Gemini 4 Carbon dẫn đầu BXH AI của Artificial Analysis, Alphabet hụt kì vọng doanh thu

Doanh thu của Alphabet không đạt kì vọng, dòng tiền bị bào mòn nghiêm trọng hơn

Bà Anat Ashkenazi, Giám đốc tài chính Alphabet, cho biết chi phí đầu tư, chủ yếu phục vụ AI, của tập đoàn sẽ tăng đáng kể vào năm 2027. Anat Ashkenazi nói dự báo chi phí đầu tư của Alphabet trong năm 2026 vẫn được giữ nguyên, đồng thời cảnh báo biên lợi nhuận có thể chịu áp lực trong ngắn hạn do công ty sử dụng năng lực điện toán đám mây thuê từ các nhà cung cấp bên ngoài.

Theo dữ liệu do LSEG tổng hợp, Alphabet ghi nhận dòng tiền tự do âm 9,07 tỉ USD trong quý III, so với 5,9 tỉ USD vào quý II, trái ngược với dự báo của các nhà phân tích rằng công ty sẽ gần đạt trạng thái cân bằng thu chi. Nguyên nhân chủ yếu là khoản chi nhằm mở rộng năng lực điện toán đám mây và tài trợ nghiên cứu AI.

Kết quả này phản ánh chi phí khổng lồ để xây dựng hạ tầng AI. Các nhà đầu tư trong lĩnh vực này đang lo ngại về cả hai rủi ro: Chi tiêu quá mức, hoặc đầu tư không đủ dẫn đến nguy cơ tụt hậu so với các đối thủ cạnh tranh.

Quý II/2026 cũng là quý đầu tiên trong lịch sử 22 năm kể từ khi niêm yết mà Alphabet ghi nhận dòng tiền tự do âm.

Trong quý III, Alphabet báo cáo khoản lỗ hoạt động 7,66 tỉ USD tại hạng mục “các hoạt động cấp tập đoàn”, chủ yếu phản ánh chi phí nghiên cứu và phát triển AI.

Tổng doanh thu quý III của Alphabet đạt 127,6 tỉ USD, thấp hơn mức ước tính 128,2 tỉ USD của các nhà phân tích, theo dữ liệu LSEG.

Nguyên nhân chính khiến tổng doanh thu Alphabet thấp hơn dự báo là do mảng quảng cáo cốt lõi của Google. Mảng này chỉ mang về 82,01 tỉ USD, thấp hơn kì vọng khoảng 1,41 tỉ USD.

Trong quý III, lợi nhuận ròng của Alphabet thuộc về các cổ đông phổ thông giảm 25%, xuống còn 26,17 tỉ USD. Lợi nhuận điều chỉnh trên mỗi cổ phiếu của tập đoàn đạt 2,67 USD, thấp hơn mức 3,02 USD mà Phố Wall dự báo.

Trước khi công bố kết quả kinh doanh hôm 28/10, Google tìm cách đón đầu những lo ngại của thị trường và bác bỏ nhận định cho rằng hãng đang tụt hậu trong cuộc đua AI bằng việc công bố mô hình mới Gemini 4 Carbon.

Trong cuộc họp với các nhà phân tích sau đó, ông Sundar Pichai - Giám đốc điều hành Google - tuyên bố Gemini 4 Carbon cho thấy công ty một lần nữa đang “dẫn đầu ở tuyến đầu công nghệ”.

Google Cloud ngày càng có vai trò lớn

Doanh thu mảng Google Cloud vượt dự báo và tăng hơn gấp đôi, lên 30,71 tỉ USD trong quý III. Tuy nhiên, kết quả tích cực này vẫn không đủ bù đắp thành tích kém hơn kì vọng của mảng quảng cáo.

Ông Thomas Kurian, người đứng đầu Google Cloud, lần đầu tham gia cuộc họp công bố kết quả kinh doanh của Alphabet với các nhà phân tích. Điều này cho thấy tầm ảnh hưởng ngày càng lớn của Google Cloud, mảng kinh doanh hướng đến khách hàng doanh nghiệp, trong một công ty vốn chủ yếu phục vụ người tiêu dùng.

Thomas Kurian cho biết doanh số TPU (bộ xử lý tensor), dòng chip AI do Google phát triển để cạnh tranh với GPU (bộ xử lý đồ họa) Nvidia, đã trở thành nguồn đóng góp đáng kể cho hoạt động kinh doanh của Google Cloud.

Là nhà cung cấp dịch vụ điện toán đám mây lớn thứ ba thế giới sau Amazon Web Services (AWS) và Microsoft Azure, Google Cloud tiếp tục mở rộng các cam kết cung cấp dịch vụ cho doanh nghiệp. Động lực tăng trưởng đến từ những thỏa thuận nhiều năm về điện toán đám mây và hạ tầng AI trong các lĩnh vực an ninh mạng, bán lẻ và dịch vụ tài chính.

Alphabet, Microsoft, Amazon và Meta được dự báo sẽ chi tổng cộng hơn 700 tỉ USD trong năm 2026 để mở rộng hệ thống trung tâm dữ liệu AI, mua chip và nâng cấp hạ tầng mạng hiệu năng cao.

Tình trạng thiếu hụt nguồn cung chip tiên tiến và điện năng cho trung tâm dữ liệu vẫn kéo dài trên toàn ngành. Tuy nhiên, việc Alphabet đầu tư vào các TPU, đồng thời sử dụng GPU của những nhà cung cấp bên ngoài, đã giúp công ty mở rộng năng lực cung cấp dịch vụ.

Gemini 4 Carbon giúp Google tăng sức cạnh tranh trong AI lập trình và an ninh mạng

Gemini 4 Carbon được Google thiết kế để xử lý các công việc lập trình phức tạp và tăng cường an ninh mạng. Đây là bước tiến tiếp theo của Google trong cuộc cạnh tranh với OpenAI và Anthropic về những mô hình AI có thể thực hiện công việc chuyên môn kéo dài mà không cần con người liên tục hướng dẫn.

Theo Google DeepMind, Gemini 4 Carbon hiện đứng đầu Artificial Analysis Intelligence Index phiên bản 5.0, bảng đánh giá năng lực AI tổng hợp do tổ chức độc lập Artificial Analysis xây dựng, với 59 điểm.

Gemini 4 Carbon đứng trên Gemini 4 Argon, mô hình AI được Google giới thiệu hai tuần trước, lẫn Claude Opus 5.5 của Anthropic và GPT-6 Astra của OpenAI.

Tuy nhiên, Gemini 4 Carbon không dẫn đầu tất cả lĩnh vực. Trên bảng xếp hạng tác tử AI lập trình của Artificial Analysis, Gemini 4 Carbon đứng thứ hai, sau Claude Opus 5.5.

Điểm khác biệt đáng chú ý của Gemini 4 Carbon nằm ở khả năng xử lý những nhiệm vụ đòi hỏi nhiều bước liên tiếp. Thay vì chỉ viết một đoạn mã theo yêu cầu, mô hình AI mới có thể phân tích một hệ thống phần mềm lớn, tìm nguyên nhân gốc rễ của lỗi, thử các phương án khắc phục và tiếp tục làm việc khi gặp trở ngại. Google cho biết các nhóm kỹ thuật nội bộ đã quan sát Gemini 4 Carbon xử lý những nhiệm vụ phức tạp kéo dài nhiều ngày.

Tập trung vào phát hiện và sửa lỗi bảo mật

An ninh mạng là lĩnh vực Google nhấn mạnh khi giới thiệu Gemini 4 Carbon. Mô hình AI này có thể hỗ trợ chuyên gia tìm lỗ hổng trong phần mềm, đánh giá nguy cơ lỗ hổng bị khai thác và tạo bản sửa lỗi.

Trên SEC-bench Pro, bài kiểm tra khả năng phát hiện lỗi bảo mật trong phần mềm thực tế, Gemini 4 Carbon đạt 88,2%. Trên ExploitGym, bài đánh giá khả năng kiểm tra và khai thác lỗ hổng, Gemini 4 Carbon đạt 54,8%. Với CWE-bench, bài kiểm tra khả năng khắc phục lỗi trong mã nguồn, Gemini 4 Carbon đạt 71%.

Google cho biết tỉ lệ thành công khi tạo mã nguồn an toàn của Gemini 4 Carbon cao hơn gấp đôi Gemini 4 Argon trong các thử nghiệm nội bộ.

Những năng lực này có thể giúp doanh nghiệp rút ngắn thời gian kiểm tra phần mềm và xử lý lỗ hổng. Tuy nhiên, AI cũng có thể bị lợi dụng để tìm kiếm điểm yếu và phát triển phương thức tấn công. Vì vậy, Google đang triển khai Gemini 4 Carbon thận trọng, đồng thời tăng cường các biện pháp bảo vệ nhằm hạn chế việc sử dụng mô hình sai mục đích.

Cải thiện độ tin cậy của AI

Google cho biết Gemini 4 Carbon được cải thiện để giảm tình trạng đưa ra thông tin không có bằng chứng, tự ý thực hiện hành động vượt quá yêu cầu hoặc tìm cách đi đường tắt để hoàn thành nhiệm vụ. Trong các thử nghiệm nội bộ, Gemini 4 Carbon đưa ra những tuyên bố thiếu căn cứ ít hơn khoảng một nửa so với Gemini 4 Argon. Gemini 4 Carbon cũng giảm gần 80% cảnh báo về hành vi sai lệch nghiêm trọng trong môi trường lập trình nội bộ của Google.

Những cải tiến này đặc biệt quan trọng với tác tử AI, dạng trợ lý AI có thể tự thực hiện nhiều bước công việc thay con người. Khi được giao nhiệm vụ dài hạn, tác tử AI cần vừa hoàn thành công việc, vừa tuân thủ giới hạn được đặt ra và báo cáo trung thực những gì đã thực hiện.

Chưa mở rộng cho mọi người dùng

Ban đầu, Google cung cấp Gemini 4 Carbon cho một nhóm chuyên gia phòng thủ an ninh mạng thông qua chương trình Fairwind, trước khi mở rộng dần đến các đối tác đáng tin cậy. Google dự kiến đưa Gemini 4 Carbon đến nhà phát triển, doanh nghiệp và người dùng phổ thông sau khi tiếp tục đánh giá các biện pháp an toàn.

Giá API của Gemini 4 Carbon trong giai đoạn giới thiệu là 2 USD cho mỗi triệu token đầu vào và 10 USD cho mỗi triệu token đầu ra. Sau giai đoạn ưu đãi, mức giá dự kiến tăng tương ứng lên 4 USD và 20 USD. Token là đơn vị dữ liệu mà mô hình AI xử lý khi tiếp nhận yêu cầu và tạo câu trả lời.

Việc ra mắt Gemini 4 Carbon cho thấy Google đang đẩy mạnh phát triển AI có thể đảm nhận những công việc kỹ thuật thực tế, thay vì chỉ tập trung vào hỏi đáp và tạo nội dung.

Dù vậy, thứ hạng và tỉ lệ thành công của Gemini 4 Carbon do Google công bố chủ yếu phản ánh kết quả trên những bài kiểm tra cụ thể. Hiệu quả của Gemini 4 Carbon trong môi trường doanh nghiệp vẫn cần được kiểm chứng qua quá trình sử dụng thực tế.