Ngày 24-4, truyền thông thế giới rầm rộ đưa tin Meta dự kiến sẽ cắt giảm khoảng 8.000 nhân viên, tương đương 10% nhân sự, trong bối cảnh công ty này đang đầu tư mạnh vào trí tuệ nhân tạo (AI).
Cùng thời điểm, lần đầu tiên trong lịch sử 51 năm hoạt động, Microsoft triển khai chương trình nghỉ hưu tự nguyện áp dụng cho khoảng 7% nhân viên tại Mỹ, với quy mô có thể vượt 9.000 người.
Nhiều công ty công nghệ khác như Snap, Atlassian, Block cũng đưa ra các lý do tương tự, rằng việc tinh giản nhân sự là cần thiết để cải thiện hiệu quả hoạt động và dành nguồn lực cho các khoản đầu tư mới, đặc biệt là vào hạ tầng AI.
Làn sóng sa thải này diễn ra ngay cả khi nhiều tập đoàn công nghệ vẫn duy trì mức lợi nhuận kỷ lục. Điển hình tại Oracle, sau đợt cắt giảm 30.000 nhân sự, ông Michael Shepherd – Quản lý vận hành cấp cao của hãng – đã thừa nhận trên LinkedIn rằng quyết định này không hề dựa trên hiệu suất công việc. Còn báo cáo tài chính năm 2025 cho thấy Meta ghi nhận lợi nhuận ròng khoảng 60 tỉ USD, Amazon đạt 77,7 tỉ USD, trong khi Microsoft vượt 101 tỉ USD.
Trong báo cáo kết quả kinh doanh quý 4-2025, Meta công bố kế hoạch chi tiêu vốn (CAPEX) trong năm 2026 sẽ ở mức 115 – 135 tỉ USD – tăng mạnh so với khoảng 72,2 tỉ USD của năm trước – với phần lớn ngân sách là dành cho hạ tầng AI.
Microsoft không kém cạnh khi dự kiến chi khoảng 110 – 120 tỉ USD cho hạ tầng AI, trong khi Amazon thì công bố kế hoạch đầu tư tới 200 tỉ USD vốn đầu tư, phần lớn liên quan đến hạ tầng công nghệ.
Meta đang xây dựng hai cụm hạ tầng AI quy mô rất lớn, một là dự án Prometheus tại Ohio dự kiến đạt công suất điện vận hành khoảng 1 gigawatt khi đi vào vận hành năm 2026. Dự án còn lại là Hyperion tại Louisiana, được thiết kế để mở rộng lên tới 5 gigawatt trong những năm tiếp theo.
Ở quy mô này, các trung tâm dữ liệu chính là các “siêu cụm máy chủ”, phục vụ trực tiếp cho việc huấn luyện và vận hành AI. Theo mô tả từ Meta, Hyperion có thể tiêu thụ điện năng tương đương một thành phố nhỏ khi hoàn thiện.
Các phân tích ngành cho biết ngày nay ngoài cạnh tranh về thuật toán, các công ty công nghệ còn cạnh tranh về năng lực tính toán. Khi phần lớn năng lực này tập trung vào một số ít tập đoàn lớn, quy mô tính toán dần trở thành rào cản khiến các công ty khác khó theo kịp.
Dữ liệu từ Bộ Lao động Mỹ cho biết tỉ lệ thất nghiệp của người dưới 34 tuổi có bằng đại học tại nước này đã tăng lên khoảng 4,1%, ngang với nhóm chỉ có bằng cao đẳng.
Công ty tư vấn nhân sự Challenger, Gray & Christmas ước tính rằng tính đến thời điểm hiện tại của năm 2026, đã có khoảng 30.000 lao động trong ngành công nghệ mất việc vì AI. Trong khi năm 2025 có gần 55.000 vị trí việc làm bị ảnh hưởng.
Theo báo Guardian, CEO mảng AI của Microsoft, ông Mustafa Suleyman, tin rằng AI có thể thay thế đa số công việc văn phòng trong vòng 12 – 18 tháng tới, trong khi CEO của Công ty công nghệ Anthropic, ông Dario Amodei, thì nhấn mạnh AI có khả năng thay thế phần lớn các công việc cấp thấp ở khối văn phòng.
Trường hợp của Oracle cho thấy mức độ khốc liệt của quá trình chuyển đổi. Nền tảng The Paper thông tin rằng công ty này đã cắt giảm nhân sự trên diện rộng, từ cấp thấp (IC2) đến quản lý cấp cao (M6), bao gồm các kỹ sư cao cấp, kiến trúc sư hệ thống, quản lý vận hành, quản lý dự án, chuyên gia kỹ thuật.
Với những người không bị cắt giảm, áp lực cũng không dừng lại khi phải gánh thêm công việc với nguồn lực nhân sự ít hơn. Trong một buổi trao đổi với nhà đầu tư, ông Zuckerberg thừa nhận rằng nếu các dự án trước đây cần cả một nhóm lớn thì nay có thể được hoàn thành bởi “một cá nhân rất giỏi”.
“Thà làm sớm một bước còn hơn là bị tụt lại phía sau”, Giám đốc tài chính của Block, bà Amrita Ahuja đưa ra ý kiến chuyên môn rằng việc các doanh nghiệp cắt giảm sớm là cần thiết trong bối cảnh hiện nay. Đó được xem như một bước đi để tái phân bổ nguồn lực và điều chỉnh chiến lược, dù hệ quả của cách tiếp cận này vẫn gây tranh luận.
Theo Tom's Hardware, trong báo cáo tài chính quý I/2026 ngày 30/4, ông Kim Jaejune, lãnh đạo mảng chip nhớ của Samsung, cho biết khủng hoảng bộ nhớ sẽ không thể kết thúc trong năm 2027. Thậm chí, khoảng cách giữa cung và cầu năm tới có thể còn nới rộng hơn cả năm 2026. Tương tự, ông Chey Tae Won, Chủ tịch SK Hynix, nhận định áp lực về nhu cầu bộ nhớ liên quan đến AI sẽ kéo dài đến năm 2030.
Sự thiếu hụt nghiêm trọng đến mức thị trường DRAM đang áp dụng mô hình điều chỉnh giá theo giờ. Nguyên nhân dẫn đến cuộc khủng hoảng kéo dài là nhu cầu khổng lồ từ các trung tâm dữ liệu trí tuệ nhân tạo. Các hệ thống AI hiện đại đòi hỏi lượng lớn bộ nhớ băng thông cao (HBM) để cung cấp dữ liệu liên tục cho GPU. HBM có biên lợi nhuận rất cao, nên các nhà sản xuất đang dồn lực sản xuất, đầu tư và kỹ thuật cho mảng này. Đồng nghĩa, họ giảm chú trọng vào bộ nhớ DRAM thông thường, dẫn đến nguồn cung cho máy tính, máy chủ và thiết bị di động bị thiếu hụt.
Bên cạnh đó, việc xây dựng nhà máy bán dẫn mới và cơ sở đóng gói bộ nhớ tiên tiến phải mất nhiều năm, không thể giải quyết trong ngắn hạn. Ngoài áp lực từ AI, Samsung còn đối mặt với rủi ro đình công từ công đoàn, dự kiến bắt đầu ngày 21/5 và có thể làm trầm trọng thêm tình trạng khan hiếm chip của hãng.
Người tiêu dùng đang bắt đầu chứng kiến tác động của cuộc khủng hoảng thông qua giá bán lẻ sản phẩm. Ví dụ, smartphone tầm trung như Galaxy A37 và A57 của Samsung đã tăng vài chục USD dù chỉ có những nâng cấp nhỏ so với thế hệ trước. Motorola cũng điều chỉnh giá dòng Razr 2026 lên hơn 100 USD với lý do tương tự.
Apple cũng đang phải chịu áp lực lớn. Trong báo cáo tài chính ngày 30/4, CEO Tim Cook thừa nhận công ty đang phải khắc phục tình trạng chi phí bộ nhớ cao hơn đáng kể trong quý II/2026, ảnh hưởng nặng nề đến hoạt động kinh doanh của hãng thời gian tới.
Cụ thể, việc tăng giá linh kiện thời gian qua đã làm giảm lượng hàng tồn kho mà công ty tích trữ từ trước. Khi nguồn dự trữ này cạn kiệt, Apple sẽ đối mặt với chi phí đầu vào đắt đỏ. Tim Cook cho biết công ty đang xem xét các lựa chọn và tiếp tục đánh giá kỹ lưỡng diễn biến thị trường. Ông từ chối nêu chi tiết, nhưng theo MacRumors, điều này thường dẫn đến hai khả năng: biên lợi nhuận của công ty bị thu hẹp, hoặc giá bán sản phẩm như iPhone, iPad có thể sẽ bị điều chỉnh tăng.
Thông tin trên ngược với nhận định trước đó của giới phân tích rằng những "gã khổng lồ" như Samsung và Apple đủ tiềm lực tài chính để chống chọi với các đợt tăng giá, cũng như được ưu tiên phân bổ đơn hàng bộ nhớ. Samsung cũng là một trong ba nhà sản xuất chip nhớ lớn nhất, cùng với SK Hynix và Micron, nên chủ động hơn về nguồn cung.
Trong khi các công ty thiết bị điện tử tiêu dùng bước vào "cuộc chiến sinh tồn", chuyên gia Danny Williams từ công ty máy tính PCSpecialist nhận định nếu giá bộ nhớ không giảm, nhu cầu mua sắm có thể đi xuống trong 2026. "Người tiêu dùng phải quyết định trả giá cao hơn cho hiệu năng cần thiết, hay chấp nhận một thiết bị yếu hơn. Một khả năng khác là họ sẽ giữ thiết bị cũ lâu hơn", ông nói.
Google dường như đã nhận ra sự bất cân đối trong bảng giá dịch vụ AI Gemini của hãng. Một gói cước mới mang tên Ultra Lite đang rục rịch ra mắt, hứa hẹn sẽ là lựa chọn tốt cho những người dùng chuyên nghiệp.
Hiện tại, Google đang cung cấp các gói dịch vụ AI dưới hệ sinh thái Google One với nhiều mức độ ưu đãi khác nhau. Trong khi gói AI Plus (7,99 USD) và AI Pro (19,99 USD) là lựa chọn tuyệt vời cho người dùng phổ thông, thì bước nhảy vọt lên gói AI Ultra với giá tới 250 USD (khoảng hơn 6 triệu đồng) mỗi tháng đã tạo ra một lỗ hổng lớn trên thị trường.
So với các đối thủ như Anthropic hay OpenAI vốn đã có các gói 100 USD/tháng để làm cầu nối giữa nhóm người dùng cá nhân và doanh nghiệp, Google hoàn toàn để trống phân khúc này. Sự xuất hiện của gói AI Ultra Lite (được phát hiện qua mã nguồn ứng dụng Gemini trên macOS) cho thấy gã khổng lồ tìm kiếm đang muốn giành lại những khách hàng cần hiệu năng cao nhưng chưa sẵn sàng chi trả mức giá của một chiếc điện thoại tầm trung hằng tháng.
Nếu đi theo lộ trình của các đối thủ, gói AI Ultra Lite có thể sẽ có mức giá quanh ngưỡng 100 USD (khoảng 2,5 triệu đồng). Đây được xem là 'điểm rơi' hoàn hảo cho các chuyên gia dữ liệu, lập trình viên hoặc những nhà sáng tạo nội dung cần giới hạn sử dụng cao gấp nhiều lần gói Pro nhưng chưa cần tới toàn bộ đặc quyền doanh nghiệp của gói Ultra.
Không chỉ dừng lại ở gói cước mới, Google còn được cho là đang xây dựng một trang quản lý hạn mức sử dụng chuyên biệt. Tại đây, người dùng có thể theo dõi chi tiết số lượng token đã tiêu tốn, thời gian còn lại cho đến lần reset kế tiếp và các thông số kỹ thuật khác.
Trong bối cảnh việc tính toán token đang trở thành mối quan tâm hàng đầu của những người dùng chuyên sâu, tính năng này được đánh giá là một sự bổ sung đáng giá, giúp người dùng chủ động hơn trong công việc thay vì phải 'đoán mò' khi nào mình sẽ bị giới hạn băng thông.
Sự kiện Google I/O của năm 2026 đang đến gần. Với việc Gemini ngày càng trở nên mạnh mẽ và đa năng hơn, giới công nghệ kỳ vọng Google sẽ chính thức trình làng gói AI Ultra Lite ngay tại sự kiện này. Đây chắc chắn sẽ là một đòn đáp trả mạnh mẽ của Google trong cuộc đua giành thị phần AI đang ngày càng khốc liệt.
Theo Tom'sHardware, một nghiên cứu từ các nhà khoa học tại Viện Công nghệ Karlsruhe (KIT, Đức) cho thấy các router Wi-Fi thương mại thông thường có thể được tận dụng để nhận diện từng cá nhân dựa trên cách cơ thể họ làm thay đổi tín hiệu không dây trong không gian. Theo kết quả được công bố, hệ thống đạt độ chính xác lên tới 99,5% trong môi trường thử nghiệm.
Khác với các phương thức giám sát quen thuộc như camera hay cảm biến chuyển động chuyên dụng, cách tiếp cận này không đòi hỏi thiết bị phần cứng đặc biệt. Nhóm nghiên cứu sử dụng tín hiệu Wi-Fi phát ra từ router phổ thông, sau đó áp dụng mô hình học máy để phân tích sự biến đổi của sóng khi con người di chuyển trong khu vực phủ sóng.
Nói cách khác, mỗi người để lại một “dấu vết” khác nhau trong cách cơ thể phản xạ và làm nhiễu tín hiệu Wi-Fi. Hệ thống được huấn luyện để nhận ra các mẫu này, từ đó phân biệt từng cá nhân.
Điểm khiến công nghệ này thu hút chú ý là khả năng hoạt động thụ động. Người được nhận diện không cần mang điện thoại, đồng hồ thông minh hay bất kỳ thiết bị kết nối nào. Việc theo dõi diễn ra thông qua tín hiệu vốn đã tồn tại trong môi trường.
Theo nhóm nghiên cứu, công nghệ dạng này có thể được ứng dụng trong nhiều lĩnh vực như nhà thông minh, chăm sóc người cao tuổi hoặc hệ thống an ninh trong nhà. Ví dụ, hệ thống có thể nhận diện ai đang di chuyển trong nhà để tự động điều chỉnh thiết bị hoặc phát hiện chuyển động bất thường. Tuy nhiên, chính đặc tính này cũng làm dấy lên lo ngại về quyền riêng tư. Nếu camera là thiết bị dễ nhận biết, việc theo dõi thông qua tín hiệu Wi-Fi có thể khó bị phát hiện hơn đối với người dùng thông thường.
Giới chuyên môn từ lâu nghiên cứu khả năng dùng tín hiệu vô tuyến để cảm nhận chuyển động, nhưng việc đạt độ chính xác cao với phần cứng phổ thông khiến ranh giới ứng dụng thực tế trở nên gần hơn. Dù vậy, nghiên cứu hiện vẫn mang tính thử nghiệm trong môi trường được kiểm soát. Điều này đồng nghĩa không phải mọi router Wi-Fi gia đình đều mặc định có khả năng nhận diện hay theo dõi người dùng.
Để triển khai thực tế, hệ thống còn cần phần mềm xử lý phù hợp, mô hình AI được huấn luyện và điều kiện môi trường đủ ổn định. Tuy nhiên, nghiên cứu tiếp tục cho thấy các thiết bị kết nối quen thuộc trong gia đình có thể mang nhiều khả năng vượt ngoài chức năng ban đầu, kéo theo những câu hỏi mới về quyền riêng tư trong kỷ nguyên nhà thông minh.
