Nvidia và Apple, hai trong số những công ty giá trị nhất thế giới, dù hoạt động trong các lĩnh vực công nghệ khác biệt, lại đang chứng tỏ sự tương đồng đáng kinh ngạc trong cách họ định vị thương hiệu và duy trì vị thế thống trị thị trường. Với tư cách là những nhà lãnh đạo tuyệt đối trong lĩnh vực của mình, cả Nvidia và Apple đều không ngừng tận dụng sức mạnh độc quyền để kiểm soát các danh mục sản phẩm mà họ cung cấp, biến nó thành công thức thành công chung. Hãy cùng 123thuthuat.com đi sâu phân tích những chiến lược then chốt đang được hai “gã khổng lồ” này áp dụng.
“Thời khắc iPhone” của Trí tuệ nhân tạo (AI)
Bạn có lẽ đã từng nghe CEO Jensen Huang của Nvidia khẳng định: “Đây là thời khắc iPhone của trí tuệ nhân tạo.” Phát biểu này được đưa ra vài năm trước khi ChatGPT bùng nổ, nhưng nó đã trở thành một nhận định được Nvidia và toàn bộ ngành công nghệ lặp đi lặp lại không ngừng. Nếu chỉ hiểu theo nghĩa đen, câu nói này ám chỉ một bước ngoặt công nghệ, nơi AI sẽ thay đổi mọi thứ và tạo ra “ứng dụng sát thủ” tiếp theo mà mọi người đều cần. Tuy nhiên, đằng sau đó là một cái nhìn sâu sắc hơn về vị thế của Nvidia.
iPhone ban đầu không thành công ngay lập tức. Đây là một thông tin khá nổi tiếng, và lý do nằm ở chỗ nó thiếu các tính năng so với thị trường smartphone đang phát triển mạnh mẽ và có giá cao hơn đối thủ, khiến nó gần như “chết từ trong trứng nước”. Sau vài thế hệ, Apple giới thiệu iPhone 3G cùng với App Store, và phần còn lại là lịch sử. Apple đã xây dựng phần cứng, sau đó quay lại tạo ra một hệ sinh thái phần mềm khép kín – một hệ sinh thái mà hãng đã cố gắng duy trì sự kiểm soát chặt chẽ kể từ đó.
Nvidia cũng trải qua một quỹ đạo tương tự, mặc dù quá trình này kéo dài hơn rất nhiều. Nvidia đã phát triển bộ phần mềm CUDA của mình vào năm 2007, nhưng khoảng một thập kỷ trước, quá trình phát triển bắt đầu tập trung đặc biệt vào mạng nơ-ron. Điều này diễn ra sau khi AlexNet tham gia một cuộc thi về mạng nơ-ron và giành chiến thắng áp đảo. Thay đổi lớn đến từ việc Alex Krizhevsky, nhà phát triển của AlexNet, nhận thấy rằng việc huấn luyện một mạng nơ-ron với hai GPU Nvidia nhanh hơn đáng kể so với một CPU đa năng.
Chip AI Grace Blackwell NVLink72 của Nvidia, biểu tượng cho sức mạnh phần cứng hỗ trợ hệ sinh thái CUDA trong kỷ nguyên AI
Nhận thấy xu hướng đang lên, Nvidia đã đổ tiền vào phát triển CUDA với trọng tâm vào mạng nơ-ron, xây dựng những “bức tường thành” kiên cố quanh “khu vườn” của mình để đảm bảo sẽ dẫn đầu bất cứ khi nào AI trở thành xu hướng chủ đạo. Và với sự ra mắt của ChatGPT, điều đó đã thành hiện thực. Nvidia hiện chiếm lĩnh hơn 90% thị trường GPU AI – con số chính xác có thể thay đổi tùy thuộc vào nguồn – và điều này phần lớn nhờ vào CUDA.
Sự song hành giữa Apple và Nvidia là vô cùng nổi bật. Cả hai công ty đều đầu tư vào những dự án ban đầu không thành công, xây dựng một hệ sinh thái phần mềm khép kín để đảm bảo sự tồn tại lâu dài về sau. Những canh bạc đó rõ ràng đã thành công. Có lý do tại sao Nvidia và Apple lại là hai công ty giàu có nhất thế giới.
Kết quả kiểm tra CUDA-Z, phần mềm độc quyền giúp Nvidia thống trị thị trường GPU AI
Đây là sự thay đổi lớn, nhưng Nvidia cũng đã áp dụng ý tưởng này vào thị trường tiêu dùng. Với card đồ họa máy tính để bàn, Nvidia đã tập trung nỗ lực vào công nghệ DLSS (Deep Learning Super Sampling). DLSS tuy không có tầm quan trọng như CUDA, nhưng nó đại diện cho một cách để Nvidia kiểm soát vị thế của mình trong thị trường GPU. Nvidia không chỉ tiên phong trong công nghệ nâng cấp và tạo khung hình, mà còn đầu tư mạnh vào mối quan hệ với các nhà phát triển để đảm bảo DLSS xuất hiện trong các tựa game và ứng dụng mới nhất.
Trong cả lĩnh vực doanh nghiệp và PC, phần cứng thực tế ít quan trọng hơn phần mềm. Nvidia xây dựng bộ phần mềm để khuyến khích việc mua phần cứng của mình, ngay cả khi phần cứng đó không quá ấn tượng. Nó như một “phương tiện” để bạn hòa nhập vào hệ sinh thái phần mềm của Nvidia. Và trọng tâm đó nghe rất giống một công ty khác được định giá gần 3 nghìn tỷ đô la.
So sánh các phiên bản công nghệ DLSS (Deep Learning Super Sampling) của Nvidia, minh họa cách hãng kiểm soát trải nghiệm đồ họa gaming
Chiến lược “tiếp thị khan hiếm”
Sự khan hiếm là một công cụ mạnh mẽ. Đã có nghiên cứu chứng minh rằng khi người tiêu dùng nhận thức một sản phẩm là hiếm, họ có nhiều khả năng mua nó hơn, bất kể giá cả. Đây là điều mà hầu hết các công ty đều nhận thức được, và Apple cùng Nvidia chắc chắn không ngoại lệ. Ngay cả bây giờ, khi sự ra mắt của một chiếc iPhone mới đã mất đi phần nào vẻ hào nhoáng, những hàng dài người vẫn xếp hàng để mua iPhone mới và các đơn đặt trước bán hết trong vài phút.
GPU lại ở một vị thế hơi khác. Trong những năm đại dịch, tình trạng thiếu hụt GPU đã dẫn đến giá tăng đáng kể. Bất kể Nvidia (hoặc AMD) nói giá của card đồ họa là bao nhiêu, mức giá bạn phải trả hoàn toàn phụ thuộc vào nhu cầu. Bạn không thể tìm thấy GPU có sẵn trong kho, vì vậy nếu có thứ gì đó xuất hiện với giá tương đối hợp lý – về cơ bản là bất cứ thứ gì dưới gấp đôi giá niêm yết vào thời điểm đó – bạn cần phải mua ngay lập tức.
Ngay cả khi không có đại dịch, điều đó vẫn đang xảy ra. RTX 5090 lẽ ra có giá 2.000 đô la, nhưng thực tế thì không. Các đối tác sản xuất card của Nvidia đã chính thức tăng giá, với ngay cả những mẫu rẻ nhất cũng được niêm yết gần 2.500 đô la. Và tất cả đều đã bán hết. Nếu bạn muốn mua một chiếc RTX 5090 ngay bây giờ, bạn sẽ phải chi gần 4.000 đô la trên eBay. Vì vậy, khi bạn ghé qua cửa hàng điện tử vài tháng sau và tình cờ thấy một chiếc RTX 5090 với giá 2.400 đô la, bạn có thể sẽ mua ngay. Rốt cuộc, đó là một món hời lớn so với việc chúng đã từng đắt đỏ đến thế nào.
Đó chính là sức mạnh của sự khan hiếm. Nó là một công cụ mà cả Nvidia và Apple đều tận dụng hiệu quả, dù mục tiêu cuối cùng của họ có thể khác nhau. Thật khó để nói Nvidia tự mình kiểm soát được mức độ khan hiếm này đến đâu, nhưng rõ ràng nó đang phát huy tác dụng. Ngay cả các nhà tích hợp hệ thống cũng bị tính phí lên tới hơn 3.000 đô la cho một chiếc RTX 5090. Không chỉ là mẫu flagship, sự khan hiếm này còn lan xuống các loại card như RTX 5070, đang được bán với giá gần 800 đô la mặc dù giá niêm yết là 550 đô la và các đánh giá thường không mấy khả quan.
Trong các thế hệ trước, sự khan hiếm này có lý do chính đáng. Có thể là do bùng nổ tiền điện tử khiến GPU bán chạy như tôm tươi, hoặc là do đại dịch, khi nhu cầu mua sắm đột ngột tăng vọt từ những người ở nhà đã dẫn đến tình trạng quá tải. Ngày nay, không có nhiều lý do biện minh. Đơn giản là rất khó tìm thấy GPU, đặc biệt là khi ra mắt, và giá vẫn tiếp tục tăng sau đó. Tôi sẽ không nói Nvidia đã cố ý tạo ra sự khan hiếm này, nhưng rõ ràng nó nằm trong lợi ích tốt nhất của công ty.
Dữ liệu hiệu suất “mờ ám” và những tuyên bố sai lệch
Vài năm trước, Apple đã đưa ra một tuyên bố gây tranh cãi khi công bố chip M1 Ultra. Hãng cho biết con chip flagship mới của mình có thể vượt trội so với “GPU rời cao cấp nhất” vào thời điểm đó, ám chỉ RTX 3090. Nhìn vào biểu đồ dưới đây, do Apple chia sẻ khi công bố M1 Ultra, sẽ có rất nhiều câu hỏi được đặt ra. Apple đã đo lường hiệu suất chính xác như thế nào? Khi biểu đồ nói “hiệu suất tương đối”, nó có nghĩa là gì? Chỉ có những đường kẻ trên một biểu đồ, nhưng chúng không đo lường bất cứ điều gì cụ thể. Nó là một hình ảnh dường như củng cố tuyên bố rằng M1 Ultra nhanh hơn RTX 3090.
Biểu đồ so sánh hiệu suất do Apple công bố giữa chip M1 Ultra và card đồ họa Nvidia RTX 3090, một ví dụ về dữ liệu tiếp thị mờ ám
Không có gì ngạc nhiên, M1 Ultra không thể vượt qua RTX 3090, nhưng điều đó không còn quan trọng. Tuyên bố đó đã lan truyền rộng rãi trên mạng, và bất kể phản ứng của bạn là chế giễu hay hò reo, Apple đã khiến bạn quan tâm đến con chip mới của họ. Tuyên bố của Apple, cùng với hình ảnh đi kèm, mang hơi hướng của dữ liệu thực tế, nhưng đừng nhầm lẫn; đó chỉ là một chiêu trò tiếp thị phù phiếm không có cơ sở trong thực tế. Apple đã sử dụng một thứ dường như khách quan để nói dối, đơn giản là vậy.
Nvidia cũng đưa ra một tuyên bố tương tự gây tranh cãi với việc công bố RTX 5070. Hãng cho biết chiếc card này có thể mang lại hiệu suất của một chiếc RTX 4090 chỉ với 550 đô la. Tất nhiên là không phải vậy, nhưng Nvidia vẫn đưa ra tuyên bố, và điều đó ngay lập tức trở thành tiêu đề báo chí. Nvidia có thể nói RTX 5070 nhanh hơn RTX 4090 nhờ việc chiếc card trước sử dụng Multi-Frame Generation (MFG), nhưng đó không phải chính xác là điều bạn đang tìm kiếm khi nói về hiệu suất của một GPU mới. Bạn đang tìm kiếm một phép so sánh “táo với táo” (ngang bằng).
Đồ thị so sánh hiệu suất giữa card đồ họa Nvidia RTX 5070 và RTX 4070, minh họa cách Nvidia trình bày dữ liệu hiệu suất của sản phẩm
Mặc dù Nvidia chưa trừu tượng hóa dữ liệu đến mức độ như Apple, nhưng chiến lược vẫn tương tự. Nvidia đã tận dụng ngữ nghĩa và vẻ ngoài của dữ liệu khách quan để đưa ra một tuyên bố không phù hợp với thực tế. Và với sự nổi bật ngày càng tăng của DLSS, Nvidia đã tiếp tục dựa vào những phép trừu tượng hóa hiệu suất này, thậm chí còn cố gắng định nghĩa lại thuật ngữ thông qua một lăng kính có lợi nhất cho sản phẩm của mình.
Thúc đẩy một “bình thường mới”
Ngay cả với những mối đe dọa từ các đối thủ như Deepseek, Nvidia vẫn đang ở đỉnh cao của thế giới. Công ty chưa bao giờ đạt được thành công lớn đến vậy, và điều đó đúng trên cả thị trường doanh nghiệp và tiêu dùng. Với vị thế nổi bật như vậy, Nvidia đang thay đổi chiến lược của mình để duy trì vị trí chứ không phải cố gắng “leo lên đỉnh”. Và chiến lược đó trông rất giống với những gì chúng ta đã thấy từ Apple trong vài năm qua.
Chiến lược đó không chỉ thể hiện ở một lĩnh vực. Nvidia đang sử dụng các chiến lược tiếp thị tương tự. Hãng đã tạo ra tâm lý khan hiếm đối với các sản phẩm mới ra mắt và duy trì quyền kiểm soát một hệ sinh thái phần mềm khép kín mà cuối cùng là để bán sản phẩm của mình. Nvidia và Apple có thể là những công ty khác nhau, nhưng có lý do tại sao họ lại thành công đến vậy. Họ đang sử dụng cùng một “sách lược” để làm bá chủ thị trường.
Kết lại, Nvidia và Apple, hai “ông lớn” của ngành công nghệ, đã và đang chứng minh rằng công thức để thống trị thị trường không chỉ nằm ở việc tạo ra sản phẩm đột phá, mà còn ở cách họ xây dựng và kiểm soát hệ sinh thái, khéo léo tạo ra cảm giác khan hiếm, và thậm chí là sử dụng những chiến thuật tiếp thị “mờ ám” để định hình nhận thức của người tiêu dùng. Sự tương đồng trong “sách lược” này không chỉ giải thích phần nào thành công vang dội của họ mà còn mở ra những góc nhìn thú vị về tương lai của ngành công nghiệp công nghệ.
Bạn nghĩ sao về những chiến lược kinh doanh và tiếp thị mà Nvidia và Apple đang áp dụng? Liệu đây có phải là xu hướng chung của các tập đoàn công nghệ lớn trong tương lai? Hãy để lại bình luận và đừng quên theo dõi 123thuthuat.com để cập nhật những phân tích chuyên sâu và tin tức công nghệ mới nhất nhé!
