia cũng trải qua một quỹ đạo tương tự, dù diễn ra trong khoảng thời gian dài hơn nhiều. Nvidia phát triển nền tảng phần mềm CUDA vào năm 2007. Khoảng một thập kỷ trước, sự phát triển này bắt đầu tập trung đặc biệt vào mạng thần kinh. Điều này diễn ra sau khi AlexNet, một mạng thần kinh, quét sạch các đối thủ trong một cuộc thi. Thay đổi lớn đến từ việc nhà phát triển Alex Krizhevsky nhận ra rằng việc huấn luyện mạng thần kinh bằng hai GPU Nvidia nhanh hơn đáng kể so với một CPU đa năng thông thường.
Bên trong máy tính chơi game với card đồ họa Nvidia GeForce RTX 3080 mạnh mẽ
Nhận thấy làn sóng đang lên, Nvidia đã tăng cường đầu tư vào phát triển CUDA với trọng tâm là mạng thần kinh, xây dựng những “bức tường” vững chắc quanh khu vườn của mình để đảm bảo họ sẽ dẫn đầu khi AI trở nên phổ biến. 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 điều này phần lớn đến từ CUDA.
Chip Grace Blackwell NVLink72 của Nvidia, biểu tượng cho sức mạnh AI
Sự song hành giữa Apple và Nvidia là rất 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 đóng để đảm bảo sự tồn tại lâu dài. Những canh bạc đó rõ ràng đã phát huy tác dụng, minh chứng là việc Nvidia và Apple đang là hai công ty giàu có nhất thế giới.
Từ DLSS đến phần cứng “phục vụ” phần mềm
Nvidia 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 mang ý nghĩa lớn như CUDA nhưng nó đại diện cho cách Nvidia kiểm soát vị thế của mình trên thị trường GPU. Nvidia không chỉ đi đầu trong khả năng upscaling (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 tựa game và ứng dụng mới nhất.
Phần mềm CUDA-Z hiển thị kết quả trên card đồ họa AMD, minh chứng cho tầm ảnh hưởng của nền tảng CUDA
Trong cả thị trường doanh nghiệp và PC, phần cứng thực tế ít quan trọng hơn phần mềm. Nvidia xây dựng nền tảng phần mềm để khuyến khích việc mua phần cứng của họ, ngay cả khi phần cứng đó không quá ấn tượng. Phần cứng chỉ là một “phương tiện” để bạn hòa nhập vào hệ sinh thái phần mềm của Nvidia. Và trọng tâm này nghe rất giống với một công ty khác được định giá gần 3 nghìn tỷ đô la Mỹ.
Nghệ thuật marketing sự khan hiếm: Kích thích nhu cầu
Khan hiếm là một công cụ marketing cực kỳ mạnh mẽ. Các nghiên cứu đã chỉ ra rằng khi người tiêu dùng cảm nhận một sản phẩm là hiếm, họ có xu hướng mua nó nhiều hơn, bất kể giá cả. Đây là điều mà hầu hết các công ty đều nhận thức được, và Apple cùng Nvidia chắc chắn không phải ngoại lệ.
Apple và làn sóng iPhone
Ngay cả bây giờ, khi sự ra mắt của một chiếc iPhone mới đã bớt “nóng” hơn trước, những hàng dài người vẫn xếp hàng để mua iPhone mới và các đơn đặt hàng trước vẫn cháy hàng chỉ trong vài phút. Apple đã tạo ra một văn hóa chờ đợi và sở hữu sản phẩm mới ngay khi ra mắt, dựa trên tâm lý khan hiếm và sự độc quyền.
Nvidia và cơn sốt GPU
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. Bất kể Nvidia (hay AMD) công bố giá card đồ họa là bao nhiêu, mức giá thực tế bạn phải trả hoàn toàn phụ thuộc vào nhu cầu thị trường. Bạn không thể tìm thấy GPU có sẵn trong kho, vì vậy nếu có thứ gì đó xuất hiện với mức giá “phải chăng” hơn một chút – 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.
So sánh hiệu năng các phiên bản công nghệ DLSS 2, DLSS 3 và DLSS 4 của Nvidia
Ngay cả khi không có đại dịch, điều đó vẫn đang xảy ra. RTX 5090 lẽ ra có giá 2.000 USD, nhưng thực tế không phải vậy. 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 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 lướt qua Micro Center địa phương vài tháng tới và tình cờ bắt gặp một chiếc RTX 5090 với giá 2.400 USD, bạn có thể sẽ “chốt đơn” ngay lập tức. Rốt cuộc, đó là một món hời lớn khi xét đến mức giá đắt đỏ của chúng trước đây.
Cận cảnh quạt tản nhiệt của card đồ họa Nvidia GeForce RTX 4080 Super Founders Edition
Đó chính là sức mạnh của sự khan hiếm. Nó là một công cụ mà cả Nvidia và Apple đều tận dụng một cách hiệu quả, ngay cả khi họ theo đuổi những kết quả khác nhau. Không thể nói Nvidia tự mình tạo ra sự khan hiếm này, nhưng nó chắc chắn mang lại lợi ích tốt nhất cho công ty. Ngay cả các nhà tích hợp hệ thống cũng bị tính phí lên tới 3.000 USD cho một chiếc RTX 5090. Không chỉ riêng mẫu flagship; sự khan hiếm này còn ảnh hưởng đến các mẫu card như RTX 5070, vốn đang được bán với giá gần 800 USD dù giá niêm yết là 550 USD và nhận được các đánh giá nhìn chung không mấy khả quan.
Trong các thế hệ trước, sự khan hiếm này được lý giải. Có sự bùng nổ tiền điện tử khiến GPU cháy hàng, hoặc có đại dịch khiến nhu cầu mua sắm tại nhà tăng đột biến. Ngày nay, không có nhiều lý do chính đáng. Chỉ đơn giản là rất khó tìm thấy GPU, đặc biệt là khi ra mắt, và giá cả tiếp tục tăng sau đó. Nvidia có thể không thiết kế sự khan hiếm này, nhưng rõ ràng nó phục vụ lợi ích của họ một cách hiệu quả.
Dữ liệu hiệu năng “ảo”: Chiêu trò marketing tinh vi
Apple M1 Ultra và tuyên bố vượt trội RTX 3090
Vài năm trước, Apple đã đưa ra một tuyên bố gây tranh cãi khi công bố chip M1 Ultra. Họ nói rằng con chip flagship mới của họ có thể vượt qua “GPU rời cao cấp nhất” vào thời điểm đó, ám chỉ RTX 3090. Nhìn vào biểu đồ Apple chia sẻ khi công bố M1 Ultra, rất nhiều câu hỏi nảy sinh. Apple đang đo hiệu năng bằng cách nào? Khi biểu đồ nói “hiệu năng tương đối”, nó có nghĩa là gì? Chỉ có những đường kẻ trên một đồ thị, nhưng chúng không đo lường bất cứ điều gì cụ thể. Nó là một hình ảnh dường như củng cố tuyên bố rằng M1 Ultra nhanh hơn RTX 3090.
Biểu đồ hiệu năng GPU của Apple M1 Ultra so sánh với Nvidia RTX 3090 do Apple công bố
Không có gì ngạc nhiên, M1 Ultra không thể vượt trội RTX 3090, nhưng điều đó không còn quan trọng. Tuyên bố này đã lan truyền rộng rãi trên mạng, và bất kể phản ứng của bạn là chế giễu hay hò reo vui mừng, 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, nhưng đừng nhầm lẫn; đó chỉ là một chiêu trò marketing phù phiếm không có cơ sở thực tế. Apple đã sử dụng một cái gì đó dường như khách quan để nói dối, đơn giản là vậy.
Nvidia RTX 5070 và hiệu năng RTX 4090
Nvidia cũng đưa ra một tuyên bố tương tự với việc công bố RTX 5070. Họ nói rằng card này có thể mang lại hiệu năng của RTX 4090 chỉ với 550 USD. Tất nhiên là không phải vậy, nhưng Nvidia vẫn đưa ra tuyên bố này, và nó nhanh chóng trở thành tiêu đề trên khắp các mặt báo. Nvidia có thể nói rằng RTX 5070 nhanh hơn RTX 4090 là do card đầu tiên sử dụng Multi-Frame Generation (MFG), nhưng đó không phải là thứ bạn đang tìm kiếm khi nói về hiệu năng của một GPU mới. Bạn đang tìm kiếm một sự so sánh “ngang bằng”.
Đồ thị so sánh hiệu năng của card đồ họa Nvidia RTX 5070 và RTX 4070
Mặc dù Nvidia chưa trừu tượng hóa dữ liệu đến mức độ như Apple, nhưng chiến lược là như nhau. Nvidia đã tận dụng ngữ nghĩa và một vẻ ngoài của dữ liệu khách quan để đưa ra một tuyên bố không phù hợp với thực tế. Và với sự nổi bật ngày càng tăng của DLSS, Nvidia đã tiếp tục dựa vào những sự trừu tượng hóa hiệu năng này, thậm chí còn cố gắng định nghĩa lại thuật ngữ thông qua một lăng kính có lợi nhất cho các sản phẩm của họ.
Tương lai định hình bởi những chiến lược chung
Ngay cả với những mối đe dọa từ các đối thủ như Deepseek, Nvidia vẫn đang ở đỉnh cao thế giới. Công ty chưa bao giờ đạt được nhiều thành công như 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 của mình để duy trì vị trí chứ không còn cố gắng giành giật để leo lên đỉnh. Và chiến lược đó trông rất giống với những gì chúng ta đã thấy từ Apple trong nhiều năm qua.
So sánh trực quan hiệu ứng của công nghệ Nvidia DLSS 4 Multi-Frame Generation khi bật và tắt trong game
Chiến lược này không chỉ xuất hiện ở một lĩnh vực. Nvidia đang sử dụng các chiến lược marketing tương tự Apple: tạo ra tâm lý khan hiếm xung quanh các sản phẩm mới và duy trì quyền kiểm soát đối với một hệ sinh thái phần mềm đóng 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 đến vậy: Họ đang “rút kinh nghiệm” từ cùng một cuốn sách lược.
Bạn nghĩ sao về những chiến lược “tỷ đô” này của Nvidia và Apple? Liệu đây có phải là công thức chung cho thành công trong kỷ nguyên công nghệ hiện tại? Hãy chia sẻ quan điểm của bạn trong phần bình luận bên dưới!
