Cơn sốt AI thúc đẩy doanh số Mac! Apple (AAPL.US) tham gia cạnh tranh ngân sách sức mạnh tính toán AI, tiến vào lĩnh vực hạ tầng AI

Theo Vietstock.vn, khi chiến lược tăng trưởng của gã khổng lồ điện tử tiêu dùng Mỹ Apple (AAPL.US) chuyển hướng toàn diện sang AI và dòng iPhone màn hình gập đắt đỏ, đội ngũ lãnh đạo của Apple đã bắt đầu đưa ra một lý do bán hàng khác thường nhưng rất hấp dẫn về mặt chi phí cho các khách hàng doanh nghiệp lớn khi những mẫu máy tính để bàn mới của hãng bắt đầu được giao vào thứ Ba theo giờ Mỹ: mua những thiết bị máy tính hiệu năng cao này rẻ hơn nhiều so với việc thuê các trung tâm dữ liệu AI quy mô lớn.

Được biết, dòng Mac mini và Mac Studio mới được nâng cấp của Apple sẽ có thể xử lý cục bộ một số tác vụ AI phức tạp/các tải công việc AI inference, với giá bán gần 20.000 USD, sẽ đối đầu trực tiếp với GPU máy trạm hiệu năng cao của Nvidia (NVDA.US) cũng như các mẫu máy tính để bàn xử lý AI trên thiết bị mới của các nhà sản xuất máy tính cá nhân Mỹ như Microsoft (MSFT.US), HP (HPQ.US) và Dell (DELL.US). Dự kiến những mẫu máy mới này sẽ là tâm điểm trong sự kiện Windows của Microsoft được tổ chức tại San Francisco vào tháng tới.

AI agent đang mở ra thị trường mới cho Mac, xuất phát từ nhu cầu về tính toán cục bộ để duy trì tác vụ liên tục. Quy trình công việc agent mà OpenClaw tiêu biểu, liên tục gọi model, đọc file, chạy code, thao tác trình duyệt và kiểm tra kết quả, biến máy tính từ thiết bị chờ thao tác người dùng thành nền tảng thực thi nhiệm vụ liên tục. Muse và Astra - hai công cụ đang gây sốt toàn cầu gần đây - rõ ràng đã mở rộng phạm vi ứng dụng tự động hóa tác vụ phức tạp; về mặt trải nghiệm chuyên môn và logic kinh doanh, điều này kỳ vọng sẽ gia tăng nhu cầu với các thiết bị tính toán cục bộ có thể chạy lâu dài, hiệu suất năng lượng cao và triển khai thuận tiện. Đặc biệt, dòng sản phẩm Mac của Apple có thể đảm nhận tác vụ chạy công cụ cục bộ, xử lý dữ liệu riêng tư, triển khai model mã nguồn mở và cộng tác với mô hình đám mây.

Tuy nhiên, cần lưu ý rằng "hệ thống máy tính để bàn do Mac của Apple dẫn đầu rẻ hơn" không đồng nghĩa với khả năng tính toán/công suất có thể so sánh với cả một trung tâm dữ liệu AI GPU. Về mặt kinh tế, luận điểm tiết kiệm chi phí của Apple chỉ phù hợp khi hệ thống AI large model cục bộ đạt chất lượng và tốc độ phản hồi yêu cầu, đồng thời chi phí tiết kiệm từ dịch vụ cloud lâu dài lớn hơn khấu hao thiết bị, điện năng và vận hành bảo trì.

Mac cũng dựa vào GPU tích hợp trong Apple Silicon để tính toán mô hình, với lợi thế bộ nhớ hợp nhất giúp CPU và GPU dùng chung pool bộ nhớ lớn, giảm sao chép dữ liệu, đồng thời chứa trọng số mô hình cùng bộ nhớ đệm KV Cache. Với mô hình lớn, giai đoạn giải mã tạo từ từng từ một, thường bị giới hạn bởi băng thông bộ nhớ, nên "bộ nhớ lớn + băng thông cao + điện năng thấp", kết hợp lượng hóa và tối ưu phần mềm MLX, giúp chạy hiệu quả các mô hình phù hợp triển khai cục bộ. Điều này đặc biệt thích hợp cho cá nhân, nhóm nhỏ sử dụng trợ lý code, xử lý tài liệu, agent nội bộ theo thời gian dài.

Đặc biệt, phát biểu "bốn máy Mac chạy mô hình tham số nghìn tỷ" từ ban lãnh đạo Apple chứng tỏ model có thể tải và chạy inference, nhưng không đồng nghĩa với throughput, latency và khả năng concurrent tương đương cluster GPU/TPU cloud. Hiệu năng thực tế còn phụ thuộc vào độ lượng hóa, số lượng tham số kích hoạt, độ dài ngữ cảnh, giao tiếp liên thiết bị; Thunderbolt RDMA có thể giảm chi phí truyền nhưng không thể biến nhiều máy Mac thành một GPU khổng lồ không có cổ chai truyền thông. Đào tạo quy mô lớn, phục vụ số lượng lớn đồng thời, chính là lợi thế truyền thống của GPU AI Nvidia tại các trung tâm dữ liệu có bộ tăng tốc chuyên dụng, VRAM dung lượng lớn và kết nối cluster băng thông cực cao.

Apple với dòng Mac mới gia nhập cuộc đua giảm chi phí AI, cạnh tranh cùng Microsoft và Nvidia

Mac mini và Mac Studio mới cho phép xử lý local các tác vụ inference AI phức tạp, giá bán gần 20.000 USD, đối đầu trực diện với Nvidia và các hãng PC tung máy để bàn xử lý AI mới. Dự kiến dòng máy mới này sẽ thành tâm điểm trong sự kiện Windows của Microsoft tại San Francisco tháng tới.

Mac mới hướng tới tác vụ AI cường độ cao như viết mã, xử lý logic nghiệp vụ phức tạp, người dùng không cần trả phí token (đơn vị cơ bản của tính toán AI) cho OpenAI hay Anthropic nữa, vì mọi thứ xử lý local.

Lãnh đạo cấp cao của Apple hy vọng, kinh nghiệm tối ưu hiệu suất và hiệu quả năng lượng của các thiết bị pin như iPhone sẽ giúp hãng giành thị phần tại sân chơi truyền thống của Microsoft. Dẫu vậy, thử thách rất lớn: theo số liệu mới nhất của chuyên gia Linn Huang từ công ty nghiên cứu thị trường IDC, Apple chỉ chiếm khoảng 4,6% thị phần máy tính để bàn doanh nghiệp tại Mỹ; Windows tới 91,3%.

Ai cũng biết, đồng sáng lập Apple - Steve Jobs từng có thái độ trái ngược với thị trường máy tính doanh nghiệp quy mô lớn, vì người dùng cuối không thể tự do chọn sản phẩm họ thích nhất. Tuy nhiên hiện nay, Apple đang sở hữu vị thế thuận lợi ở mảng máy tính để bàn AI, một phần nhờ sự kiên trì nhiều năm với hiệu quả năng lượng và tiết kiệm điện.

Năm 2020, khi ra mắt chip Apple Silicon, Apple đã tích hợp chặt chẽ chip xử lý và chip bộ nhớ hiệu năng cao - vốn tách biệt trên PC truyền thống - vào kiến trúc bộ nhớ hợp nhất độc quyền, nhằm tăng thời lượng pin.

Kết nối chặt giữa tính toán và bộ nhớ này cũng vô tình biến Mac thành thiết bị xử lý AI xuất sắc; các hãng chip AI hàng đầu như Nvidia đến gần đây mới theo đuổi kiến trúc này. Khi công cụ mã nguồn mở OpenClaw nổi tiếng tại Trung Quốc và các thị trường khác, Mac mini của Apple liên tục cháy hàng.

Dù Mac Studio bước đầu hướng đến giới sáng tạo nội dung (chỉnh sửa video, làm nhạc), trong hai năm qua Apple đã âm thầm thêm nhiều tính năng AI độc đáo, ví dụ công nghệ kết nối liên chip đặc thù gọi là truy cập bộ nhớ trực tiếp từ xa (RDMA) qua Thunderbolt.

Tại sự kiện ra mắt vừa qua, ban lãnh đạo cấp cao Apple gây ấn tượng khi trình diễn kết nối 4 máy Mac Studio chạy một siêu mô hình AI 1.000 tỷ tham số để tìm và sửa lỗi code đồ họa. Số tham số đo mức độ phức tạp của mô hình. Những tác vụ như vậy thường phải cần data center, nhưng chỉ cần một ổ cắm tường, dàn Mac này đã hoạt động được.

"Khi bạn đặt chiếc máy này lên bàn, tức là bạn đã chi tiền. Tôi tin chắc, giá trị chúng tôi mang lại là vượt trội dù về hiệu năng hay chi phí," Giám đốc phần cứng Apple - Johny Srouji nói. "Không cần trả phí theo token. Bạn chỉ việc dùng đi dùng lại chiếc máy ấy."

Microsoft cũng đang cạnh tranh với Apple ở thị trường tăng trưởng lớn này, CEO Satya Nadella gọi inference AI trên thiết bị là "trí tuệ không bị tính phí theo lượng token dùng thực tế". Ông còn tiết lộ sẽ tích hợp nhiều tính năng AI vào siêu ứng dụng Windows sắp tới.

Tuy nhiên, vị thế dẫn đầu lâu năm ở mảng máy doanh nghiệp đồng nghĩa Microsoft phải hỗ trợ phần cứng của nhiều hãng. Điều này có thể buộc lập trình viên Windows muốn tối ưu hiệu năng chip cụ thể phải làm thêm nhiều việc hơn. Nói cách khác, thị phần doanh nghiệp cực lớn khiến Windows phải đảm bảo tương thích với muôn vàn phần cứng, đồng nghĩa muốn tối ưu hiệu năng chip nào đó, đội ngũ phát triển sẽ phải gia công tích hợp tùy chỉnh nhiều hơn.

Ví dụ, cùng một chương trình AI chạy trên CPU, GPU hay NPU của các hãng khác nhau sẽ cần tối ưu cho từng kiến trúc, driver, interface tính toán và quản lý bộ nhớ riêng. Hệ sinh thái phần cứng khổng lồ của Windows mở rộng tính tương thích, đồng thời tăng độ phức tạp việc tối ưu hiệu năng; trong khi Apple kiểm soát cả chip, hệ điều hành, công cụ lập trình - hợp nhất cho tối ưu toàn hệ thống dễ dàng hơn.

Trả lời phỏng vấn, Microsoft cho biết hãng luôn hợp tác cùng các đối tác chip để đơn giản hóa khối lượng inference AI qua Windows ML, đồng thời đầu tư tích cực phát triển RDMA. Nvidia từ chối bình luận, song khi ra mắt chip máy tính cá nhân mới mùa hè vừa rồi, CEO Jensen Huang của Nvidia khẳng định chưa có ý định cạnh tranh trực tiếp Apple, mà sẽ tập trung mở rộng các khả năng của PC Windows.

Vùng đất chủ đạo của Nvidia vẫn là các trung tâm dữ liệu AI quy mô siêu lớn. Srouji cho biết Apple định hướng cho khách doanh nghiệp triển khai model AI large language trên Mac từ cấp thiết bị mạnh nhất Mac Studio tới các thiết bị iPhone, iPad giá rẻ nhất, nhờ cùng chung kiến trúc và nguyên lý thiết kế chip.

"Bạn hoàn toàn có thể đổ rất nhiều điện vào data center," Srouji chia sẻ trong phỏng vấn. "Tuy nhiên, Apple chủ trương mang tới đa dạng sản phẩm để khách hàng chọn lựa phù hợp: tôi cần máy tính nào, thiết bị gì?"

Khi AI agent tiến về bàn làm việc, dòng Mac đón làn sóng nhu cầu năng lực tính toán bùng nổ! Không gian tăng trưởng AI của Apple tiếp tục mở rộng

Lãnh đạo Apple rõ ràng kỳ vọng các doanh nghiệp toàn cầu sẽ chuyển một phần đầu tư AI cloud - mà phố Wall dự báo sẽ vượt 3.000 tỷ USD cho hạ tầng AI trên toàn cầu trước 2030 - thành ngân sách mua thiết bị tính toán Apple: với các khối lượng công việc gọi model thường xuyên, có thể triển khai local, doanh nghiệp sẽ chia nhỏ chi phí máy, điện, vận hành lên hàng loạt tác vụ để tăng tính dự đoán chi phí lâu dài. Tương tự, khi các hãng thiết bị bán dẫn như ASML (ASML.US) hưởng lợi nhờ đầu tư AI vào mở rộng năng lực chip, Apple lấy đơn đặt hàng procurement thiết bị tính toán đầu cuối, mở rộng dòng chảy đầu tư AI từ sản xuất chip sang tới bàn doanh nghiệp.

Như phân tích ở trên, AI agent mở thị trường mới cho Mac nhờ yêu cầu tính toán cục bộ duy trì tác vụ liên tục. Lợi thế công nghệ của Apple hội tụ ở bộ nhớ hợp nhất, bộ nhớ lớn, hiệu quả năng lượng và tối ưu phần cứng phần mềm đồng bộ. Trong quá trình dòng large model tạo từng từ mới với mức độ đồng thời thấp, băng thông nhớ đọc trọng số model cực kỳ quan trọng; ngữ cảnh dài và tác vụ đồng thời nhiều hơn càng đòi hỏi dung lượng KV cache lớn. Bộ nhớ hợp nhất cho phép CPU và GPU dùng pool bộ nhớ chung, hạn chế sao chép dữ liệu, giúp nhiều khối lượng công việc local vận hành hiệu quả.

Từ góc độ đầu tư, cơ hội trực tiếp nhất của Apple là tăng doanh số Mac, tăng tỷ trọng bộ nhớ cao, và tăng xâm nhập nhóm khách hàng doanh nghiệp. Các công cụ nhẹ và agent luôn chạy nền mở rộng không gian ứng dụng của Mac mini, trong khi model local lớn hơn, workflow đồng thời hoặc cluster nhỏ sẽ tăng nhu cầu với Mac Studio, sản phẩm cấu hình cao.

Khi thiết bị đầu cuối như desktop có thể đảm đương liên tục các nhiệm vụ có giá trị kinh tế, tiêu chí đánh giá hiệu quả đầu tư sẽ chuyển sang tiết kiệm thời gian công việc, số tác vụ hoàn thành và chi phí thuê ngoài nguồn lực tính toán. Cùng lúc đó, Apple đã phát triển hệ thống private cloud với chip tự nghiên cứu hỗ trợ Apple Intelligence trên cloud, mở ra không gian tối ưu chi phí dịch vụ, tốc độ phản hồi và mô hình xử lý dữ liệu với phối hợp cloud và thiết bị.

Máy chủ AI doanh nghiệp là hướng tăng trưởng dài hơi hơn mà lãnh đạo Apple hướng đến. Ngày 16/9, The Information dẫn nguồn tin nội bộ rằng Apple đang nghiên cứu server AI inference cho doanh nghiệp dùng chip M8 Ultra, có thể kết nối Nvidia NVLink Fusion, với lộ trình tạm thời là năm 2029, nhưng kế hoạch này chưa được hãng xác nhận chính thức. Nếu thành hiện thực, Apple có thể mở rộng lợi thế từ chip, RAM, toolchain phần mềm, thiết kế toàn hệ thống sang các giải pháp inference doanh nghiệp quy mô lớn hơn. Sức hút thương mại là: khi agent vận hành liên tục, khách hàng sẽ quan tâm nhiều hơn đến tổng chi phí, điện năng và tiện lợi triển khai cho từng tác vụ thành công, tất cả là điểm mạnh cạnh tranh của Apple; nhu cầu Mac hiện tại cùng nghiên cứu server lâu dài tạo nên động lực tăng trưởng kết nối với nhau.