Google là công ty con chính của Alphabet Inc. và đã mở rộng vượt xa lĩnh vực tìm kiếm để trở thành một trong những hệ sinh thái công nghệ lớn nhất thế giới. Công việc của công ty bao gồm phần mềm, quảng cáo, nền tảng di động, điện toán đám mây, phần cứng, và
trí tuệ nhân tạo tiên tiến. Sứ mệnh tổ chức thông tin của công ty đã phát triển thành việc xây dựng các sản phẩm và cơ sở hạ tầng định hình cách hàng tỷ người dùng tương tác với công nghệ mỗi ngày.
1. Dòng sản phẩm tiêu dùng và quảng cáo của Google vẫn là phân khúc kinh doanh lớn nhất. Bao gồm Google Search, công cụ tìm kiếm được sử dụng rộng rãi nhất thế giới; YouTube, nhà lãnh đạo toàn cầu về nội dung video và quảng cáo số; và Android, hệ điều hành di động được áp dụng rộng rãi nhất toàn cầu. Cùng nhau, các nền tảng này neo doanh thu quảng cáo của Google và xác định phạm vi tiếp cận toàn cầu của công ty.
2. Dòng sản phẩm doanh nghiệp và cơ sở hạ tầng của Google hỗ trợ các doanh nghiệp, nhà phát triển, và tổ chức trên toàn thế giới. Phân khúc này bao gồm Google Cloud, cung cấp điện toán đám mây, phân tích dữ liệu, và cơ sở hạ tầng AI; Google Workspace, bộ công cụ năng suất bao gồm Gmail, Docs, Sheets, và Drive; và các dòng phần cứng Pixel và Nest của công ty, tích hợp các tính năng AI trên điện thoại thông minh và thiết bị nhà thông minh. Nó cũng bao gồm Google Research và DeepMind, thúc đẩy các công nghệ nền tảng được sử dụng trong hệ sinh thái sản phẩm rộng lớn hơn của công ty.
3. Dòng sản phẩm AI của Google đang trở thành trung tâm ngày càng quan trọng trong chiến lược dài hạn của công ty.
• Gemini 3.0, mô hình AI đa phương thức mới nhất của Google được sử dụng trên Search, Workspace, và Android
• Gemini Advanced và Gemini cho Doanh nghiệp, dịch vụ AI đăng ký cho cá nhân và tổ chức
• AI agents và công cụ nhà phát triển tích hợp với Google Cloud, Workspace, và nền tảng di động
• Các hệ thống AI ứng dụng của DeepMind, cung cấp năng lượng cho tối ưu hóa, nghiên cứu an toàn, và khả năng agent mới nổi
Mặc dù Google không báo cáo AI như một danh mục doanh thu riêng biệt, AI thúc đẩy tỷ lệ tăng trưởng của Cloud và việc sử dụng sản phẩm, và nhiều tính năng mới trong hệ sinh thái của Google được xây dựng trực tiếp trên các mô hình dựa trên Gemini.
Google vs. Nvidia vs. OpenAI: Ai Đang Thắng Cuộc Đua AI Năm 2025?
Cuộc đua AI năm 2025 không được xác định bởi một dẫn đầu duy nhất mà bởi ba công ty thúc đẩy lĩnh vực này tiến về phía trước từ các góc độ khác nhau. Google định hình cách AI tiếp cận hàng tỷ người dùng,
Nvidia cung cấp sức mạnh tính toán để huấn luyện hầu hết các mô hình hiện đại, và OpenAI thúc đẩy tiến bộ nhanh chóng trong phát triển mô hình. Vai trò của họ giao thoa, nhưng mỗi công ty dẫn đầu trong một phần khác nhau của bối cảnh.
Tổng Thể: Hệ Sinh Thái Tích Hợp Của Google Mang Lại Lợi Thế Chiến Lược
Sức mạnh của Google năm 2025 đến từ một ngăn xếp AI được kết nối chặt chẽ. Google DeepMind xây dựng các mô hình, Alphabet vận hành các trung tâm dữ liệu được hỗ trợ bởi TPU, và công ty triển khai AI trên Search, YouTube, Android, Workspace, và Cloud. Sự liên kết này cho phép Google cập nhật toàn bộ hệ sinh thái thông qua một nền tảng mô hình duy nhất.
Nvidia dẫn đầu tính toán AI với GPU của mình nhưng không vận hành các sản phẩm AI quy mô người tiêu dùng. OpenAI di chuyển nhanh trong phát triển mô hình nhưng phụ thuộc vào đám mây và phần cứng bên ngoài. Microsoft thúc đẩy AI doanh nghiệp thông qua Azure nhưng thiếu kiểm soát đầy đủ của ngăn xếp mô hình và phân phối di động. Google vẫn là công ty duy nhất kết hợp nghiên cứu mô hình nội bộ, phần cứng độc quyền, và truy cập ngay lập tức đến hàng tỷ người dùng.
So Sánh Mô Hình: Google Ưu Tiên Tích Hợp Hệ Sinh Thái Trong Khi Các Phòng Thí Nghiệm AI Cạnh Tranh Tự Do
Gemini 3.0 cung cấp năng lượng cho các sản phẩm chính của Google, từ Search và Workspace đến Android và Pixel. Thay vì đua để thắng benchmark, Google tập trung vào việc nhúng Gemini vào quy trình làm việc hàng ngày, điều này mang lại cho mô hình việc sử dụng rộng rãi, ổn định ngay cả khi nó không phải là người thực hiện hàng đầu trong mọi bài kiểm tra.
Các mô hình hàng đầu khác trong cuộc cạnh tranh AI
• Gemini 3.0 (Google) được tối ưu hóa cho lý luận đa phương thức và trải nghiệm sản phẩm tích hợp.
• Claude (Anthropic) mạnh trong lý luận có cấu trúc và các nhiệm vụ doanh nghiệp được liên kết an toàn.
• Mô Hình Perplexity (Perplexity AI) được thiết kế cho độ chính xác truy xuất và câu trả lời kiểu tìm kiếm.
• DeepSeek V3.1 (DeepSeek Labs) hiệu quả trong lý luận kỹ thuật và một số mô phỏng giao dịch.
• Dòng GPT-5 (OpenAI) được sử dụng rộng rãi thông qua ChatGPT, API, và quy trình agent.
• Grok-4 (xAI) được xây dựng để truy cập dữ liệu thời gian thực và lặp nhanh.
Một tình huống thú vị đến từ thử nghiệm Alpha Arena trên
Perp Dex Hyperliquid, nơi mỗi mô hình nhận được mười nghìn đô la để giao dịch crypto perpetual. Sau bảy mươi hai giờ, DeepSeek V3.1 và Grok-4 ghi nhận mức tăng trên mười bốn phần trăm, trong khi GPT-5 và Gemini 2.5 Pro ghi nhận thua lỗ. Kết quả phản ánh hiệu suất trong thiết lập cụ thể đó và không nên được xem như một xếp hạng chung về khả năng của mô hình.
Dù có sự cạnh tranh gay gắt giữa các phòng thí nghiệm mô hình, sức mạnh của Google vẫn là khả năng triển khai Gemini trên các sản phẩm được sử dụng hàng ngày bởi hàng tỷ người.
So Sánh Phần Cứng: Nvidia Dẫn Đầu Tính Toán Trong Khi Google Tối Ưu Quy Mô Nội Bộ
Google huấn luyện và phục vụ Gemini bằng Tensor Processing Unit (TPU), được thiết kế cho các khối lượng công việc quy mô lớn hiệu quả trên cơ sở hạ tầng riêng của họ. TPU cho Google quyền kiểm soát chi phí và hiệu suất, mặc dù chúng không được sử dụng rộng rãi bên ngoài công ty.
Cách các chiến lược phần cứng khác nhau
• Nvidia vẫn là nhà lãnh đạo ngành trong phần cứng AI, cung cấp năng lượng cho hầu hết việc huấn luyện và suy luận mô hình toàn cầu.
• Google sử dụng TPU chủ yếu trong đám mây và đường ống mô hình riêng của mình, mang lại hiệu quả nội bộ nhưng hiện diện thị trường hạn chế.
• OpenAI phụ thuộc vào phần cứng Nvidia thông qua Microsoft Azure và không vận hành chip riêng.
Nvidia thống trị lớp tính toán toàn cầu, trong khi Google tập trung vào việc chạy ngăn xếp AI nội bộ một cách hiệu quả.
Chiến Trường Mới Nổi: Lưu Trữ Đám Mây Và Năng Lượng
Khi các mô hình AI mở rộng, thông lượng lưu trữ và di chuyển dữ liệu đã trở thành những ràng buộc chính. Google liên kết hệ thống huấn luyện TPU trực tiếp với lớp lưu trữ của mình, trong khi AWS và Azure dựa vào mạng dữ liệu toàn cầu để xử lý các bộ dữ liệu ngày càng lớn. Các nền tảng
lưu trữ phi tập trung như
Filecoin và
Arweave cũng cung cấp dung lượng phân tán cho dữ liệu không thời gian thực, thêm một lựa chọn khác vào ngăn xếp lưu trữ.
Năng lượng và làm mát giờ đây xác định tốc độ các cụm AI có thể phát triển. Google đang đầu tư vào năng lượng tái tạo, cơ sở TPU làm mát bằng chất lỏng, và khám phá các nguồn baseload
được hỗ trợ hạt nhân để hỗ trợ mở rộng dài hạn. Nvidia tiếp tục cải thiện hiệu quả GPU, trong khi OpenAI dựa vào dấu chân trung tâm dữ liệu ngày càng tăng của Microsoft, cũng bao gồm quan tâm đến cơ sở hạ tầng được cung cấp năng lượng hạt nhân. Những yếu tố này ngày càng định hình tốc độ mà mỗi công ty có thể mở rộng các hệ thống AI thế hệ tiếp theo.
Cách Đầu Tư Cổ Phiếu Google: Hướng Dẫn Từng Bước Với 3 Cách Khác Nhau
Các nhà đầu tư có thể tiếp cận Google thông qua thị trường chứng khoán được quy định hoặc các sản phẩm crypto-native trên BingX. Dưới đây là ba con đường rõ ràng tùy thuộc vào sở thích của bạn về quyền truy cập, tính linh hoạt, hoặc công cụ giao dịch.
1. Mua Cổ Phiếu Alphabet (GOOGL / GOOG) Trên Nền Tảng Môi Giới