Ngày nay, khi nói đến tiến trình phát triển chip, khái niệm “hiệu ứng thác nước” (waterfall effect) — tức là công nghệ hàng đầu của hôm nay sẽ dần trôi xuống phân khúc tầm trung và giá rẻ của ngày mai — đã trở thành một luật bất thành văn trong ngành bán dẫn. Tuy nhiên, theo Chris Bergey (SVP, GM Client Line of Business tại Arm), làn sóng AI và chi phí sản xuất leo thang đang làm giãn khoảng cách giữa chip cao cấp và chip phổ thông, khiến mô hình chuyển giao công nghệ truyền thống có nguy cơ đứt đoạn. Trong bài viết này, chúng ta sẽ phân tích nguyên nhân, hệ quả và các chiến lược mà các hãng đang áp dụng để giữ cân bằng giữa đổi mới và giá thành, với góc nhìn tường tận về SoC, NPU và nền tảng phần cứng phục vụ AI.
Chip cao cấp ngày càng đắt đỏ — vì đâu nên nỗi?
Chi phí phát triển và sản xuất chip hàng đầu đang tăng mạnh, kéo theo rào cản lớn khi muốn “đẩy” công nghệ đó xuống các sản phẩm rẻ hơn. Bergey nhấn mạnh: việc tái sử dụng silicon đời trước cho thiết bị phổ thông “có thể không còn hiệu quả” nữa, vì chi phí đơn vị của một SoC flagship hiện tại đã chạm mức rất cao.
Một vài điểm then chốt:
- Giá wafer tăng mạnh khi chuyển sang các node tiên tiến. Ví dụ, wafer cho Apple A7 (28nm) từng khoảng 5.000 USD/wafer, trong khi wafer cho A17/A18 Pro (3nm-class) đã vào khoảng 18.000 USD — tăng gần 3,5 lần trong một thập kỷ.
- Kiến trúc chip ngày nay không chỉ là CPU và GPU. NPU (AI accelerator), bộ xử lý ảnh chuyên dụng, modem 5G và các IP chuyên biệt khác khiến diện tích die và số transistor tăng vọt — từ ~1 tỷ transistor trên A7 lên ~20 tỷ trên A18 Pro.
- Dù tiến trình nhỏ hơn, không phải lúc nào cũng có được “shrinkage” (co diện tích) mong đợi: nhiều nhà thiết kế dùng phần lợi về mật độ để nhồi thêm chức năng hoặc duy trì hiệu năng, dẫn tới kích thước die vẫn lớn nhưng chi phí sản xuất trên mm² cao hơn.
- AI đòi hỏi nhiều bộ nhớ hơn cả về dung lượng lẫn băng thông. On-device AI khiến các smartphone/laptop cao cấp trang bị 12–16 GB RAM hoặc nhiều hơn, đẩy tổng bill-of-materials (BOM) tăng lên.
Kết quả là: chip cao cấp ngày càng có giá thành đơn vị cao, làm suy giảm khả năng “trickle-down” tự nhiên của công nghệ.
So sánh benchmark CPU Geekbench cho Snapdragon 8 Elite Gen 5, minh họa xu hướng hiệu năng chip flagship
Chiến lược mới khi AI đặt áp lực lên thiết kế
Ngành công nghiệp không đứng nhìn. Thay vì chỉ dựa vào việc “binning” (lọc và phân loại chip sau sản xuất) hay tái sử dụng nguyên bản chip cao cấp, nhiều hãng đã chọn thiết kế các lõi/SoC hướng tới phân khúc cụ thể để tối ưu chi phí và hiệu năng.
Ví dụ thực tế:
- Arm giới thiệu các lõi như C1-Premium, nhỏ hơn khoảng 35% so với C1-Ultra nhưng vẫn đạt hiệu năng tương đương trong nhiều bài benchmark. Đây là hướng tiếp cận “thiết kế theo phân khúc” thay vì ép bản flagship xuống.
- Ở mảng kết nối, 5G đã dần xuất hiện trên thiết bị giá rẻ nhưng không bằng cách đưa nguyên modem đắt tiền vào: chi phí 5G vẫn cao hơn 4G, nhưng giá thành đã giảm rất nhiều so với ngày đầu, khiến OEM lựa chọn trang bị 5G cho phân khúc thấp hơn với mức chênh lệch hợp lý.
AI vừa là nguyên nhân vừa là cơ hội:
- Nguyên nhân: AI đòi hỏi CPU, GPU và NPU mạnh hơn, nhiều bộ nhớ hơn — tất cả đều tăng BOM.
- Cơ hội: On-device AI có thể tạo ra giá trị mới (trợ lý thông minh, xử lý ảnh nâng cao, ứng dụng sinh nội dung) mà người dùng sẵn sàng trả thêm hoặc chấp nhận mô hình doanh thu mới (dịch vụ, thuê bao, quảng cáo).
Một kịch bản khả dĩ là: nhà sản xuất bù đắp chi phí phần cứng bằng doanh thu dịch vụ/phần mềm — ví dụ: trợ lý AI tùy biến, các ứng dụng trả phí hoặc hệ sinh thái khóa chặt người dùng.
MacBook Air kết nối màn hình chạy DeepSeek-R1 cục bộ, minh họa xu hướng xử lý AI trên thiết bị (on-device)
Khi “thác nước” truyền thống phải được uốn nắn
Bergey gọi hiện trạng này là một “điểm căng” trong hệ thống: chi phí công nghệ có thể đã chạm ngưỡng nhạy cảm với cầu và sự nhạy về giá. Nhưng ông cũng cảnh báo rằng lịch sử ngành đã nhiều lần chứng minh: khi utility đủ cao, người dùng sẽ trả, hoặc kỹ thuật sẽ tìm ra giải pháp.
Một số xu hướng và hệ quả có thể xuất hiện:
- Tái sử dụng chip flagship sẽ vẫn xảy ra, nhưng với tần suất và cách thức khác; ví dụ, dùng lại những thế hệ trước thay vì thế hệ ngay trước đó, hoặc tắt bớt một số khối IP để giảm chi phí.
- Tăng cường đột phá ở nhiều phân khúc: thay vì một dòng chảy đơn, đổi mới diễn ra song song ở nhiều lớp — từ lõi tối ưu cho AI đến thiết kế tiết kiệm năng lượng, và các giải pháp module hóa.
- Chuyển dịch tải xử lý từ cloud lên thiết bị có lợi về lâu dài cho nhà sản xuất (tiết kiệm chi phí cloud) và có thể trở thành giá trị bán hàng chính.
- Xuất hiện mô hình kinh doanh kết hợp: phần cứng cao cấp + dịch vụ AI trả phí để bù đắp chi phí sản xuất.
Benchmarks Snapdragon X2 Elite Extreme minh họa mức độ cạnh tranh và áp lực hiệu năng trong phân khúc cao cấp
Kết luận: Thác nước không chảy như xưa, nhưng đổi hướng tạo cơ hội
Hiệu ứng “thác nước” trong ngành chip đang bị thử thách bởi chi phí sản xuất tăng và yêu cầu AI ngày càng cao. Song điều đó không đồng nghĩa với việc đổi mới sẽ bị kìm hãm — mà ngược lại, nó buộc ngành phải sáng tạo hơn: thiết kế theo phân khúc, tối ưu hóa lõi, tăng cường on-device AI và tìm kiếm mô hình doanh thu mới. Với người dùng, hệ quả cuối cùng có thể vẫn tích cực: nhiều công nghệ từng chỉ có trên flagship sẽ xuất hiện ở nhiều mức giá khác nhau, nhưng bằng những con đường kỹ thuật và chiến lược kinh doanh mới.
Bạn nghĩ sao về tương lai khi smartphone trở thành “người bạn đồng hành AI”? Hãy chia sẻ quan điểm và chiến thuật của bạn ở phần bình luận — cùng nhau dự báo xem “thác nước” công nghệ sẽ chảy về đâu.
