Google nhân đôi năng lực AI: doanh nghiệp Việt nên làm gì?

Sundar Pichai dự báo năm 2026 sẽ “cực kỳ khốc liệt” về AI. Google đặt mục tiêu nhân đôi năng lực phục vụ AI mỗi 6 tháng, tương đương tăng 1.000 lần trong 4-5 năm. Đây không chỉ là câu chuyện của một “ông lớn” Thung lũng Silicon, mà là lời cảnh báo rất rõ: AI đang tăng tốc nhanh hơn khả năng thích ứng của đa số doanh nghiệp.

Với các doanh nghiệp sản xuất, logistics, bán lẻ, tài chính… tại Việt Nam đang nói về “chuyển đổi số”, thực tế là: thế giới đã bước sang giai đoạn chạy đua hạ tầng AI. Ai chậm 3-5 năm nữa sẽ bị tụt hẳn một thế hệ công nghệ.

Bài viết này không bàn sâu chuyện Google đầu tư bao nhiêu tỷ đô, mà tập trung trả lời câu hỏi thực tế hơn: diễn biến này có ý nghĩa gì với doanh nghiệp Việt, đặc biệt trong sản xuất – và nên hành động thế nào từ năm 2025–2026?

---

1. Google đang làm gì và vì sao nó quan trọng với Việt Nam?

Tóm tắt ngắn: Google buộc phải mở rộng hạ tầng AI với tốc độ chưa từng có vì nhu cầu tính toán tăng chóng mặt, đồng thời phải giữ nguyên chi phí và điện năng. Điều này báo hiệu một chu kỳ AI rẻ hơn, mạnh hơn, phổ cập hơn cho doanh nghiệp trong vài năm tới.

Hai con số cần nhớ

• Nhân đôi năng lực phục vụ AI mỗi 6 tháng
• Mục tiêu tăng 1.000 lần trong 4-5 năm với chi phí và điện năng xấp xỉ hiện tại

Đi kèm là các động thái cụ thể:

• Mở rộng mạnh trung tâm dữ liệu trên toàn cầu
• Giảm phụ thuộc chip Nvidia, đẩy nhanh TPU thế hệ 7 Ironwood – tiết kiệm năng lượng gấp 30 lần so với TPU 2018
• Tăng mạnh vốn đầu tư: chỉ riêng Alphabet dự kiến chi 91–93 tỷ USD vốn đầu tư năm 2025; nhóm Big Tech (Google, Microsoft, Amazon, Meta) chi khoảng 380 tỷ USD, phần lớn cho AI

Sundar Pichai nói thẳng:

“Rủi ro của việc đầu tư không đủ lớn hơn nhiều so với rủi ro đầu tư quá mức.”

Điều này cho thấy họ nhìn AI như hạ tầng bắt buộc giống điện, Internet – chứ không phải “xu hướng nhất thời”.

Liên quan gì đến doanh nghiệp Việt?

Thực tế ở Việt Nam hiện nay:

• Phần lớn doanh nghiệp mới dừng ở ERP, CRM, báo cáo BI cơ bản
• AI được hiểu chủ yếu là chatbot, nhận diện khuôn mặt, hoặc vài ứng dụng đơn lẻ
• Bang giao kinh tế – công nghệ Việt – Mỹ đang tích cực, nhiều nền tảng cloud quốc tế khả dụng tại Việt Nam

Khi Google và các hãng cloud tăng gấp nhiều lần năng lực AI, tác động sẽ là:

• Giảm giá đơn vị tính toán AI (tương tự quy luật Moore, nhưng trên quy mô hạ tầng)
• Nhiều dịch vụ AI “cao cấp” (video, đa phương thức, tối ưu vận hành thời gian thực) trở thành dịch vụ thuê theo nhu cầu, doanh nghiệp Việt vẫn truy cập được
• Doanh nghiệp đi trước 2-3 năm trong ứng dụng AI vận hành sẽ tạo khoảng cách rất khó san lấp so với đối thủ

Nói thẳng: AI mạnh hơn – rẻ hơn đang đến, vấn đề không còn là “bao giờ dùng”, mà là “doanh nghiệp của bạn chuẩn bị đến đâu để dùng được khi nó sẵn sàng”.

---

2. Từ hạ tầng AI đến thực tế nhà máy, kho, cửa hàng Việt

Điểm mấu chốt: Năng lực hạ tầng AI tăng 1.000 lần chỉ có giá trị khi doanh nghiệp biến nó thành năng suất, chất lượng, tốc độ ra quyết định trong hoạt động hàng ngày.

Những ứng dụng sẽ được hưởng lợi trực tiếp

Với năng lực tính toán dồi dào hơn, các mô hình AI như Gemini 3 hay các nền tảng tương đương sẽ xử lý:

• Chuỗi dữ liệu phức tạp hơn: video camera, sensor IoT, dữ liệu thời gian thực từ dây chuyền, logistics, bán hàng
• Nhiệm vụ khó hơn: dự báo hỏng hóc máy, tối ưu lịch sản xuất, thiết kế quy trình mới, phân tích rủi ro tài chính – pháp lý
• Khối lượng lớn hơn: không chỉ pilot 1 dây chuyền, mà có thể nhân rộng cho cả nhà máy, cả mạng lưới chi nhánh

Trong bối cảnh chuyển đổi số sản xuất tại Việt Nam, tôi thường khuyến nghị 3 hướng ưu tiên:

1. AI cho vận hành nhà máy (Manufacturing AI)

   • Dự báo bảo trì (predictive maintenance)
   • Giảm phế phẩm, phân tích nguyên nhân lỗi theo ca/kíp
   • Tối ưu tiêu thụ điện, nước, nguyên vật liệu

2. AI cho chuỗi cung ứng và logistics

   • Tối ưu tuyến xe, lịch giao hàng
   • Dự báo tồn kho, xoay vòng nguyên liệu
   • Phát hiện bất thường (thất thoát, sai lệch đơn hàng)

3. AI cho bán hàng – dịch vụ khách hàng

   • Phân tích hành vi mua, gợi ý gói sản phẩm phù hợp
   • Chatbot hỗ trợ đại lý, nhân viên bán hàng, không chỉ khách lẻ
   • Tự động hóa báo giá, hợp đồng, chăm sóc sau bán

Những bài toán này từng bị coi là “xa xỉ” vì chi phí AI cao, khó thuê chuyên gia. Nếu hạ tầng AI đúng như Google đặt mục tiêu, chi phí thử nghiệm và mở rộng sẽ giảm đáng kể trong vài năm tới.

---

3. Đừng chờ AI hoàn hảo: điều doanh nghiệp cần làm ngay 2025–2026

Thực tế: Hạ tầng AI toàn cầu tăng tốc không có nghĩa là doanh nghiệp chỉ việc “ngồi chờ hưởng”. Ở Việt Nam, điểm nghẽn lớn không nằm ở GPU hay TPU, mà nằm ở dữ liệu, quy trình, con người và tư duy lãnh đạo.

Tôi cho rằng trong 12–24 tháng tới, doanh nghiệp Việt nên tập trung vào 4 trụ cột:

3.1. Dọn dữ liệu sản xuất và vận hành

Không có dữ liệu, AI chỉ là khẩu hiệu. Ba việc rất thực tế:

• Chuẩn hóa mã hàng, định mức, quy trình: cùng một linh kiện nhưng mỗi nhà máy, mỗi kế toán gọi một kiểu thì không AI nào học nổi
• Gắn thêm cảm biến và thu thập log máy: máy CNC, lò hơi, dây chuyền đóng gói… cần ghi lại lịch sử vận hành, sự cố, sản lượng
• Lưu trữ tập trung, có cấu trúc: tối thiểu là các bảng dữ liệu sạch trong hệ thống ERP/MES/SCADA, không rải rác file Excel cá nhân

Nhiều doanh nghiệp hỏi “bao giờ triển khai được AI?”. Câu trả lời thành thật:

“Ngày nào dữ liệu của anh chị đủ sạch để tin được, ngày đó AI mới giúp được.”

3.2. Xây “đội nhỏ AI” nhưng gắn chặt hiện trường

Thay vì lập hẳn “Trung tâm AI” hoành tráng rồi… để trống, cách khả thi hơn cho doanh nghiệp Việt là:

• Bắt đầu với nhóm 3–7 người: 1–2 người hiểu dữ liệu/IT, 1–2 kỹ sư quy trình, 1 người “thực chiến” ở xưởng hoặc kinh doanh, thêm 1 người quản lý project
• Giao nhiệm vụ rõ:
  • Chọn 1–2 bài toán cụ thể (ví dụ: giảm phế phẩm 10% một dây chuyền, giảm 5% chi phí logistics tuyến miền Trung)
  • Thử nghiệm các công cụ AI có sẵn trên cloud, không tự viết model từ đầu
• Đánh giá kết quả trong 3–6 tháng, rồi nhân rộng, không lao vào 10 bài toán cùng lúc

3.3. Ưu tiên “AI trợ lực” hơn là “AI thay thế”

Google cũng thừa nhận thiếu năng lực tính toán đang kìm hãm việc ra mắt sản phẩm. Doanh nghiệp thì còn hạn chế hơn nhiều, nên không thực tế nếu mơ “AI thay hết kỹ sư, QC, kế hoạch sản xuất”.

Hướng khả thi hơn:

• AI gợi ý kế hoạch, con người quyết định cuối cùng
• AI tự động hóa công việc lặp lại, con người tập trung xử lý ngoại lệ, trao đổi với khách hàng, cải tiến quy trình
• AI tóm tắt dữ liệu, báo cáo, ban lãnh đạo bớt thời gian xem file Excel, có thời gian nghĩ chiến lược

Khi thiết kế dự án chuyển đổi số, tôi thường yêu cầu một câu hỏi rất đơn giản:

“Từ góc nhìn nhân viên trực tiếp, AI này giúp họ nhanh hơn, đỡ việc hơn chỗ nào?”
Nếu không trả lời được, dự án đó rất dễ thành mô hình trình diễn.

3.4. Rủi ro và quản trị: làm rõ từ đầu

Càng nhiều AI, dữ liệu chạy qua càng lớn, thì rủi ro cũng tăng:

• Rò rỉ dữ liệu khách hàng, bản vẽ kỹ thuật, quy trình độc quyền
• Quyết định nhầm do mô hình AI bias, dữ liệu huấn luyện sai
• Phụ thuộc quá nhiều vào một nhà cung cấp cloud duy nhất

Doanh nghiệp nên:

• Xác định dữ liệu nào được phép đưa lên cloud AI công cộng, dữ liệu nào phải giữ on-premise
• Có quy trình phê duyệt cho việc dùng AI tạo nội dung, phân tích hợp đồng, đề xuất giá…
• Đảm bảo hợp đồng với nhà cung cấp có điều khoản rõ về bảo mật, quyền sở hữu dữ liệu, khả năng rút dữ liệu khi cần

---

4. Tư duy chiến lược: đừng đánh giá AI như một dự án IT

Các “ông lớn” như Google, Microsoft, Amazon đều coi AI là chi phí vốn chiến lược, không phải chi phí hoạt động thông thường. Doanh nghiệp Việt, nếu tiếp cận AI như mua thêm vài cái server hoặc vài license phần mềm, gần như chắc chắn sẽ bỏ lỡ cơ hội.

Tư duy đúng về đầu tư AI

Tôi thường gợi ý ba câu hỏi cho ban lãnh đạo:

1. Nếu đối thủ trong ngành dùng AI tối ưu vận hành và giảm chi phí 15–20%, công ty mình còn cạnh tranh được không?
2. Nếu không đầu tư AI trong 3 năm tới, mình có chấp nhận bị định giá thấp hơn khi gọi vốn / bán công ty không?
3. Mức lỗ chấp nhận được khi thử nghiệm AI trong 1–2 năm là bao nhiêu? (có thể thất bại vài dự án nhưng đổi lại là năng lực nội bộ)

Khi trả lời rõ, doanh nghiệp sẽ bớt “lăn tăn” chuyện vài tỷ, vài trăm nghìn USD cho AI, và tập trung vào tốc độ học – tốc độ thử nghiệm.

Lựa chọn chiến lược cho doanh nghiệp sản xuất Việt

Tùy quy mô và vị thế, có thể chọn 1 trong 3 hướng:

• Người dẫn đầu (early mover): doanh nghiệp có tiềm lực, chấp nhận đầu tư mạnh 2025–2027, mục tiêu trở thành “nhà máy thông minh” mẫu ngành
• Người theo nhanh (fast follower): không đi đầu nhưng bắt buộc triển khai nghiêm túc sau khi có mô hình tham chiếu; tránh chậm hơn đối thủ quá 2–3 năm
• Người chuyên biệt (niche player): không cạnh tranh về quy mô, nhưng dùng AI để siêu tối ưu 1–2 năng lực cốt lõi (chất lượng, thời gian giao hàng, sản xuất theo đơn)

Điều tệ nhất là không chọn gì cả, chỉ tham gia vài dự án nhỏ cho “có chuyển đổi số”, rồi 3–5 năm nữa nhận ra mình bị lùi hẳn một thế hệ.

---

5. Từ lời cảnh báo của Google đến hành động cụ thể hôm nay

Câu chuyện Google phải “chạy hụt hơi” vì thiếu năng lực tính toán – dù đã chi hàng chục tỷ USD – cho thấy một điều: AI không phải trò chơi nửa vời. Ngay cả các tập đoàn lớn cũng bị giới hạn bởi hạ tầng, chứ không phải ý tưởng.

Doanh nghiệp Việt Nam có lợi thế là không cần xây hạ tầng AI từ đầu. Hạ tầng đó đang được Google, Microsoft, Amazon… mở rộng 1.000 lần vì nhu cầu toàn cầu. Phần việc của chúng ta là:

• Chuẩn bị dữ liệu, quy trình, con người để sẵn sàng “cắm” vào hạ tầng đó
• Chọn bài toán kinh doanh rõ ràng để AI tạo ra tiền thật, tiết kiệm thật
• Xây dựng tư duy đầu tư dài hạn, coi AI là hạ tầng cạnh tranh, không phải mốt thời thượng

Nếu bạn là chủ doanh nghiệp hoặc lãnh đạo phụ trách chuyển đổi số, câu hỏi không còn là “có nên làm AI không”, mà là:

Đến 31/12/2026, bạn muốn công ty mình đang ở nhóm nào: người dẫn đầu, người theo nhanh, hay người bị bỏ lại?

Nếu bạn muốn bàn sâu hơn về lộ trình AI trong sản xuất, logistics hoặc bán lẻ cho bối cảnh Việt Nam, hãy bắt đầu từ một bản đồ rất thực tế: 3 bài toán ưu tiên + 12 tháng thử nghiệm có kiểm soát. Từ đó, mọi quyết định đầu tư mới thực sự có cơ sở.