Phiên giao dịch ngày 16/7 (giờ Mỹ), cổ phiếu Alphabet giảm hơn 4%, khiến vốn hóa thị trường của tập đoàn sụt giảm hơn 100 tỷ USD chỉ trong một ngày. Nguyên nhân xuất phát từ thông tin Google phải lùi thời điểm phát hành Gemini 3.5 Pro – mô hình AI được kỳ vọng sẽ trở thành nền tảng chiến lược mới của hãng – do chưa đáp ứng các tiêu chuẩn nội bộ, đặc biệt là về năng lực lập trình (coding).
Theo các nguồn tin, Gemini 3.5 Pro ban đầu được Google giới thiệu tại hội nghị Google I/O 2026 và dự kiến phát hành rộng rãi từ tháng 6. Tuy nhiên, sau nhiều đợt thử nghiệm, mô hình vẫn chưa đạt các mục tiêu về hiệu năng mà công ty đặt ra, buộc Google phải tiếp tục tinh chỉnh trước khi thương mại hóa.
Cuộc đua AI không còn chỗ cho sự chậm trễ
Sự trì hoãn của Gemini 3.5 Pro diễn ra trong bối cảnh cuộc cạnh tranh AI đang bước vào giai đoạn khốc liệt nhất từ trước đến nay.
Trong vài tháng gần đây, các đối thủ như OpenAI, Anthropic, Meta và nhiều công ty AI khác liên tục tung ra các mô hình mới với khả năng suy luận và lập trình ngày càng mạnh. Đặc biệt, năng lực hỗ trợ viết mã đã trở thành tiêu chí quan trọng để thu hút khách hàng doanh nghiệp và lập trình viên – nhóm người dùng mang lại giá trị thương mại cao nhất cho các nền tảng AI.
Theo Bloomberg, Google đã cập nhật dữ liệu huấn luyện nhằm cải thiện khả năng lập trình của Gemini, nhưng kết quả vẫn chưa đạt kỳ vọng. Điều này làm gia tăng lo ngại rằng Google đang dần đánh mất lợi thế công nghệ trước các đối thủ đang tăng tốc rất nhanh.
Áp lực không chỉ đến từ công nghệ
Các nhà phân tích cho rằng vấn đề của Google không chỉ nằm ở chất lượng mô hình AI mà còn ở quy mô và cấu trúc tổ chức.
Khác với nhiều startup AI, Google phải tích hợp Gemini vào một hệ sinh thái khổng lồ gồm Search, Android, Chrome, Gmail, Workspace, Maps, YouTube và Google Cloud. Quá trình phối hợp giữa nhiều bộ phận, cùng với các yêu cầu về an toàn AI và tuân thủ quy định, khiến chu kỳ phát triển và phát hành sản phẩm trở nên phức tạp hơn.
Trong khi đó, các đối thủ có thể đưa sản phẩm ra thị trường nhanh hơn, liên tục cập nhật mô hình và phản hồi theo nhu cầu người dùng, tạo áp lực lớn lên Google về tốc độ đổi mới.
Nhà đầu tư ngày càng khắt khe với các "ông lớn" AI
Phản ứng mạnh của thị trường cho thấy kỳ vọng đối với các doanh nghiệp AI đã thay đổi đáng kể.
Trong giai đoạn đầu của làn sóng AI tạo sinh, các nhà đầu tư sẵn sàng chấp nhận chi phí đầu tư lớn để đổi lấy triển vọng tăng trưởng dài hạn. Tuy nhiên, khi AI bước vào giai đoạn thương mại hóa, thị trường bắt đầu đánh giá doanh nghiệp dựa trên tốc độ ra mắt sản phẩm, hiệu quả triển khai và khả năng duy trì lợi thế cạnh tranh.
Đối với Alphabet, Gemini 3.5 Pro không chỉ là một mô hình AI mới mà còn là nền tảng cho chiến lược AI trên toàn bộ hệ sinh thái sản phẩm. Vì vậy, bất kỳ sự trì hoãn nào cũng có thể ảnh hưởng đến kỳ vọng doanh thu từ Google Cloud, công cụ tìm kiếm, trợ lý số và các dịch vụ AI dành cho doanh nghiệp.
Google vẫn còn nhiều lợi thế
Mặc dù chịu sức ép trong ngắn hạn, giới chuyên gia cho rằng Google vẫn sở hữu những lợi thế mà ít đối thủ có được.
Tập đoàn này đang nắm trong tay hạ tầng điện toán đám mây quy mô lớn, hệ thống chip AI TPU tự phát triển, kho dữ liệu khổng lồ cùng hệ sinh thái với hàng tỷ người dùng trên toàn cầu. Nếu Gemini 3.5 Pro đạt được các mục tiêu về hiệu năng trước khi phát hành, Google vẫn có khả năng nhanh chóng triển khai AI trên hàng loạt sản phẩm và dịch vụ với quy mô vượt trội.
Google cũng khẳng định đang tiếp tục thử nghiệm Gemini 3.5 Pro cùng các phiên bản Flash mới với các đối tác để tối ưu chất lượng và chi phí vận hành trước khi phát hành rộng rãi.
Cuộc đua AI bước sang giai đoạn mới
Sự cố của Gemini 3.5 Pro cho thấy cuộc cạnh tranh AI hiện không còn đơn thuần là cuộc đua công bố mô hình mới, mà đã chuyển sang cuộc đua về chất lượng, độ ổn định và khả năng thương mại hóa.
Đối với Google, thách thức không phải là thiếu năng lực nghiên cứu, mà là làm sao duy trì tốc độ đổi mới trong khi vẫn bảo đảm chất lượng trên một hệ sinh thái có quy mô toàn cầu. Trong bối cảnh AI ngày càng trở thành yếu tố quyết định giá trị doanh nghiệp, mỗi lần ra mắt hoặc trì hoãn một mô hình AI đều có thể tác động trực tiếp đến niềm tin của nhà đầu tư và vị thế cạnh tranh của các tập đoàn công nghệ hàng đầu.