Tháng 11 năm 2022, ChatGPT ra mắt và sau đó đã châm ngòi cho cuộc chạy đua vũ trang với AI tốn kém nhất lịch sử công nghệ. Microsoft, Google, Meta, Amazon – những đại gia công nghệ đã lao vào cuộc chơi và rót hàng trăm tỷ đô la. Còn Apple? Im lặng. Có cố gắng nhưng không đáng kể?! Báo chí chỉ trích. Nhà đầu tư lo ngại. Nhưng ba năm sau, có vẻ như Tim Cook đang cười thầm.
Bài toán 700 tỷ Dollar
Con số này không phải nói đùa. Alphabet, Microsoft, Meta và Amazon cộng lại dự kiến chi gần 700 tỷ USD vào năm 2026 chỉ cho hạ tầng AI, con số này thậm chí còn gấp đôi năm 2025. Riêng Amazon dự kiến 200 tỷ USD, Alphabet từ 175-185 tỷ USD, Meta từ 115-135 tỷ USD.
Với 1 lưu ý nhỏ rằng GDP của cả nước Việt Nam năm 2025 mới chỉ vừa vượt ngưỡng 500 tỷ USD, tức là chưa bằng con số dự chi của 4 đại tập đoàn công nghệ kể trên. Để biết số tiền đang đốt cho AI lớn đến thế nào.
Còn Apple? Họ vừa ký thỏa thuận sử dụng Gemini của Google với giá khoảng 1 tỷ USD mỗi năm. Tức là trong khi các đối thủ đốt hàng trăm tỷ để xây bộ não AI, Apple chỉ mất 1 tỷ để thuê nó.
Sự chênh lệch này không phải ngẫu nhiên. Nó phản ánh một triết lý chiến lược mà giới học thuật đã nghiên cứu từ lâu: Second-Mover Advantage — lợi thế của người đi sau.
Khi đi chậm lại thành đi đúng: Nghiên cứu nói gì?
Tiên phong = thất bại?
Peter Golder và Gerard Tellis, hai giáo sư marketing tại USC, đã thực hiện nghiên cứu phân tích khoảng 500 thương hiệu trong 50 ngành hàng. Kết quả khiến nhiều người ngạc nhiên: gần một nửa (47%) các công ty tiên phong, tức những người đi đầu vào thị trường, đều thất bại. Quan trọng hơn, những công ty trở thành leader dài hạn thường gia nhập thị trường trung bình 13 năm sau người tiên phong.
Nghiên cứu của Kellogg School of Management (Northwestern University) cũng chỉ ra một thực tế: trong nhiều ngành, chi phí bắt chước chỉ bằng khoảng 2/3 chi phí R&D mà người đi đầu phải gánh chịu. Điều này có nghĩa là với các công ty có nguồn lực mạnh, việc để người khác tiên phong rồi tìm cơ hội trưng dụng thị trường của họ đã tạo ra sau đó là chiến lược hoàn toàn hợp lý.
Khi chờ đợi chủ động cũng là 1 chiến lược
Donald Sull, giáo sư tại MIT Sloan School of Management, đã phát triển khái niệm “Strategy as Active Waiting” (Chiến lược Chờ Đợi Chủ Động) trong nghiên cứu đăng trên Harvard Business Review năm 2005. Theo đó, ông lập luận rằng các cơ hội kinh doanh lớn rất hiếm, chỉ đến một hoặc hai lần trong một thập kỷ. Và hầu hết thời gian, công ty không thể tạo ra cơ hội mà chỉ có thể chuẩn bị cho chúng]. Trong giai đoạn “chờ đợi chủ động”, lãnh đạo cần: thăm dò tương lai, giữ gìn nguồn lực, duy trì kỷ luật tổ chức, và khi cơ hội vàng xuất hiện, thì sẽ tìm cách tập trung tài nguyên để nắm bắt thời điểm và tấn công để giành lấy lợi thế chủ chốt.
Việc này nghe có vẻ quen đúng không? Trên thực tế, Apple đang ngồi trên đống tiền mặt khoảng 157 tỷ USD (=1/3 cả GDP Việt Nam, và quan trọng đây là TIỀN MẶT, quá khủng khiếp). Trong khi đối thủ của họ đang rút cạn dòng tiền tự do để chạy đua theo sự phát triển của AI. Morgan Stanley dự báo Amazon có thể có dòng tiền tự do âm gần 17 tỷ USD trong năm 2026.
Đôi khi lại là chiến lược tối ưu nhất
Từ góc độ lý thuyết trò chơi, theo 1 nghiên cứu cho thấy trong những thị trường có những người sở hữu được lợi thế người đi sau, các doanh nghiệp có xu hướng tham gia cuộc chiến tiêu hao, khi những người chơi ai cũng đều muốn trở thành người theo sau để tiết kiệm chi phí gia nhập và học hỏi từ sai lầm của người đi trước. Chính vì thế, chiến lược chờ đợi lại trở thành tối ưu và khôn ngoan nhất.
Bởi vì đôi khi bất chiến tự nhiên thành.
Điều thú vị là nghiên cứu chỉ ra: trong trạng thái cân bằng, việc trì hoãn gia nhập thị trường không phải là thụ động mà là chiến lược hiệu quả khi người đi sau có thể hưởng lợi miễn phí trên công sức của người đi trước. Apple đang làm đúng điều này: để OpenAI, Google, Anthropic đốt hàng trăm tỷ để phát triển model, sau đó thuê lại với chi phí nhỏ hơn nhiều.
Apple Đang Chơi Nước Cờ Gì?
Tầng 1: Biến AI thành hàng hóa thông thường (Commodity)
Theo Bloomberg, Apple có quan điểm nội bộ rằng các mô hình ngôn ngữ lớn như hiện tại mà nhiều bên theo đuổi rồi sẽ trở thành hàng hóa thông thường, không đáng để đầu tư phát triển độc quyền. Nếu nhìn vào diễn biến thị trường, quan điểm này có cơ sở: GPT-4 ra mắt với khoảng cách dẫn đầu đáng kể, nhưng chỉ vài tháng sau Claude và Gemini đã bắt kịp. DeepSeek chứng minh có thể tạo ra những model có thể được xây với chi phí thấp hơn nhiều so với OpenAI, trực tiếp phá giá thị trường. Theo đó giá API của các mô hình ngôn ngữ đã giảm 97% so với thời GPT-3 ra mắt.
Vậy nếu xem các mô hình ngôn ngữ AI hiện tại chỉ là “hàng hoá thông thường”, thì giá trị sẽ chảy về đâu? Về năng lực phân phối và khả năng nắm giữ một số lượng lớn khách hàng, chính xác là hai thứ Apple có trong tay, thậm chí rất nhiều.
Tầng 2: Làm “cơ thể” thay vì làm “bộ não”
Apple đang áp dụng chiến lược khác biệt căn bản: thay vì chạy đua theo xây “bộ não” AI, họ tập trung vào “cơ thể”, tức là tạo ra thêm và tối ưu thêm phần cứng và hệ sinh thái để có thể chạy AI một cách mượt mà và hiệu quả.
Với iOS 27, Apple dự kiến ra mắt hệ thống extensions cho phép người dùng bật/tắt các trợ lý AI như Claude, Gemini, Grok, Perplexity, Copilot và tích hợp trực tiếp vào Siri. Thay vì cạnh tranh, Siri có thể sẽ trở thành 1 nền tảng – “App Store cho AI agents” – đó là cánh cổng truy cập vào khoảng 2 tỷ thiết bị iOS đang hoạt động. Thứ mà rất nhiều công ty công nghệ khác dám chắc là cũng đang rất thèm thuồng.
Thậm chí có thể theo cách cũ, Apple vẫn tiếp tục tạo ra lợi nhuận bằng cách thu 30% trên mọi subscription qua App Store. Họ tiếp tục kiếm tiền từ AI, bằng cách làm khách hàng của họ happy hơn, và thậm chí họ còn không cần sở hữu AI model.
Giống với Nvidia, hay cũng giống với câu chuyện người ta ham làm giàu từ đào vàng ngày xưa, người giàu nhất lại chính là những người buôn cuốc xẻng.
Tầng 3: Phần cứng là hào phòng thủ
Nghiên cứu từ MIT chỉ ra rằng những người đi sau thành công thường có một trong hai đặc điểm: hoặc họ mở rộng tiếp cận sản phẩm, hoặc họ có cam kết dài hạn với thị trường.
Apple có cả hai. Chip M-series được tối ưu cho AI chạy nội bộ trên máy. iPhone là nền tảng phân phối AI trực tiếp phần mềm. Các công ty AI muốn tiếp cận người dùng phải qua Apple, và Apple có quyền đặt điều kiện về quyền riêng tư, bảo mật, và đương nhiên là cả… chia sẻ doanh thu.
The Information đánh giá đây là “lợi thế chiến lược quan trọng” – không giống các công ty AI phụ thuộc vào ứng dụng độc lập hoặc website, Apple có thể nhúng AI vào hệ điều hành. Những nỗ lực của công ty AI xây phần cứng riêng phải đối mặt với thách thức khổng lồ về sản xuất, phân phối và phát triển hệ sinh thái, những lĩnh vực mà Apple đã có vị thế vững chắc.
Không phải khi nào đám đông cũng đúng
Rất nhiều KOL công nghệ và nhiều hãng đối thủ cạnh tranh từng chê cười vì sự chậm chân và những lời hứa hẹn không thành hiện thực của Apple với GenAI, nhưng giờ thì sao?
Gamble, Thompson và Peteraf (2013) phát hiện rằng với nhiều công nghệ mới, đường cong thâm nhập thị trường thường phát triển chậm hơn nhiều so với dự đoán của doanh nghiệp. Điện thoại di động mất 10 năm để tăng từ 10 triệu lên 100 triệu người dùng toàn cầu. Broadband tại nhà cũng mất gần 10 năm để đạt 100 triệu người dùng.
Điều này có nghĩa là FOMO có thể dẫn đến quyết định sai lầm. Việc vội vàng nhảy vào khi thị trường chưa chín muồi có thể đốt cháy nguồn lực mà không thu lại gì đáng kể.
Trong bối cảnh hiện nay, các nghiên cứu lại cho thấy lợi thế của người đi đầu thường ngắn hạn, trong khi người đi sau có thể tránh được bất định thị trường và phát triển mô hình kinh doanh hiệu quả hơn. Apple đang áp dụng nguyên tắc này: trong khi đối thủ đốt cháy dòng tiền, Apple duy trì năng lực tiền mặt để có thể sẵn sàng cho cơ hội vàng khi nó đến.
Apple không cần thắng trong cuộc đua xây model AI. Họ cần thắng trong cuộc đua kiểm soát điểm tiếp xúc với người dùng. Siri có thể không thông minh bằng ChatGPT, nhưng Siri có trên 2 tỷ thiết bị. Đó là lợi thế mà không có model AI nào có thể mua được.
Đương nhiên, chiến lược của Apple cũng có những rủi ro. Nếu AI không thể thương mại hoá thành 1 loại hàng hoá, ngược lại 1 vài model trở thành tiêu chuẩn độc quyền, Apple có thể bị phụ thuộc vào đối tác. Nếu có những sự thay đổi đột phá, việc chờ đợi có thể trở thành chậm trễ nguy hiểm.
Apple cũng đang đối mặt với thách thức nội bộ. Có những dấu hiệu của sự hỗn loạn tổ chức xung quanh chiến lược AI vào khoảng hè 2025. Từ khi hứa hẹn tại WWDC 2024 đến khi giao Siri với sự tham gia của AI toàn diện vào tháng 2/2026 là 20 tháng, và khả năng tiếp tục còn chậm trễ tiếp. Đây là khoảng thời gian mà Google, OpenAI, Anthropic đều ra mắt rất nhiều phiên bản model mới.
Người chơi cờ, kẻ nghịch domino
Trong câu chuyện AI, có 2 cách nhìn về Apple.
Cách nhìn thứ nhất: Apple tụt hậu, không theo kịp cuộc đua, phải thuê model của đối thủ vì không tự làm được.
Cách nhìn thứ hai: Apple đang chơi một trò chơi khác. Trong khi đối thủ chơi domino, chạy đua vũ trang đổ hết nguồn lực vào một quân bài, Apple đang chơi cờ vua, định vị những quân cờ cho nước đi sau.
Nghiên cứu học thuật gợi ý rằng cách nhìn thứ hai có thể đúng hơn. Các nhà nghiên cứu cũng chứng minh rằng những market leader bền vững thường không phải người tiên phong mà là những người có tầm nhìn, kiên trì, đổi mới không ngừng, cam kết tài chính, và tận dụng tài sản có sẵn. Apple đáp ứng hầu hết các tiêu chí này.
Đôi khi, “không làm gì” đòi hỏi nhiều can đảm hơn “làm theo đám đông”. Và nhiều khi, người chờ đợi thông minh mới là người về đích cuối cùng.
__________________________
Tài liệu tham khảo
- Gamble, Thompson, & Peteraf (2013). “Second-Mover Advantage Research.”
- Kellogg Insight, Northwestern University. “The Second-Mover Advantage.”
- Dai, Jiang, & Wang (2022). “Strategic Real Option Exercising and Second-Mover Advantage.” NBER Working Paper.
- Au & Tan (2023). “Disrupting the disruptor: The role of information systems in facilitating second-mover advantage.” ScienceDirect.
- Golder, P.N. & Tellis, G.J. (1993). “Pioneer Advantage: Marketing Logic or Marketing Legend?” Journal of Marketing Research.
- Tellis, G.J. & Golder, P.N. (1996). “First to Market, First to Fail? Real Causes of Enduring Market Leadership.”
- MIT Sloan Management Review. “Consumers prefer early entrants, but 2nd movers can still win.”
- Sull, D.N. (2005). “Strategy as Active Waiting.” Harvard Business Review.
- Marketing Dive (2026). “Apple taps Google Gemini to power AI features.”
- The Information (2025). “Report: Apple’s AI Strategy Could Finally Pay Off in 2026.”
- CNBC (2026). “Tech AI spending approaches $700 billion in 2026.”
- Futurum Group (2026). “AI Capex 2026: The $690B Infrastructure Sprint.”
