Mỗi khi bạn đặt câu hỏi cho ChatGPT, có thể bạn không biết rằng mình đang góp phần làm giàu cho một nhóm công ty có vị thế độc quyền.

Điều tương tự cũng xảy ra khi bạn dùng bất kỳ chatbot AI nào khác, vì gần như tất cả đều vận hành bằng chip của Nvidia — công ty đang chiếm khoảng 92% thị phần trong dòng linh kiện đặc biệt gọi là “bộ tăng tốc AI”, thành phần cốt lõi giúp chatbot hoạt động. Những con chip này được sản xuất bởi ba đối tác chính của Nvidia: SK Hynix (Hàn Quốc), Taiwan Semiconductor Manufacturing (TSMC, Đài Loan) và ASML Holding NV (Hà Lan). Mỗi công ty đều đang giữ vị trí gần như độc quyền trong lĩnh vực của mình, thậm chí còn vượt trội hơn cả Nvidia ở một số khía cạnh.

Trong nhiều ngành khác, mức độ tập trung cao như vậy thường sẽ khiến các cơ quan chống độc quyền vào cuộc và yêu cầu chia tách. Nhưng với lĩnh vực công nghệ, việc một công ty vươn lên dẫn đầu nhờ đổi mới và duy trì thế thượng phong qua nhiều năm lại được xem là điều bình thường. Điều này đã từng xảy ra với các ngành như máy tính, trình duyệt web, công cụ tìm kiếm, mạng xã hội và hệ điều hành di động.

Khi một thế lực độc quyền sụp đổ, nguyên nhân thường đến từ cạnh tranh chứ không phải sự can thiệp của chính phủ. Trí tuệ nhân tạo cũng có thể lặp lại chu kỳ này, giống như iPhone từng thay đổi hoàn toàn ngành điện thoại. Tất nhiên, cũng không thể loại trừ khả năng AI không tạo ra cú huých kinh tế như kỳ vọng, và làn sóng đầu tư hiện tại sẽ chững lại. Nhưng ở thời điểm này, các tập đoàn dẫn đầu trong lĩnh vực AI vẫn đang ở vị thế trung tâm trên thị trường toàn cầu.

Những kỳ vọng vào AI đang đẩy giá trị vốn hóa của các công ty này lên mức chưa từng có. Tính đến giữa tháng 3, tổng vốn hóa thị trường của Nvidia và ba đối tác chiến lược đã vượt mốc 4.000 tỷ USD. Trong đó, Nvidia chiếm đến 6% chỉ số S&P 500 gồm các cổ phiếu hàng đầu của Mỹ, còn TSMC và ASML lần lượt là công ty giá trị nhất tại quốc gia của họ. Những con số này phản ánh kỳ vọng rằng họ sẽ giữ vững thế độc quyền khi thị trường AI tiếp tục tăng trưởng mạnh.

Tuy nhiên, cơn sốt AI đang bắt đầu bộc lộ những dấu hiệu bất ổn. Các đối thủ của Nvidia đang đổ hàng tỷ USD vào việc phát triển chip mới, cạnh tranh về sức mạnh xử lý, tốc độ và độ ổn định.

Dưới đây là cái nhìn rõ hơn về cách thế hệ độc quyền công nghệ mới đang vận hành — và những thách thức mà họ phải đối mặt.

Sự trỗi dậy của một thế lực thống trị

Suốt nhiều thập niên, Nvidia vốn nổi tiếng là nhà sản xuất chip phục vụ ngành game, chứ không phải trí tuệ nhân tạo. Họ thiết kế bộ xử lý đồ họa (GPU), chuyên tạo hình ảnh trong các trò chơi như Call of Duty. GPU vận hành dựa trên kỹ thuật xử lý song song, cho phép nhiều lõi tính toán thực hiện đồng thời hàng loạt phép tính — nhanh hơn nhiều so với hệ thống truyền thống.

Khoảng hơn mười năm trước, các nhà nghiên cứu phát hiện GPU rất phù hợp với mô hình học sâu — phương pháp mô phỏng hoạt động của não bộ con người, cũng là nền tảng cho các chatbot hiện đại như ChatGPT.

Giám đốc điều hành Jensen Huang của Nvidia sớm nhận ra tiềm năng này. Năm 2016, ông gửi tặng phòng thí nghiệm phi lợi nhuận OpenAI một lô chip trị giá 129.000 USD khi startup này còn rất nhỏ. “Ban đầu, cơ hội đến với họ gần như chỉ là chuyện tình cờ,” giáo sư kinh tế Jason Furman (Harvard) nói. “Nhưng họ đã rất khôn ngoan khi tận dụng cơ hội đó.”

Thời điểm đó, Nvidia đã phát triển CUDA — một thư viện mã lập trình dành riêng cho GPU. Đây nhanh chóng trở thành công cụ không thể thiếu trong vận hành các mô hình học máy. Do phần lớn kỹ sư AI đã quen dùng CUDA, các chip thay thế — kể cả từ các startup nhiều tiền hay từ Google — đều không thể tạo ra khác biệt đáng kể. Ngay cả Intel cũng không theo kịp.

Đến ngày 18 tháng 3 năm 2025, ông Huang ra mắt dòng chip mới mạnh nhất của Nvidia, kèm phần mềm Dynamo. Ông gọi Dynamo là “hệ điều hành của một nhà máy AI”.

Ai làm gì

Để GPU của Nvidia vận hành hiệu quả, chúng cần một loại chip nhớ đặc biệt — vi mạch tích hợp có khả năng lưu trữ dữ liệu trong khi bộ xử lý thực hiện các tác vụ. Nvidia lựa chọn SK Hynix, công ty Hàn Quốc đang kiểm soát khoảng 80% thị phần chip nhớ băng thông cao (HBM) mạnh nhất hiện nay, làm nơi cung cấp linh kiện này. Trong nhiều năm, SK Hynix đã bị đối thủ trong nước là Samsung làm lu mờ. Tuy nhiên, đến năm 2019, các kỹ sư của Hynix đã phát triển một phương pháp đóng gói chip mới, giúp xử lý dữ liệu AI khối lượng lớn mà không gây quá nhiệt. Samsung cho đến nay vẫn chưa bắt kịp.

Dù thiết kế GPU, Nvidia không tự sản xuất chúng. Họ không sở hữu bất kỳ nhà máy nào. Thay vào đó, toàn bộ khâu sản xuất được giao cho TSMC, công ty Đài Loan chuyên gia công chip theo thiết kế của bên thứ ba, xử lý. TSMC là đơn vị khai sinh mô hình sản xuất này và đã tinh chỉnh quy trình đến mức vượt xa mọi đối thủ. Bước ngoặt đến vào năm 2013, khi Apple chuyển từ Samsung sang TSMC để sản xuất linh kiện cho iPhone và iPad. Trong suốt nhiều năm, cả Intel và Samsung đều cố gắng phá thế độc quyền của TSMC trong mảng sản xuất chip — nhưng đến nay vẫn không thành công. Theo TSMC, họ đang sản xuất đến 99% bộ tăng tốc AI trên toàn cầu.

Tuy nhiên, vị trí thống trị nhất trong toàn bộ chuỗi cung ứng AI lại thuộc về ASML — công ty Hà Lan đặt trụ sở tại thị trấn Veldhoven, nổi tiếng với văn hóa kỹ thuật thuần túy. ASML là doanh nghiệp duy nhất trên thế giới có khả năng chế tạo máy in thạch bản cực tím (EUV) thế hệ mới — thiết bị mà TSMC và nhiều hãng sản xuất chip khác cần để tạo ra vi mạch theo yêu cầu của Nvidia và Apple. Mỗi máy EUV có kích thước lớn hơn cả một chiếc xe buýt và được bán với giá khoảng 380 triệu USD. Cho đến nay, chưa có công ty nào có đủ năng lực để trở thành đối thủ cạnh tranh trực tiếp với ASML.

Những công ty này phần lớn đều bác bỏ cáo buộc độc quyền, đặc biệt là ý kiến cho rằng họ chiếm ưu thế nhờ việc cạnh tranh không công bằng hoặc được bảo vệ khỏi áp lực từ thị trường. Trong một tuyên bố, người phát ngôn của Nvidia cho biết công ty vẫn cạnh tranh với “các nhà cung cấp độc lập,” các nền tảng điện toán đám mây và các công ty AI. “Khách hàng đánh giá cao giải pháp toàn diện mà chúng tôi cung cấp và tin tưởng vào việc Nvidia luôn có mặt trên mọi nền tảng điện toán đám mây cũng như hệ thống nội bộ của mọi doanh nghiệp,” đại diện công ty cho biết.

TSMC, SK Hynix và ASML từ chối bình luận.

Liệu các công ty này có thật sự đang độc quyền?

Định nghĩa “độc quyền” có thể khác nhau tùy từng ngành, nhưng nếu một công ty kiểm soát hơn 70% thị trường và gần như không có chỗ cho đối thủ mới chen chân vào, thì điều đó thường đủ để bị xem là độc quyền.

Tuy nhiên, việc các công ty này có thực sự hoạt động như những tập đoàn độc quyền hay không lại là chuyện khác. Mối lo ngại lớn nhất là khi một doanh nghiệp lợi dụng vị thế độc quyền của mình để ép giá cao. Giá chip đang leo thang rõ rệt. Trong hai năm qua, GPU của Nvidia có thể được bán với giá lên tới 90.000 USD. Các hãng sản xuất linh kiện như SK Hynix cũng tăng giá, phần lớn vì khách hàng gần như không còn lựa chọn nào khác ngoài việc mua sản phẩm của họ.

Áp lực về chi phí thể hiện rõ trong kết quả kinh doanh. Biên lợi nhuận gộp của Nvidia hiện đã vượt 70%, một tỷ lệ rất cao ngay cả trong ngành công nghệ, nơi mức lợi nhuận vốn đã lớn. Đối thủ đứng thứ hai là AMD chỉ đạt khoảng 50%.

Về lý thuyết, các công ty phải mua chip với giá cao có thể sẽ đẩy phần chi phí này sang người dùng bằng cách tăng giá các dịch vụ AI như ChatGPT hoặc Microsoft Copilot. Nhưng điều đó vẫn chưa xảy ra. Có vẻ như hiện tại, các ông lớn công nghệ ở Thung lũng Silicon — nhóm tiêu thụ GPU chính — vẫn sẵn sàng chấp nhận chi phí khổng lồ này để duy trì vị thế dẫn đầu trong cuộc đua AI.

Theo phân tích chuỗi cung ứng của Bloomberg, Nvidia hiện cung cấp phần lớn sản lượng tương đương khoảng 41% doanh thu cho đúng bốn khách hàng: Microsoft, Google, Amazon và Meta. Các công ty này đều cho biết họ không thể mua đủ GPU để xây dựng các trung tâm dữ liệu nhằm theo kịp nhu cầu về AI đang tăng vọt. Tuy nhiên, lượng GPU họ đã mua vẫn chưa tạo ra lợi nhuận đáng kể cho mảng điện toán đám mây và quảng cáo. Dù vậy, các cổ đông dường như vẫn kiên nhẫn chờ đợi thời điểm sinh lời.

Tuy nhiên, điều đó không có nghĩa là các khách hàng lớn hài lòng với sức ảnh hưởng của Nvidia trên thị trường. Họ đang tăng tốc phát triển chip AI riêng để giảm bớt sự phụ thuộc vào Nvidia.

Trong đó, Amazon thiết kế chip riêng theo nhu cầu của mình. Microsoft thì hỗ trợ AMD — đối thủ cạnh tranh trực tiếp của Nvidia — mở rộng sang lĩnh vực tăng tốc AI. Ngay cả OpenAI cũng đã gửi thiết kế chip đến TSMC để sản xuất, với mục tiêu từng bước thoát khỏi sự chi phối của Nvidia. Trước thực tế đó, Nvidia buộc phải thận trọng hơn trong chiến lược định giá, nếu không muốn đẩy các khách hàng lớn về phía đối thủ cạnh tranh.

Các nhà cung ứng của Nvidia tuy chiếm thị phần lớn, nhưng chưa hẳn nắm quyền lực độc quyền. Chẳng hạn, năm 2024, SK Hynix gần như là đơn vị duy nhất sản xuất được dòng chip nhớ HBM3E tiên tiến nhất. Dù vậy, Nvidia lại là khách hàng quan trọng nhất của họ, nên thế cân bằng giữa hai bên vẫn được duy trì. Samsung và Micron Technology của Mỹ đều đang chạy đua phát triển dòng chip cạnh tranh, khiến SK Hynix không có lý do để ép giá. Tính đến nay, cả Samsung và Micron đều đã được Nvidia chấp thuận sử dụng dòng chip HBM3E của họ.

Liệu thế độc quyền của Nvidia có kéo dài?

Trong lĩnh vực công nghệ, các thế lực độc quyền thường tồn tại rất lâu. Tập đoàn IBM từng thống trị thị trường thẻ đục lỗ — công nghệ nền tảng của những chiếc máy tính đời đầu — đến mức chính phủ Mỹ đã hai lần kiện công ty này vì vi phạm luật cạnh tranh: lần đầu vào năm 1932 và lần thứ hai vào năm 1952. Khi dòng máy tính lớn (mainframe) ra đời, cơ quan chống độc quyền lại tiếp tục điều tra IBM vào năm 1967.

Đến thập niên 1980, khi máy tính cá nhân trở nên phổ biến, phần lớn thiết bị đều được cài sẵn hệ điều hành Windows của Microsoft và sử dụng chip Pentium do Intel sản xuất. Liên minh “Wintel” — viết tắt của Windows và Intel — vẫn còn giữ ảnh hưởng đáng kể cho đến ngày nay. Google đã thống trị thị trường công cụ tìm kiếm trực tuyến suốt hơn 20 năm, còn Google và Apple thì cùng nhau kiểm soát thị trường hệ điều hành di động hơn một thập kỷ qua.

Theo các chuyên gia nghiên cứu về sự trỗi dậy và sụp đổ của các tập đoàn công nghệ, một khi đã nắm thế thống trị, các công ty kiểu này rất khó bị thay thế. Trong một số trường hợp, chỉ khi có sự can thiệp mạnh từ chính phủ và đối thủ đủ sức cạnh tranh thì thế độc quyền mới bị kiềm chế.

Sau khi chính phủ Mỹ kiện Microsoft — theo lời nhà đồng sáng lập Bill Gates, vụ kiện khiến công ty “phân tâm” — Apple và Google đã nhanh chóng vươn lên chiếm lĩnh thị trường di động. Tương tự, khi IBM vướng vào các vụ kiện chống độc quyền, họ phạm phải sai lầm trong chiến lược chip cho máy tính cá nhân, và để mất thị phần vào tay Microsoft cùng Intel, theo nhận định của giáo sư luật Randal Picker tại Đại học Chicago.

Trong nhiều trường hợp khác, chính sự đổi mới về công nghệ mới là yếu tố đã đánh bại những gã khổng lồ này. BlackBerry và Nokia từng là biểu tượng của ngành điện thoại di động, cho đến khi Steve Jobs ra mắt iPhone. Ngay thời điểm đó, Microsoft cũng đánh mất quyền kiểm soát thị trường máy tính mà họ từng thống trị suốt nhiều năm.

Hiện nay, liên minh “Wintel” vẫn nắm phần lớn thị phần máy tính để bàn. Nhưng cả người tiêu dùng, chính trị gia và cơ quan chống độc quyền đều không còn quan tâm đến lĩnh vực này nhiều như trước. “PC không còn là trung tâm của thế giới nữa,” Picker nhận định.

Thế độc quyền của Nvidia mới chỉ tồn tại được ba năm, nhưng thị trường đã bắt đầu có dấu hiệu biến động. Nhiều đối thủ, khách hàng và startup đang tìm cách sao chép hoặc thay thế GPU của hãng. Với lợi nhuận khổng lồ mà Nvidia đang nắm giữ, bất kỳ công ty nào cũng có động lực chen chân vào thị trường, dù chỉ một phần rất nhỏ. Tốc độ phát triển công nghệ nhanh chóng hiện nay cũng đang tạo ra cơ hội lớn cho những doanh nghiệp linh hoạt, sáng tạo — đồng thời khiến các tập đoàn lớn dễ bị vượt mặt nếu họ phản ứng chậm. Điều này cũng khiến các chuyên gia pháp lý khó xác định được hành vi nào thực sự mang tính chống cạnh tranh. “Lĩnh vực này từng thay đổi rất nhanh — và hiện còn nhanh hơn trước,” theo lời Laura Phillips-Sawyer, phó giáo sư luật tại Đại học Georgia.

Hiện tại, Nvidia vẫn giữ lợi thế nhờ sở hữu dòng chip nhanh hơn, hệ sinh thái phần mềm mạnh hơn và chuỗi cung ứng cùng mạng lưới phân phối ổn định hơn. Với các công ty AI, việc mua một cụm GPU của Nvidia là tương đối dễ dàng — miễn là họ tìm được nguồn cung. “Nếu tôi muốn mua một cụm AMD, thật sự tôi không biết phải liên hệ với ai,” Jamie Dborin, đồng sáng lập startup phần mềm AI TitanML, chia sẻ.

Tuy nhiên, các tập đoàn công nghệ điện toán đám mây lớn đang lên kế hoạch thay thế Nvidia lại có đủ tiềm lực để tạo ra những thách thức thật sự. Ngành sản xuất chip nhớ cũng có thể trở nên cạnh tranh hơn trong thời gian rất ngắn. Ngay cả TSMC, dù đang dẫn đầu thị trường, cũng không phải bất khả chiến bại.

CEO sắp nhậm chức của Intel, ông Lip-Bu Tan, đã nói rằng ông sẽ tiếp tục theo đuổi kế hoạch đầy tham vọng của công ty là gia nhập mảng sản xuất chip cho các đối tác. Trong số bốn công ty nắm vai trò trụ cột trong chuỗi cung ứng AI, ASML có lẽ là đơn vị có rào cản cạnh tranh cao nhất, khi đến nay chưa có đối thủ nào đạt được tiến bộ đáng kể trong việc chế tạo máy in thạch bản EUV.

Yếu tố mang tên DeepSeek

Triển vọng của Nvidia đã chịu một cú sốc lớn vào tháng Một, khi startup Trung Quốc DeepSeek công bố một mô hình AI có khả năng cạnh tranh cao, dù chỉ được phát triển với ngân sách cực kỳ hạn chế. Ngay sau thông báo đó, giá trị vốn hóa thị trường của Nvidia sụt gần 600 tỷ USD trong một ngày, khi giới đầu tư bắt đầu đặt câu hỏi liệu các ứng dụng AI phổ biến có còn cần đến khoản đầu tư phần cứng khổng lồ như trước hay không.

Tuy vậy, trong vài tuần sau đó, Nvidia đã lấy lại phần lớn mức định giá đã mất. Giới công nghệ phần lớn vẫn tin rằng: chính những mô hình AI rẻ hơn, như sản phẩm mà DeepSeek vừa giới thiệu, sẽ càng thúc đẩy nhu cầu toàn cầu đối với dịch vụ AI — và cả phần cứng đứng sau chúng.

Để củng cố lập luận này, các công ty công nghệ chi tiêu lớn nhất thế giới vẫn tiếp tục mạnh tay đổ vốn vào AI. Mark Zuckerberg của Meta dự kiến chi tới 65 tỷ USD trong năm nay để xây dựng hạ tầng AI và một trung tâm dữ liệu đủ lớn để “bao phủ phần lớn đảo Manhattan.” Theo báo cáo của Bloomberg Intelligence, Microsoft, Google, Meta và năm tập đoàn công nghệ hàng đầu khác sẽ chi tổng cộng 371 tỷ USD cho công nghệ AI trong năm nay — tăng 44% so với năm 2024.

Nếu ta nhìn theo một góc độ khác, sự xuất hiện của DeepSeek lại có thể trở thành lợi thế cho chính Nvidia. Startup Trung Quốc này cho biết họ đã sử dụng các dòng chip Nvidia thế hệ cũ — do chịu hạn chế xuất khẩu từ Mỹ — và lãnh đạo công ty cũng khẳng định sẵn sàng sử dụng thêm chip của Nvidia nếu điều kiện cho phép.

Tuy sử dụng phần cứng cũ, DeepSeek lại áp dụng một cách tiếp cận sáng tạo hơn, một thứ vừa là mối đe dọa cho Nvidia, vừa củng cố vị thế của hãng. Khi huấn luyện một mô hình ngôn ngữ lớn — phần nền tảng cho các hệ thống như ChatGPT — các nhà phát triển phải dùng phần mềm để xử lý các tính toán và cho phép các chip trong cùng một cụm giao tiếp với nhau. Thông thường, hai bước này diễn ra ở hai thời điểm khác nhau.

DeepSeek đã điều chỉnh một tập lệnh trong phần mềm của Nvidia, gọi là PTX, để hai bước này diễn ra đồng thời. Cách làm này cho phép mô hình huấn luyện duy trì trạng thái đồng bộ mà không làm chậm quá trình xử lý. Nếu phần mềm CUDA của Nvidia được ví như một chiếc xe số tự động, thì thay đổi của DeepSeek giống như chuyển sang xe số sàn — cho phép công ty kiểm soát chi tiết các bước hơn, dù yêu cầu về kỹ thuật cũng cao hơn. Với một số chuyên gia, phương pháp này cho thấy các công ty hoàn toàn có thể phát triển mô hình AI cạnh tranh mà không cần đến những dòng chip mới nhất của Nvidia.

Thuật toán của DeepSeek được ví như một quả pháo cối đánh tan rào cản công nghệ mà Nvidia đã dựng lên xung quanh hệ sinh thái của mình, theo nhận xét của Narry Singh, đối tác điều hành tại công ty tư vấn AlixPartners, chuyên về lĩnh vực AI. Tuy nhiên, ông cũng cho rằng Nvidia có đủ đội ngũ kỹ sư phần mềm để nhanh chóng thích nghi với những thay đổi như vậy.

Nhiều chuyên gia AI khác lại cho rằng việc DeepSeek điều chỉnh tập lệnh PTX thực ra càng khẳng định sức mạnh của Nvidia, vì toàn bộ quy trình vẫn diễn ra bên trong phần mềm do chính hãng phát triển. Ngoài ra, một giả thuyết phổ biến cho rằng DeepSeek đã tận dụng các mô hình có sẵn, như GPT của OpenAI, vốn đã được huấn luyện bằng nguồn lực tính toán khổng lồ trước đó. OpenAI hiện đang điều tra xem liệu DeepSeek có sử dụng kỹ thuật “distillation” hay không — tức huấn luyện một mô hình mới dựa trên đầu ra của mô hình gốc. Chính phủ Mỹ cũng đang xem xét khả năng DeepSeek đã dùng các dòng chip tiên tiến hơn so với những gì công ty công bố.

Rủi ro pháp lý

Khả năng Nvidia bị chia tách vì cáo buộc độc quyền hiện vẫn rất thấp. Việc trừng phạt một công ty chỉ vì họ quá thành công dễ bị xem là thiếu công bằng. Tuy vậy, các cơ quan chức năng vẫn đang điều tra tốc độ phát triển quá nhanh của Nvidia, và liệu điều đó có liên quan gì đến hành vi sai phạm hay không.

Năm ngoái, Bộ Tư pháp Mỹ đã mở một cuộc điều tra nhằm xác định xem liệu Nvidia có áp dụng chính sách ưu đãi giá hoặc nguồn cung cho những khách hàng đồng ý mua trọn gói hệ thống của họ hay không. Nvidia phủ nhận điều này. Cơ quan chức năng cũng đặt nghi vấn với thương vụ Nvidia thâu tóm Run:AI — công ty phần mềm của Israel chuyên quản lý hệ thống chip AI.

Daniel Hanley, nhà phân tích cao cấp tại Viện Thị trường Mở — một tổ chức nghiên cứu thường xuyên chỉ trích các tập đoàn công nghệ lớn — cho rằng thương vụ này là ví dụ điển hình của hành vi thâu tóm nhằm củng cố vị thế độc quyền. Khi tích hợp cả phần cứng và phần mềm vào một gói sản phẩm hiệu quả hơn, Nvidia khiến khách hàng khó lòng chọn lựa nhà cung cấp khác và tạo ra rào cản lớn cho đối thủ cạnh tranh. Theo Hanley, đây là mô hình khép kín tương tự như cách Apple kiểm soát phần mềm trên iPhone. “Các điều kiện hiện nay rất dễ dẫn tới các thỏa thuận ưu đãi ngầm,” ông nói.

Nvidia khẳng định họ phân bổ lượng hàng có giới hạn dựa trên khả năng triển khai thực tế của từng khách hàng. Người phát ngôn của công ty cũng cho biết phần mềm của Run:AI sẽ được chuyển sang mã nguồn mở và phát hành miễn phí.

Thương vụ thâu tóm Run:AI đã được cả chính phủ Mỹ lẫn EU phê duyệt — trong đó châu Âu nổi tiếng là khu vực thận trọng hơn nhiều với các vấn đề liên quan đến độc quyền.

Tổng thống Mỹ Donald Trump xem việc duy trì vị thế dẫn đầu của nước này trong lĩnh vực trí tuệ nhân tạo là ưu tiên hàng đầu. Ông đã mời nhiều lãnh đạo công nghệ từ Thung lũng Silicon tham gia nhóm cố vấn thân cận. Điều này cho thấy ông khó có khả năng trừng phạt các trụ cột về công nghệ như Nvidia — công ty có trụ sở tại California — chỉ vì họ đang thống trị thị trường. Tháng Một vừa qua, giám đốc điều hành Jensen Huang đã gặp trực tiếp ông Trump để bàn về “tầm quan trọng của việc tăng cường sức mạnh công nghệ và củng cố vai trò dẫn đầu của Mỹ trong lĩnh vực AI,” theo thông cáo của Nvidia.

Một động lực tương tự cũng đang thúc đẩy chính phủ các quốc gia khác ủng hộ những tập đoàn như TSMC, SK Hynix và ASML — những công ty được xem là biểu tượng công nghệ quốc gia trong nỗ lực duy trì vị thế của mình trên bản đồ bán dẫn toàn cầu.

Phần lớn lợi thế của các công ty này đến từ quy mô vượt trội và ngân sách nghiên cứu phát triển khổng lồ — yếu tố cho phép họ liên tục duy trì vị thế dẫn đầu, bất kể có hành vi cạnh tranh không lành mạnh hay không. Ngành sản xuất chip cực kỳ tốn kém. Ngay cả Intel cũng đã rót hàng chục tỷ USD để chen chân vào thị trường bộ tăng tốc AI, nhưng đến nay vẫn chưa đạt được kết quả gì đáng kể.

Theo các chuyên gia, với những lĩnh vực có rào cản gia nhập cao như vậy, giới chức chống độc quyền càng có lý do để lo ngại rằng dòng vốn khổng lồ sẽ khiến thị trường ngày càng trở nên khép kín hơn. “Điều đó có thể đẩy rào cản gia nhập vốn đã cao lại càng cao hơn,” giáo sư luật Laura Phillips-Sawyer nhận định.

Tuy nhiên, rất khó để kết luận rằng những lợi thế hiện tại cấu thành hành vi lạm dụng thị trường, trừ khi có bằng chứng rõ ràng về việc áp giá hoặc gói bán gây cản trở cạnh tranh công bằng. “TSMC hiện đang dẫn đầu toàn ngành,” giáo sư Randal Picker nhận xét. “Nhưng họ có hành xử phi cạnh tranh không? Theo tôi là không.”

Ông cũng đưa ra đánh giá tương tự đối với SK Hynix, ASML và cả Nvidia: “Thành công của họ phần lớn đến từ việc họ làm tốt những gì họ đang làm.”

— Với sự hỗ trợ của Ian King, Yoolim Lee, Jane Lanhee Lee, Sarah Jacob, và Mathieu Benhamou