Sundar Pichai: Gemini 4 cần các mô hình nền tảng lớn hơn để dẫn đầu cuộc đua AI

Google đang chuyển hướng chiến lược sang việc tiền huấn luyện (pre-training) ở quy mô khổng lồ để giành lại vị thế thống trị trong cuộc đua mô hình tiên phong (frontier model). CEO của Alphabet, Sundar Pichai, đã ra tín hiệu rằng bước nhảy vọt tiến hóa tiếp theo của Gemini phụ thuộc vào việc xây dựng các mô hình nền tảng lớn hơn đáng kể để bắt kịp và vượt qua các đối thủ dẫn đầu ngành hiện nay.

Mệnh lệnh về Quy mô: Tại sao Gemini 4 lại khác biệt

Trong cuộc họp báo cáo kết quả kinh doanh quý 2 năm 2026 gần đây, Sundar Pichai đã đề cập đến bối cảnh cạnh tranh của AI tạo sinh, lưu ý rằng mặc dù Google đã có những bước tiến đáng kể, nhưng con đường dẫn đến hiệu suất tiên phong thực sự đòi hỏi một sự thay đổi về quy mô. Công ty hiện đang thực hiện "đợt tiền huấn luyện đầy tham vọng nhất từ trước đến nay" cho Gemini 4.

Theo Pichai, thế hệ trí tuệ tiếp theo không thể đạt được chỉ thông qua các bản cập nhật nhỏ lẻ; nó đòi hỏi các mô hình nền tảng lớn hơn nhiều để thu hẹp khoảng cách hiện tại với các đối thủ. Khoản đầu tư khổng lồ vào tính toán và dữ liệu này được phản ánh trong dự báo đầu tư năm 2026 đã được điều chỉnh của Alphabet, con số này đã được nâng lên mức kinh ngạc từ 195 tỷ USD đến 205 tỷ USD để bắt kịp nhu cầu đang tăng vọt.

Hiệu suất so với Sức mạnh Tiên phong: Chiến lược Flash

Trong khi cuộc tìm kiếm một mô hình tiên phong mới vẫn tiếp tục, Google đồng thời cũng đang tối ưu hóa cho các trường hợp sử dụng "chủ lực" (workhorse) giúp thúc đẩy hệ sinh thái của mình. Một sự phân tách rõ rệt đang xuất hiện trong hệ thống phân cấp mô hình của Google:

  • Phân cấp Tiên phong (Frontier Tier): Tập trung vào Gemini 4, hướng tới khả năng suy luận khổng lồ và thu hẹp khoảng cách với các đối thủ hàng đầu.
  • Phân cấp Hiệu suất (Efficiency Tier): Tập trung vào dòng Gemini Flash. Pichai lưu ý rằng các mô hình Flash đã đạt được "điểm giao thoa lý tưởng giữa hiệu suất và chi phí", thúc đẩy phần lớn nhu cầu tiêu dùng hàng ngày.

Cách tiếp cận hai hướng này đang mang lại hiệu quả về mặt tài chính. Google báo cáo rằng chi phí cho mỗi phản hồi AI trong "AI Mode" đã giảm xuống mức thấp nhất kể từ khi ra mắt, ngay cả khi công ty triển khai các mô hình nền tảng mạnh mẽ hơn. Hiệu quả này, được củng cố bởi các bản phát hành như Flash 3.6, là yếu tố then chốt để duy trì biên lợi nhuận khi việc tích hợp AI mở rộng quy mô.

Sự tăng trưởng người dùng khổng lồ và các cột mốc thương mại hóa

Sức khỏe tài chính trong quá trình chuyển đổi AI của Google được thể hiện rõ qua các chỉ số hàng quý gần đây. Google báo cáo doanh thu quý 2 năm 2026 đạt 119,8 tỷ USD, tăng 24% so với cùng kỳ năm ngoái. Các động lực tăng trưởng chính bao gồm:

  • Sự đón nhận ứng dụng Gemini: Số lượng người dùng hoạt động hàng tháng đã tăng lên 950 triệu, từ mức 750 triệu vào tháng Hai.
  • Mở rộng Google Cloud: Phân khúc Cloud chứng kiến mức tăng trưởng bùng nổ 82%, đạt 24,8 tỷ USD.
  • Tích hợp Tìm kiếm: AI Mode trong Google Search đã vượt qua mốc một tỷ người dùng hoạt động hàng tháng, mở khóa hàng tỷ truy vấn tìm kiếm trước đây vốn khó thương mại hóa.
  • Sự tiến hóa của Công nghệ Quảng cáo: Công cụ quảng cáo AI Max đã thoát khỏi giai đoạn thử nghiệm (beta) và hiện đang được 500.000 nhà quảng cáo sử dụng.

Giải quyết các điểm yếu kỹ thuật

Pichai đã thẳng thắn về những lĩnh vực mà Google vẫn cần phải bắt kịp. Cụ thể, công ty đang tập trung đẩy mạnh việc cải thiện khả năng "lập trình và lập trình tác nhân" (agentic coding). Khi AI chuyển dịch từ các giao diện trò chuyện đơn giản sang các tác nhân tự trị (autonomous agents) có thể viết, gỡ lỗi và thực thi mã, việc làm chủ các quy trình làm việc dạng tác nhân (agentic workflows) này là trọng tâm chính cho chu kỳ phát triển Gemini 4.

Các điểm chính cần lưu ý

  • Quy mô là ưu tiên hàng đầu: Google đang đầu tư lên tới 205 tỷ USD hàng năm, đặt cược rằng "các mô hình nền tảng lớn hơn nhiều" là cách duy nhất để giành chiến thắng trong cuộc đua AI tiên phong với Gemini 4.
  • Lợi thế của Flash: Trong khi theo đuổi trí tuệ tiên phong, Google đang sử dụng thành công dòng Gemini Flash để cung cấp các tiện ích khối lượng lớn, chi phí thấp cho gần 1 tỷ người dùng.
  • Cải tiến có mục tiêu: Các nỗ lực tiền huấn luyện khổng lồ cho Gemini 4 nhằm mục đích cụ thể là giải quyết các điểm yếu hiện tại trong khả năng lập trình và khả năng tự trị dạng tác nhân.