Hạ tầng này hỗ trợ toàn bộ hệ sinh thái sản phẩm của Google, bao gồm:

• Tìm kiếm (Search) tích hợp AI
• Họ mô hình Gemini
• API dành cho nhà phát triển
• Dịch vụ Google Cloud cho doanh nghiệp

Theo Google, mục tiêu là xây dựng năng lực tính toán đủ lớn để vừa huấn luyện các mô hình ngày càng phức tạp, vừa phục vụ suy luận (inference) theo thời gian thực cho hàng tỷ người dùng.

Lập luận của Pichai: đầu tư trước, hiệu suất đến sau

Trong buổi họp báo tại I/O, Pichai nhắc lại một mô hình quen thuộc của ngành công nghệ: đầu tư bùng nổ thường được theo sau bởi bước nhảy vọt về hiệu suất.

Khi các thành phần như:

• mô hình AI
• chip xử lý
• hệ thống phục vụ mô hình

được cải tiến, chi phí cung cấp AI sẽ giảm mạnh, trong khi năng lực xử lý lại tăng lên.

Điều này có nghĩa là cùng một hạ tầng ban đầu, sau vài năm có thể tạo ra lượng giá trị và năng lực AI lớn hơn nhiều lần. Theo Pichai, khoản đầu tư hiện tại chính là bước chuẩn bị cho giai đoạn hiệu quả đó.

Nhu cầu AI đang tăng với tốc độ khổng lồ

Google cũng đưa ra dữ liệu sử dụng để chứng minh nhu cầu thực sự đang tăng rất nhanh.

Theo số liệu công bố tại I/O:

• Hai năm trước: hệ thống Google xử lý 9,7 nghìn tỷ token mỗi tháng
• Hiện nay: con số này đã tăng lên hơn 3,2 quadrillion token mỗi tháng

Sự bùng nổ này đến từ nhiều nguồn:

• trải nghiệm Search tích hợp AI
• trợ lý và agent Gemini
• API cho nhà phát triển
• khối lượng công việc AI trên Google Cloud
• các sản phẩm tiêu dùng như YouTube và bộ công cụ năng suất

Theo Pichai, nhu cầu tăng nhanh hơn cả tốc độ xây hạ tầng, nên việc đầu tư lớn là điều khó tránh.

Gemini 3.5 Flash: ví dụ về hiệu suất

Một ví dụ được nhấn mạnh tại I/O 2026 là Gemini 3.5 Flash, phiên bản mô hình AI mới nhanh hơn và rẻ hơn.

Những mô hình như vậy cho thấy hướng đi mà Google kỳ vọng:

• giảm chi phí suy luận
• tăng tốc độ phản hồi
• mở rộng khả năng ứng dụng trong doanh nghiệp và cho nhà phát triển

Khi chi phí giảm, cùng một hạ tầng có thể phục vụ nhiều ứng dụng và người dùng hơn, giúp cải thiện kinh tế của AI.

Những rào cản thực tế: điện và năng lực tính toán

Dù bảo vệ chiến lược đầu tư lớn, Pichai cũng thừa nhận AI đang đối mặt với các hạn chế vật lý rõ ràng.

Một số thách thức chính gồm:

• tiêu thụ điện năng của các trung tâm dữ liệu AI
• nhu cầu compute tăng nhanh hơn nguồn cung phần cứng
• việc mở rộng hạ tầng toàn cầu cho dịch vụ AI

Những yếu tố này đang trở thành vấn đề chung của toàn ngành khi các công ty công nghệ chạy đua xây dựng năng lực tính toán.

Sự thay đổi so với phát biểu thận trọng năm 2025

Thông điệp của Pichai năm 2026 cũng khác với giọng điệu thận trọng hơn của ông trước đó.

Trong một số cuộc phỏng vấn năm 2025, ông từng thừa nhận làn sóng đầu tư AI có “những yếu tố phi lý” và cảnh báo rằng không công ty nào miễn nhiễm nếu bong bóng AI vỡ.

Tại I/O 2026, cách tiếp cận của ông rõ ràng tích cực hơn. Pichai nhấn mạnh:

• nhu cầu AI đang bùng nổ
• hiệu suất sẽ cải thiện theo thời gian
• việc xây hạ tầng sớm là cần thiết về mặt chiến lược

Ông không phủ nhận rủi ro — nhưng cho rằng quỹ đạo dài hạn của AI khiến khoản đầu tư hiện nay trở nên hợp lý.

Bức tranh lớn của cuộc đua AI

Quan điểm của Pichai phản ánh xu hướng chung của ngành công nghệ. Các tập đoàn lớn đang đổ hàng trăm tỷ USD vào:

• chip AI chuyên dụng
• trung tâm dữ liệu quy mô lớn
• hạ tầng điện và mạng

Theo cách nhìn của Google, giai đoạn chi tiêu mạnh hiện nay chính là cái giá phải trả để xây dựng nền tảng điện toán tiếp theo. Và nếu lịch sử công nghệ lặp lại, những cải tiến hiệu suất trong vài năm tới có thể khiến AI trở nên rẻ hơn, mạnh hơn và phổ biến hơn nhiều so với hiện tại.

Hạ tầng này hỗ trợ toàn bộ hệ sinh thái sản phẩm của Google, bao gồm:

• Tìm kiếm (Search) tích hợp AI
• Họ mô hình Gemini
• API dành cho nhà phát triển
• Dịch vụ Google Cloud cho doanh nghiệp

Theo Google, mục tiêu là xây dựng năng lực tính toán đủ lớn để vừa huấn luyện các mô hình ngày càng phức tạp, vừa phục vụ suy luận (inference) theo thời gian thực cho hàng tỷ người dùng.

Lập luận của Pichai: đầu tư trước, hiệu suất đến sau

Trong buổi họp báo tại I/O, Pichai nhắc lại một mô hình quen thuộc của ngành công nghệ: đầu tư bùng nổ thường được theo sau bởi bước nhảy vọt về hiệu suất.

Khi các thành phần như:

• mô hình AI
• chip xử lý
• hệ thống phục vụ mô hình

được cải tiến, chi phí cung cấp AI sẽ giảm mạnh, trong khi năng lực xử lý lại tăng lên.

Điều này có nghĩa là cùng một hạ tầng ban đầu, sau vài năm có thể tạo ra lượng giá trị và năng lực AI lớn hơn nhiều lần. Theo Pichai, khoản đầu tư hiện tại chính là bước chuẩn bị cho giai đoạn hiệu quả đó.

Nhu cầu AI đang tăng với tốc độ khổng lồ

Google cũng đưa ra dữ liệu sử dụng để chứng minh nhu cầu thực sự đang tăng rất nhanh.

Theo số liệu công bố tại I/O:

• Hai năm trước: hệ thống Google xử lý 9,7 nghìn tỷ token mỗi tháng
• Hiện nay: con số này đã tăng lên hơn 3,2 quadrillion token mỗi tháng

Sự bùng nổ này đến từ nhiều nguồn:

• trải nghiệm Search tích hợp AI
• trợ lý và agent Gemini
• API cho nhà phát triển
• khối lượng công việc AI trên Google Cloud
• các sản phẩm tiêu dùng như YouTube và bộ công cụ năng suất

Theo Pichai, nhu cầu tăng nhanh hơn cả tốc độ xây hạ tầng, nên việc đầu tư lớn là điều khó tránh.

Gemini 3.5 Flash: ví dụ về hiệu suất

Một ví dụ được nhấn mạnh tại I/O 2026 là Gemini 3.5 Flash, phiên bản mô hình AI mới nhanh hơn và rẻ hơn.

Những mô hình như vậy cho thấy hướng đi mà Google kỳ vọng:

• giảm chi phí suy luận
• tăng tốc độ phản hồi
• mở rộng khả năng ứng dụng trong doanh nghiệp và cho nhà phát triển

Khi chi phí giảm, cùng một hạ tầng có thể phục vụ nhiều ứng dụng và người dùng hơn, giúp cải thiện kinh tế của AI.

Những rào cản thực tế: điện và năng lực tính toán

Dù bảo vệ chiến lược đầu tư lớn, Pichai cũng thừa nhận AI đang đối mặt với các hạn chế vật lý rõ ràng.

Một số thách thức chính gồm:

• tiêu thụ điện năng của các trung tâm dữ liệu AI
• nhu cầu compute tăng nhanh hơn nguồn cung phần cứng
• việc mở rộng hạ tầng toàn cầu cho dịch vụ AI

Những yếu tố này đang trở thành vấn đề chung của toàn ngành khi các công ty công nghệ chạy đua xây dựng năng lực tính toán.

Sự thay đổi so với phát biểu thận trọng năm 2025

Thông điệp của Pichai năm 2026 cũng khác với giọng điệu thận trọng hơn của ông trước đó.

Trong một số cuộc phỏng vấn năm 2025, ông từng thừa nhận làn sóng đầu tư AI có “những yếu tố phi lý” và cảnh báo rằng không công ty nào miễn nhiễm nếu bong bóng AI vỡ.

Tại I/O 2026, cách tiếp cận của ông rõ ràng tích cực hơn. Pichai nhấn mạnh:

• nhu cầu AI đang bùng nổ
• hiệu suất sẽ cải thiện theo thời gian
• việc xây hạ tầng sớm là cần thiết về mặt chiến lược

Ông không phủ nhận rủi ro — nhưng cho rằng quỹ đạo dài hạn của AI khiến khoản đầu tư hiện nay trở nên hợp lý.

Bức tranh lớn của cuộc đua AI

Quan điểm của Pichai phản ánh xu hướng chung của ngành công nghệ. Các tập đoàn lớn đang đổ hàng trăm tỷ USD vào:

• chip AI chuyên dụng
• trung tâm dữ liệu quy mô lớn
• hạ tầng điện và mạng

Theo cách nhìn của Google, giai đoạn chi tiêu mạnh hiện nay chính là cái giá phải trả để xây dựng nền tảng điện toán tiếp theo. Và nếu lịch sử công nghệ lặp lại, những cải tiến hiệu suất trong vài năm tới có thể khiến AI trở nên rẻ hơn, mạnh hơn và phổ biến hơn nhiều so với hiện tại.