• Cuộc đua AI tạo sinh tiếp tục nóng lên khi OpenAI ra mắt các mô hình o3, o4-mini và GPT-4.1, còn Google đáp trả bằng Gemini 2.5 Flash, nâng cấp từ Gemini 2.5 Pro.

• Lợi thế lớn nhất của Google nằm ở phần cứng: tự phát triển và sử dụng TPU (Tensor Processing Unit) thay vì phụ thuộc vào GPU Nvidia như OpenAI/Microsoft. Giá thành sản xuất GPU Nvidia chỉ khoảng 3.000-5.000 USD nhưng các hãng như Microsoft phải mua với giá 20.000-35.000+ USD/chiếc. Google có thể tiết kiệm tới 80% chi phí phần cứng, tương đương hiệu quả gấp 4-6 lần mỗi đơn vị tính toán so với đối thủ.

• Sự khác biệt này phản ánh rõ vào giá API: OpenAI o3 đắt hơn Gemini 2.5 Pro khoảng 8 lần với token đầu vào và 4 lần với token đầu ra. Chi phí vận hành chiếm tới 55-60% tổng chi phí của OpenAI năm 2024 (9 tỷ USD), dự kiến vượt 80% năm 2025.

• Về chiến lược agent, Google hướng tới hệ sinh thái mở, hỗ trợ giao tiếp đa nền tảng (Agent-to-Agent protocol, Agent Development Kit, Agentspace), còn OpenAI tập trung xây dựng agent mạnh, tích hợp sâu trong hệ sinh thái riêng (Responses API, Agents SDK, Codex CLI).

• Khả năng mô hình: OpenAI o3 nhỉnh hơn Gemini 2.5 Pro ở một số benchmark về lập trình, nhưng Gemini 2.5 Pro dẫn đầu về kích thước context (1 triệu token, dự kiến 2 triệu), phù hợp xử lý dữ liệu lớn và ổn định hơn cho doanh nghiệp. o3 mạnh về reasoning đa công cụ nhưng tỷ lệ ảo giác cao gấp đôi o1.

• Mức độ phù hợp doanh nghiệp: Google tích hợp sâu với Google Cloud, Workspace, Vertex AI, BigQuery, phù hợp khách hàng đã dùng hệ sinh thái Google. OpenAI tận dụng sức mạnh phân phối của Microsoft, tích hợp vào Microsoft 365 Copilot, Azure, dễ tiếp cận cho doanh nghiệp dùng Microsoft.

• Doanh nghiệp cần cân nhắc giữa chi phí dài hạn, chiến lược agent, rủi ro ảo giác, khả năng tích hợp với hạ tầng sẵn có và mục tiêu ứng dụng cụ thể.

📌 Google sở hữu lợi thế chi phí phần cứng vượt trội (giảm tới 80%), phản ánh vào giá API và khả năng mở rộng AI. OpenAI mạnh về tích hợp sâu và phân phối rộng nhờ Microsoft. Doanh nghiệp nên cân nhắc kỹ các yếu tố chi phí, chiến lược agent, độ tin cậy mô hình và hạ tầng sẵn có khi lựa chọn nền tảng AI.