Qualcomm đặt cược vào 'AI cá nhân' để tìm kiếm động lực tăng trưởng mới

< img id="wx_img" src="https://www.qbitai.com/wp-content/uploads/imgs/qbitai-logo-1.png" width="400" height="400">

2026-07-30 16:06:47 Nguồn: QbitAI

Tư duy "nhồi nhét thông số để đổi lấy doanh số" không còn hiệu quả nữa.

Thị trường thiết bị thông minh toàn cầu đang trải qua một sự lệch pha: trong khi sản lượng xuất xưởng bắt đầu sụt giảm, thì số lượng thiết bị AI lại ngày càng tăng.

Dữ liệu cho thấy, trong nửa đầu năm nay, sản lượng xuất xưởng smartphone toàn cầu giảm 13,9% so với cùng kỳ năm ngoái, nhưng tỷ lệ các thiết bị có khả năng AI trong cùng lô hàng đó đã đạt 66,4%, mức tăng tương đối đạt 21,8%.

PC và máy tính bảng cũng đi theo kịch bản tương tự.

Theo dự báo, sản lượng xuất xưởng PC giảm 11,7% và máy tính bảng giảm 8,6% so với cùng kỳ, nhưng tỷ lệ thâm nhập AI của cả hai đều đang trên đà tăng cao.

Không có phân khúc nào thoát khỏi quy luật này.

Nhóm số liệu này được trích dẫn từ một báo cáo trắng ngành công nghiệp do Qualcomm ủy quyền và được tổ chức nghiên cứu thị trường IDC thực hiện độc lập, có tiêu đề: "Từ thiết bị AI đến AI cá nhân — Sự tiến hóa của thiết bị đầu cuối và tái cấu trúc ngành công nghiệp được thúc đẩy bởi tác nhân thông minh (AI Agent)".

Khi doanh số phần cứng quay đầu đi xuống, tại sao tỷ lệ thâm nhập AI trong các thiết bị này lại đi ngược xu hướng để tăng lên?

Đây chính là câu hỏi mà báo cáo trắng này muốn giải đáp.

Đằng sau sự tương phản này là một cuộc tái cấu trúc mang tính hệ thống đang diễn ra trên thị trường thiết bị đầu cuối cá nhân.

Thị trường thiết bị đầu cuối đã chạm đến điểm tới hạn.

Thị trường thiết bị đầu cuối đang tiến đến một điểm tới hạn.

Các tiêu chuẩn đánh giá thiết bị đang thay đổi, tư duy "nhồi nhét thông số để đổi lấy doanh số" trước đây không còn hiệu quả nữa.

Tần số quét màn hình lên tới 185Hz, camera đạt 200 megapixel, điểm AnTuTu vượt mốc 4 triệu điểm... những con số này từng là điểm bán hàng thu hút nhất tại các buổi ra mắt, nhưng hiện nay, chúng ngày càng khó chuyển đổi trực tiếp thành doanh số.

Nguyên nhân không khó để hình dung: chi phí phần cứng đã liên tục tăng trong vài năm qua, biến động chuỗi cung ứng đẩy giá thành lên cao, và chu kỳ đổi máy của người dùng cũng theo đó mà kéo dài ra.

Dữ liệu từ IDC cho thấy, điểm sáng duy nhất có thể mang lại sự tăng trưởng trong chu kỳ này chỉ còn là AI.

Nhưng điều này không có nghĩa là cứ nhồi nhét AI vào thiết bị thì người dùng sẽ lập tức chấp nhận chi tiền.

Đa số người dùng vẫn mơ hồ về công dụng thực sự của các tính năng AI, ngay cả khi điện thoại được trang bị thêm vài tính năng AI, họ cũng không sẵn lòng chi thêm tiền cho chúng.

Báo cáo trắng cho rằng, để giải quyết triệt để sự lệch pha về giá trị này, cần một sự thay đổi mô hình công nghiệp sang "AI cá nhân".

Mô hình sau khi chuyển đổi là một hệ thống thông minh cá nhân lấy tác nhân thông minh (AI Agent) làm nền tảng vận hành cốt lõi và lấy người dùng làm trung tâm, gọi là "AI cá nhân".

Phân tích kỹ hơn, định nghĩa về AI cá nhân thực chất bao gồm hai tầng ý nghĩa.

"Lấy tác nhân thông minh làm nền tảng vận hành cốt lõi" có nghĩa là nền tảng vận hành của "AI cá nhân" chính là các tác nhân thông minh, còn phần cứng chỉ là các điểm cuối để chứa các tác nhân đó.

"Vận hành lấy người dùng làm trung tâm" có nghĩa là cách thức tổ chức thông tin của tác nhân thông minh đều xoay quanh "con người", tức là tác nhân thông minh phải "đi theo người dùng".

Nói cách khác, trong mô hình này, điện thoại, PC và kính thông minh sẽ dùng chung một sự thấu hiểu về người dùng để ghi nhớ sở thích và cảm nhận môi trường xung quanh người dùng.

Tuy nhiên, để hệ thống này thực sự đi vào thực tế, trước hết cần phải giải quyết được bài toán chi phí.

Từ AI đối thoại trước đây, đến AI suy luận sau này, và hiện nay là AI tác nhân, lượng Token tiêu thụ cho mỗi tác vụ đã tăng khoảng 100 lần và vẫn đang tiếp tục tăng.

Nếu đẩy toàn bộ gánh nặng này lên đám mây (cloud), ba nút thắt cổ chai sẽ xuất hiện.

Vấn đề đầu tiên phải đối mặt chính là chi phí.

Việc tiêu thụ Token tăng gấp hàng trăm, hàng nghìn lần khiến chi phí suy luận cũng tăng theo cấp số nhân.

Hiện tại, người dùng vẫn chưa hình thành tâm lý sẵn sàng trả phí cho các dịch vụ AI, các nhà sản xuất về cơ bản phải tự gánh vác khoản chi phí này, dẫn đến sự lệch pha nghiêm trọng giữa chi phí và lợi nhuận.

Tiếp theo là trải nghiệm.

"AI cá nhân" cần phải đạt được khả năng cảm nhận toàn thời gian và sẵn sàng đưa ra quyết định thay cho người dùng, cả hai việc này đều đòi hỏi tốc độ phản hồi cực cao.

Một khi quyết định phải thông qua đám mây, độ trễ mạng trong quá trình truyền tải sẽ khiến việc ra quyết định thời gian thực trở thành phản hồi chậm chạp, đi ngược lại với kỳ vọng của người dùng.

Cuối cùng là quyền riêng tư.