Tại sao chiến lược AI của Alphabet có thể mang lại lợi nhuận lớn hơn Nvidia vào năm 2026

Lập luận cho một Nhà chơi AI Đa dạng hóa

Trong khi Nvidia đã chiếm lĩnh câu chuyện hạ tầng AI—với cổ phiếu tăng hơn 1.000% kể từ khi ChatGPT ra mắt—cảnh quan AI đang chuyển dịch hướng tới đa dạng hóa. Alphabet đang ở vị trí để nắm bắt giá trị trên nhiều phương diện mà doanh nghiệp GPU tập trung vào một mục tiêu của Nvidia không thể sánh bằng.

Theo phân tích thị trường từ các nhà quan sát như Kevin Levy, câu hỏi quan trọng không phải là AI có tiếp tục thúc đẩy lợi nhuận thị trường hay không, mà là những công ty nào sẽ duy trì tăng trưởng khi cạnh tranh ngày càng gay gắt. Cách tiếp cận đa diện của Alphabet đối với trí tuệ nhân tạo—bao gồm chip tùy chỉnh, mô hình ngôn ngữ lớn, dịch vụ đám mây và ứng dụng thực tế—đưa ra một lựa chọn hấp dẫn thay thế cho câu chuyện dựa trên GPU.

Đà phát triển phần cứng: TPUs thách thức sự thống trị của GPU

Các Tensor Processing Units tùy chỉnh của Alphabet đại diện cho một trở ngại cấu trúc đối với thị phần của Nvidia. Hiệu suất tài chính mới nhất của Google Cloud cho thấy mức độ quan trọng: tăng trưởng doanh thu 34% với biên lợi nhuận hoạt động mở rộng lên 24%, phần lớn nhờ vào việc adoption TPU.

Danh sách chờ đợi kể rõ câu chuyện hơn bất kỳ chỉ số hàng quý nào. Đến quý 3, doanh thu đạt $155 tỷ đô la ( tăng 46% so với cùng kỳ), ban lãnh đạo dự báo nhu cầu duy trì tăng trưởng. Khác với sự tăng trưởng phụ thuộc vào GPU của Nvidia, các TPU này thu hút các doanh nghiệp chú trọng chi phí đang tìm kiếm hiệu quả.

Dữ liệu triển khai thực tế quan trọng ở đây. Anthropic xác nhận sẽ tích hợp TPU vào các khối lượng công việc sản xuất bắt đầu từ năm 2026, trong khi Alphabet được cho là đã hợp tác với Meta Platforms để sử dụng các chip này và tối ưu hóa khả năng tương thích với PyTorch. Khi các nhà lãnh đạo khung công nghệ AI chuyển đổi phần cứng, sự thay đổi hệ sinh thái sẽ diễn ra nhanh hơn.

Ưu thế phần mềm và doanh thu cấp phép

Phiên bản Gemini 3.0 ra mắt tháng 11 đã thể hiện sự ngang bằng về mặt kỹ thuật—và trong nhiều trường hợp, vượt trội—so với các mô hình ngôn ngữ lớn cạnh tranh từ Anthropic và OpenAI. Chiến thắng trong các bài kiểm tra chuẩn đã thúc đẩy phản ứng của ngành: tuyên bố “đỏ mã” của Sam Altman từ OpenAI nhấn mạnh áp lực cạnh tranh, trong khi lượt tải ứng dụng Gemini đạt 650 triệu người dùng hoạt động hàng tháng.

Cơ hội cấp phép làm rõ giá trị đề xuất. Việc Apple sẵn sàng trả $1 tỷ đô la hàng năm để tích hợp Gemini vào Siri thể hiện doanh thu thuần lợi nhuận cho Alphabet. Vì Apple vận hành mô hình trên các máy chủ của riêng mình, việc cấp phép phần mềm gần như là toàn bộ lợi nhuận—mô hình kinh doanh mà Nvidia không thể tái tạo chỉ dựa vào doanh số phần cứng.

Tận dụng lợi thế trong hệ sinh thái

Khác với các đối thủ tận dụng các công cụ AI bên ngoài, Alphabet sử dụng các sáng kiến của mình một cách nội bộ. Việc tích hợp các tính năng AI vào Google Search—đặc biệt là AI Overviews và AI Mode—đã mở rộng khối lượng truy vấn mà không làm giảm doanh thu. Công ty đã giảm đáng kể chi phí hạ tầng cho các tính năng AI này, cải thiện kinh tế đơn vị mỗi quý.

Doanh thu từ tìm kiếm tăng trưởng nhanh hơn, đạt 15% trong quý 3 năm 2025. YouTube cũng theo đà này, tăng 15% trong quý gần nhất, nhờ vào các công cụ chỉnh sửa video hỗ trợ AI, tạo thumbnail và nhận diện sản phẩm. Đây không phải là các trường hợp sử dụng lý thuyết; chúng đã tạo ra lợi nhuận rõ ràng.

Waymo mang đến một góc độ đa dạng hóa khác. Dịch vụ robotaxi đã thực hiện 14 triệu chuyến đi trong năm 2025—gấp ba lần năm trước—với mục tiêu đạt 1 triệu chuyến hàng tuần vào cuối năm 2026 trên 20 thành phố. Việc kiếm tiền sớm từ xe tự hành có thể trở thành một nguồn doanh thu quan trọng.

Chênh lệch định giá trong bối cảnh tăng trưởng cao

Khoảng cách định giá giữa Alphabet và Nvidia cho thấy sự định giá sai lệch trên thị trường hiện tại. Alphabet giao dịch dưới 30 lần lợi nhuận dự kiến, trong khi Nvidia có hơn 40 lần. Đối với một công ty thúc đẩy tăng trưởng trong hạ tầng đám mây, cấp phép phần mềm và các dịch vụ mới như robotaxi, mức chiết khấu này dường như không hợp lý.

Với khả năng tạo ra tiền mặt—hàng chục tỷ đô la mỗi năm—ban lãnh đạo duy trì sự linh hoạt để mở rộng chương trình mua lại cổ phiếu, tạo thêm sự tích lũy lợi nhuận trên mỗi cổ phiếu ngoài tăng trưởng tự nhiên.

Thách thức của Nvidia khi bước vào năm 2026 là quản lý kỳ vọng. Sau khi đã thu lợi nhuận đáng kể, nhà sản xuất chip này phải vượt qua các ước tính cao của thị trường để mang lại lợi nhuận vượt trội. Sự xâm phạm cạnh tranh từ TPU và các bộ tăng tốc tùy chỉnh khác càng làm giảm khả năng tăng trưởng vượt trội.

Khung đầu tư

Alphabet thể hiện một câu chuyện tăng trưởng quy mô doanh nghiệp điển hình. Công ty không chọn giữa các cơ hội trí tuệ nhân tạo; mà còn chiến thắng đồng thời trong các lĩnh vực chip, mô hình, hạ tầng đám mây và ứng dụng. Sự đa dạng này giúp giảm thiểu rủi ro điểm yếu duy nhất mà các nhà cung cấp hạ tầng AI thuần túy phải đối mặt.

Đối với các nhà đầu tư cân nhắc giữa tiềm năng tăng trưởng và cạnh tranh, sự kết hợp của Alphabet về quy mô, mở rộng lợi nhuận và nhiều phương diện tăng trưởng cho thấy năm 2026 có thể mang lại lợi ích cho việc đầu tư vào AI rộng rãi hơn là các khoản đầu tư hẹp hơn.