Big Tech báo cáo quý 1/2026: AI bắt đầu sinh tiền, nhưng phố Wall muốn bằng chứng ngay lập tức

Tóm tắt các điểm chính

• Alphabet và Amazon được thị trường “thưởng điểm” vì chứng minh AI đang sinh lời trực tiếp qua mảng cloud.
• Meta mất 7-9% vốn hóa dù lợi nhuận ròng tăng 61%, do nâng guidance capex lên 125-145 tỷ USD mà thiếu lộ trình doanh thu bên ngoài rõ ràng.
• Microsoft và OpenAI ký lại thỏa thuận đối tác, cho phép OpenAI triển khai sản phẩm trên bất kỳ cloud nào kể từ nay.
• NVIDIA ra mắt Nemotron 3 Nano Omni, mô hình đa phương thức mã nguồn mở xử lý text, ảnh, âm thanh, video và tài liệu trong một hệ thống duy nhất.
• Mistral tung Medium 3.5 với 128 tỷ tham số và cửa sổ ngữ cảnh 256K token, đi kèm nền tảng orchestration Workflows cho doanh nghiệp.

Big Tech báo lãi ra sao trong quý 1/2026?

Năm công ty công nghệ lớn nhất thế giới đều ghi nhận tăng trưởng doanh thu hai chữ số trong quý 1 năm 2026, được thúc đẩy bởi nhu cầu điện toán đám mây và phần cứng tiêu dùng. Tuy nhiên, điểm khác biệt nằm ở chỗ công ty nào chứng minh được AI đang chuyển hóa thành doanh thu thực, không chỉ là khoản đầu tư tương lai.

Tại sao Alphabet được thị trường khen ngợi dù chi tiêu vốn tăng mạnh?

Alphabet là công ty duy nhất vượt qua ngưỡng tâm lý khi Google Cloud lần đầu tiên vượt 20 tỷ USD doanh thu trong một quý, tăng trưởng 63% so với cùng kỳ. Lợi nhuận ròng của tập đoàn tăng 81%, và các sản phẩm xây dựng trên mô hình GenAI tăng trưởng gần 800% về doanh thu.

Chiến lược “full-stack” của Google, tức tích hợp silicon tùy chỉnh (TPU), mô hình AI và hệ thống phân phối trong một chuỗi giá trị khép kín, đang cho thấy hiệu quả. Đáng chú ý, tính năng AI trong Google Search đang tăng lượng sử dụng thay vì ăn mòn lưu lượng truy cập như giới đầu tư từng lo ngại. Thị trường chấp nhận mức guidance chi tiêu vốn 180-190 tỷ USD cho cả năm 2026 vì Alphabet đã trả lời được câu hỏi quan trọng nhất: “AI của bạn đang kiếm tiền từ đâu?”

Amazon đạt đỉnh tăng trưởng 15 quý nhờ AI và chip tự sản xuất

Amazon Web Services (AWS) ghi nhận doanh thu 37,6 tỷ USD trong quý 1/2026, tăng 28% và đạt mức cao nhất trong 15 quý liên tiếp. Mảng chip tùy chỉnh của Amazon, bao gồm Trainium dùng để huấn luyện AI và Graviton dùng cho điện toán đám mây tổng quát, đã vượt ngưỡng 20 tỷ USD tính theo tốc độ doanh thu hàng năm.

Amazon cũng công bố các thỏa thuận cung cấp hạ tầng AI compute cho Meta và OpenAI, tín hiệu rõ ràng về chiến lược kiếm tiền từ nhu cầu bên ngoài. Nhờ đó, thị trường bỏ qua việc dòng tiền tự do của Amazon chỉ còn 1,2 tỷ USD dù tổng chi mua sắm tài sản cố định tăng thêm 59,3 tỷ USD so với cùng kỳ năm ngoái.

Apple giữ vững vị trí mà không cần dẫn đầu cuộc đua AI doanh nghiệp

Apple không phải là cái tên dẫn đầu trong hạ tầng AI, nhưng quý 1/2026 chứng minh công ty vẫn có thể chiến thắng bằng chiến lược khác. Doanh thu đạt 111,2 tỷ USD, mức kỷ lục cho một quý tháng 3, trong đó doanh thu iPhone tăng 21,7% lên gần 57 tỷ USD nhờ nhu cầu cao với dòng iPhone 17. Mảng Services đạt mức lịch sử 31 tỷ USD.

Quan trọng hơn, Apple thông báo chương trình mua lại cổ phiếu trị giá 100 tỷ USD cùng mức tăng cổ tức 4%, một “chiêu bài” kinh điển giúp trấn an nhà đầu tư. Tuy nhiên, với việc CEO Tim Cook sắp bàn giao lại vị trí cho John Ternus, Apple đang đối mặt áp lực phải chứng minh khả năng tích hợp AI on-device trước khi bị bỏ lại phía sau trong cuộc đua dài hơi.

Tại sao Meta và Microsoft bị thị trường phạt dù kết quả kinh doanh tốt?

Meta và Microsoft là hai trường hợp điển hình cho thấy nhà đầu tư không còn đánh giá Big Tech theo doanh thu thuần túy nữa.

Meta ghi nhận doanh thu 56,31 tỷ USD, tăng 33%, lợi nhuận ròng tăng 61% lên 26,77 tỷ USD. Doanh thu quảng cáo được hỗ trợ bởi hệ thống AI targeting và recommendation nội bộ cải tiến đáng kể. Nhưng cổ phiếu vẫn giảm 7-9% vì Meta nâng guidance chi tiêu vốn cả năm lên 125-145 tỷ USD, thừa nhận đã đánh giá thấp nhu cầu compute và chi phí chip nhớ tăng cao. Điểm mấu chốt là đầu tư AI của Meta chủ yếu là nội bộ (cải thiện thuật toán quảng cáo) chứ không tạo ra một mảng doanh thu cloud độc lập.

Microsoft có tình huống tương tự. Tổng doanh thu tăng 18%, Microsoft Cloud đạt 54,5 tỷ USD, tăng 29%. Nhưng thu nhập từ hoạt động của mảng Intelligent Cloud chỉ đạt 13,2 tỷ USD, thấp hơn kỳ vọng của các nhà phân tích là 14,1 tỷ USD. Kết hợp với việc nâng guidance capex năm 2026 lên 190 tỷ USD, nhà đầu tư lo ngại rằng timeline hoàn vốn từ AI đang bị kéo dài hơn so với tốc độ tăng chi phí hạ tầng.

“Hào” cạnh tranh từ chip tự sản xuất là gì?

Lợi thế cạnh tranh rõ ràng nhất đang thuộc về các công ty kiểm soát chuỗi phần cứng từ tầng silicon trở lên. Khi phụ thuộc vào GPU bên thứ ba trở thành điểm nghẽn chi phí, chip tự sản xuất đang trở thành động lực lợi nhuận cốt lõi.

Amazon khẳng định mảng chip tùy chỉnh Graviton và Trainium vượt 20 tỷ USD doanh thu hàng năm. Alphabet thông báo chuyển hướng chiến lược lớn khi bắt đầu bán TPU (Tensor Processing Unit) cho khách hàng bên ngoài, thương mại hóa silicon nội bộ vốn từ trước đến nay chỉ dùng cho hạ tầng của Google.

Mô hình này cho phép các công ty cung cấp giá compute cạnh tranh hơn cho khách hàng, đồng thời bảo vệ biên lợi nhuận khỏi việc bị NVIDIA hay AMD “cắt xén” bằng giá GPU thị trường.

Tuần này còn có gì đáng chú ý trong làng AI?

Microsoft và OpenAI ký lại thỏa thuận đối tác đến 2032

Microsoft và OpenAI vừa cập nhật thỏa thuận hợp tác, giải quyết mâu thuẫn hợp đồng liên quan đến thỏa thuận của OpenAI với Amazon. Theo điều khoản mới, Microsoft giữ giấy phép không độc quyền đối với IP của OpenAI đến năm 2032. OpenAI được phép triển khai sản phẩm trên bất kỳ nhà cung cấp cloud nào, cho phép công ty tiếp tục thỏa thuận cung cấp công cụ Frontier agent-maker trên Amazon Web Services mà không vi phạm hợp đồng. Microsoft vẫn giữ khoảng 27% cổ phần trong OpenAI và tiếp tục nhận khoản chia sẻ doanh thu có giới hạn đến năm 2030.

NVIDIA ra mắt Nemotron 3 Nano Omni: mô hình đa phương thức mã nguồn mở

NVIDIA vừa phát hành Nemotron 3 Nano Omni, mô hình AI đa phương thức (multimodal) có khả năng xử lý đồng thời text, hình ảnh, âm thanh, video và tài liệu trong một hệ thống duy nhất. Kiến trúc hybrid mixture-of-experts 30B-A3B với cửa sổ ngữ cảnh 256K token giúp mô hình đạt throughput cao hơn 9 lần so với các mô hình mã nguồn mở cùng phân khúc. Nemotron 3 Nano Omni được thiết kế làm perception sub-agent cho các workflow yêu cầu điều hướng máy tính, xử lý tài liệu thông minh và phân tích âm thanh-video. Mô hình phát hành với open weights, có thể triển khai trên hệ thống cục bộ, data center và cloud.

Mistral ra mắt Medium 3.5 và Workflows cho doanh nghiệp

Mistral tung ra hai cập nhật lớn nhắm vào phân khúc doanh nghiệp. Thứ nhất, nền tảng Workflows được mở cho public preview, là lớp orchestration giúp chuyển các quy trình AI từ proof-of-concept sang môi trường production ổn định. Thứ hai, mô hình Medium 3.5 với 128 tỷ tham số và cửa sổ ngữ cảnh 256K token tích hợp khả năng instruction-following, reasoning và lập trình. Medium 3.5 đồng thời cung cấp năng lực cho coding agent từ xa trong Mistral Vibe và chế độ Work trong Le Chat, cho phép developer giao phó các tác vụ phức tạp nhiều bước cho agent chạy độc lập trên cloud, bao gồm tự động mở pull request trên GitHub khi hoàn thành.

Gemini tích hợp khả năng tạo file trực tiếp trong chat

Google cập nhật ứng dụng Gemini với tính năng cho phép người dùng tạo và tải file về ngay trong giao diện chat. Các định dạng được hỗ trợ bao gồm Microsoft Word, Excel, tài liệu Google Workspace, PDF, CSV và Markdown. Tính năng hiện có mặt cho tất cả người dùng Gemini toàn cầu.

AI trong công nghiệp: Hai ca ứng dụng thực tế đáng chú ý

Tòa nhà tiết kiệm năng lượng 25% nhờ AI tối ưu HVAC tại Azerbaijan

Trong năm 2025, C4IR Azerbaijan và World Economic Forum triển khai chương trình pilot thử nghiệm AI tối ưu hệ thống sưởi, thông gió và điều hòa không khí (HVAC) tại các tòa nhà. Kết quả ban đầu cho thấy AI có thể giảm tiêu thụ năng lượng HVAC tới 25% và cắt giảm phát thải 20-40%, với thời gian hoàn vốn trong khoảng 6 đến 18 tháng.

ABB Robotics và JLR dùng mô phỏng AI để cắt thời gian đưa vào vận hành 80%

Trong lĩnh vực sản xuất, ABB Robotics tích hợp NVIDIA Omniverse vào nền tảng mô phỏng của mình, đạt độ chính xác 99% cho các mô hình kỹ thuật số và giảm thời gian commissioning tới 80%. Hãng xe JLR áp dụng kỹ thuật tương tự để huấn luyện mô hình neural surrogate trên hơn 20.000 mô phỏng khí động học, cho phép kỹ sư thiết kế thấy ngay kết quả thay đổi hình học theo thời gian thực.

Nhận định: Phố Wall đã thay đổi quy tắc chơi

Bức tranh tổng thể từ mùa báo cáo quý 1/2026 là rõ ràng. Nhà đầu tư không còn sẵn sàng tài trợ vô điều kiện cho tham vọng AI. Các công ty chi hàng trăm tỷ USD vào hạ tầng data center và chip cần trả lời một câu hỏi đơn giản: doanh thu từ đâu, và bao giờ?

Alphabet và Amazon trả lời được câu hỏi đó thông qua các mảng cloud đang tăng trưởng phi mã. Meta và Microsoft chưa làm được điều tương tự, và thị trường phản ứng tức thì. Xu hướng vertical integration chip, từ TPU của Google đến Trainium/Graviton của Amazon, cho thấy cuộc cạnh tranh hạ tầng AI đang dần trở thành cuộc đua kiểm soát chuỗi phần cứng, không chỉ là phần mềm hay mô hình AI.