Google đang tái định hình toàn bộ nền tảng AI theo một hướng đi rõ ràng, từ kiểm soát trọn chuỗi giá trị, từ chip xử lý đến các tác nhân tự trị vận hành trong doanh nghiệp.

Trọng tâm của toàn bộ đợt nâng cấp này nằm ở việc đồng bộ hóa hai lớp cốt lõi. Ở dưới cùng là TPU thế hệ thứ 8, đóng vai trò nền tảng tính toán. Ở trên là các hệ thống tác nhân như Deep Research, được xây dựng trên Gemini 3.1 Pro và có khả năng thực thi các nhiệm vụ phức tạp theo hướng tự động. Khi hai lớp này kết hợp, Google tiến gần hơn tới mô hình “đế chế AI tự chủ”, nơi họ không còn phụ thuộc vào bên thứ ba cho những thành phần quan trọng nhất nữa.

Ở lớp phần cứng, Google tiếp tục theo đuổi chiến lược chuyên biệt hóa bằng cách tách TPU v8 thành hai dòng riêng: TPU 8t phục vụ huấn luyện và TPU 8i dành cho suy luận. Quyết định này phản ánh sự thay đổi trong nhu cầu thị trường. Nếu giai đoạn trước tập trung vào huấn luyện mô hình, năm 2026 đánh dấu làn sóng ứng dụng AI thực tế hơn, khi chi phí chuyển sang tập trung ở khâu suy luận.

Theo các phân tích ngành như Simcentric, việc tự phát triển TPU giúp Google giảm tới 50% chi phí vận hành so với việc sử dụng GPU bên ngoài. Hiệu năng trên mỗi USD tăng hơn 80% cho phép Google Cloud điều chỉnh giá dịch vụ theo hướng cạnh tranh mạnh với AWS và Azure, biến TPU 8i thành một công cụ chiến lược để chiếm thị phần.

Dù vậy, Google vẫn giữ cách tiếp cận linh hoạt khi tiếp tục cung cấp chip Vera Rubin của Nvidia trên nền tảng đám mây. Điều này tạo ra một cấu trúc “mở” về lựa chọn cho khách hàng, trong khi bản thân Google vẫn tối ưu chi phí bằng hạ tầng riêng.

Ở lớp phần mềm, bước tiến đáng chú ý nhất nằm ở các tác nhân Deep Research và Deep Research Max. Được xây dựng trên Gemini 3.1 Pro, hệ thống này có thể kết hợp dữ liệu web với dữ liệu nội bộ doanh nghiệp chỉ qua một lệnh gọi API. Phiên bản Max đạt 93,3% trên DeepSearchQA và 54,6% trên HLE, mức hiệu năng hướng tới các lĩnh vực yêu cầu độ chính xác cao như tài chính hoặc khoa học đời sống.

Điểm then chốt nằm ở khả năng mở rộng ngữ cảnh thông qua giao thức MCP. Thay vì tích hợp thủ công từng nguồn dữ liệu, MCP cho phép tác nhân truy cập trực tiếp vào các hệ thống bên ngoài như Slack, Salesforce hoặc GitHub.

Cùng lúc đó, cơ chế “extended test-time compute” cho phép Deep Research Max dành nhiều thời gian hơn để phân tích và kiểm chứng chéo dữ liệu trước khi đưa ra kết quả. Một khối lượng công việc tương đương hàng chục giờ nghiên cứu của chuyên viên phân tích có thể được hoàn thành trong vài phút.

Sự khác biệt của Google trở nên rõ ràng hơn khi đặt cạnh AWS. Google xây dựng AI theo tư duy giống Kubernetes, quản trị ở lớp hệ thống. Các tác nhân được thiết kế như những microservices có thể giám sát tập trung, tự phục hồi và vận hành trong môi trường bảo mật nhiều lớp. Cách tiếp cận này phù hợp với các doanh nghiệp lớn cần kiểm soát chặt chẽ và độ ổn định cao.

Trong khi đó, AWS với Bedrock AgentCore tập trung vào lớp thực thi, ưu tiên tốc độ triển khai và sự linh hoạt. Mô hình này cho phép doanh nghiệp thử nghiệm nhanh hơn, nhưng cũng đòi hỏi năng lực vận hành cao hơn để đảm bảo tính ổn định lâu dài.