Các công cụ AI hàng đầu từ Big Tech năm 2025: Năm ông lớn cạnh tranh như thế nào trong lĩnh vực AI

Big Tech là tên gọi tắt của một nhóm nhỏ các công ty thống trị nền kinh tế số: Alphabet (Google), Amazon, Apple, Meta và Microsoft. 5 công ty này kiểm soát phần lớn cơ sở hạ tầng của thế giới về tìm kiếm, điện toán đám mây, thiết bị, nền tảng xã hội và phần mềm doanh nghiệp. Quyết định của họ ảnh hưởng sâu rộng đến cả Thung lũng Silicon, định hình cách hàng tỷ người tương tác với công nghệ và cách các doanh nghiệp triển khai các hệ thống quan trọng.

Năm 2025, vai trò của họ trong lĩnh vực trí tuệ nhân tạo đã được nâng cao. Mỗi công ty thúc đẩy một tầm nhìn khác nhau về hình ảnh AI doanh nghiệp. Alphabet xây dựng xung quanh Gemini, một hệ thống các mô hình đa phương thức được liên kết chặt chẽ với Google Cloud và Vertex AI. Amazon định vị Bedrock là một thị trường mô hình trung lập, trong khi Amazon Q đóng vai trò hàng đầu như một trợ lý cho nhân viên và nhà phát triển. Apple thiết kế Apple Intelligence để chạy chủ yếu trên thiết bị, với Private Cloud Compute hỗ trợ xử lý các khối lượng công việc phức tạp. Meta phân phối Llama như một nền tảng mở, trao quyền kiểm soát việc triển khai cho các doanh nghiệp và nhà nghiên cứu. Microsoft tích hợp Copilot vào các công cụ năng suất hàng ngày và kết hợp nó với Azure AI Foundry, một môi trường phát triển toàn diện cho các tác nhân tùy chỉnh.

Những gì tiếp theo không phải là lời quảng cáo bóng bẩy mà là một bài phân tích kỹ lưỡng về các sản phẩm này, hoàn toàn dựa trên tài liệu và trang sản phẩm của chính các công ty. Đây là một bản đồ về cách Big Five đang cố gắng nắm giữ thập kỷ AI tiếp theo—và con đường của họ sẽ rẽ sang hướng nào.

Bảng chữ cái

Chiến lược AI của Alphabet (Google) vào năm 2025 tập trung vào Gia đình Song Tử , dòng sản phẩm chủ lực của công ty về các mô hình ngôn ngữ lớn đa phương thức. Các mô hình này được thiết kế cho văn bản, mã, hình ảnh, âm thanh và video, và được phân phối thông qua hai kênh chính: API Song Tử dành cho các nhà phát triển và Đỉnh AI dành cho triển khai doanh nghiệp. Gemini 2.5 Pro, 2.5 Flash và 2.5 Flash-Lite khác nhau về độ trễ và cửa sổ ngữ cảnh, giúp có thể kết hợp trường hợp sử dụng nhẹ như trò chuyện thời gian thực với phân tích tài liệu dài hoặc tác vụ dữ liệu phức tạp.

Bên cạnh các mô hình cốt lõi, Alphabet mở rộng Gemini thành Tôi thấy để tạo ra video chất lượng cao và Ảnh dành cho ảnh tĩnh. Cả hai đều có sẵn trong Vertex AI, nghĩa là chúng có thể được tích hợp trực tiếp với các dịch vụ đám mây và đường truyền dữ liệu của Google. Đối với doanh nghiệp, điều này rất quan trọng: các nhà phát triển có thể xây dựng một ứng dụng truy vấn Gemini để suy luận, gọi Veo để lấy nội dung video và đưa ra câu trả lời dựa trên dữ liệu doanh nghiệp bên trong BigQuery—tất cả đều nằm trong cùng một hệ sinh thái.

Công ty cũng đã nhúng Gemini vào Dịch vụ Google Cloud . Gemini cho BigQuery có thể tạo và tối ưu hóa SQL, trong khi Gemini cho cơ sở dữ liệu giúp thiết kế và khắc phục sự cố lược đồ. Các kỹ sư có thể sử dụng Gemini trong Colab Enterprise để được hỗ trợ về mã và các nhóm bảo mật có thể nhờ đến Gemini trong Trung tâm chỉ huy an ninh để phân tích rủi ro. Sự tích hợp dịch vụ chéo này có nghĩa là Gemini không hoạt động biệt lập—nó được đồng bộ hóa với các sản phẩm cốt lõi mà doanh nghiệp đang phụ thuộc.

Giá cho các mô hình tạo ra được công bố minh bạch trên Giá của Vertex AI . Các đơn vị năng lực khác nhau cho phép các nhóm cân bằng hiệu suất và chi phí. Sự rõ ràng ở đây hấp dẫn các CTO, những người cần tốc độ chạy dự đoán được khi mở rộng quy mô thử nghiệm sang giai đoạn sản xuất chính thức.

Do đó, giá trị cốt lõi của Alphabet nằm ở sự nhất quán: một tập hợp các mô hình, được tinh chỉnh cho các phạm vi hiệu suất khác nhau, được nhúng trực tiếp vào cơ sở hạ tầng đám mây và kết nối với bộ sản phẩm rộng hơn của Google. Đối với các công ty đã được chuẩn hóa trên Google Cloud, đây là con đường ngắn nhất để thử nghiệm và mở rộng quy mô AI tiên tiến mà không cần phải kết hợp các dịch vụ riêng lẻ.

đàn bà gan dạ

Amazon tiếp cận AI doanh nghiệp thông qua hai sản phẩm chính: nền tảng Amazon và Amazon Q Bedrock hoạt động như một lớp nền tảng: cung cấp quyền truy cập vào nhiều mô hình nền tảng từ Amazon và các đối tác, đồng thời tích hợp các công cụ quản trị, bảo mật và triển khai. Ngoài ra, Amazon Q cung cấp các tính năng trợ lý cho hai đối tượng riêng biệt - nhân viên tri thức và nhà phát triển - ngay trong hệ sinh thái AWS.

Dịch vụ nền tảng không chỉ là một môi trường lưu trữ. Nó bao gồm một thị trường các mô hình được hỗ trợ và một API nhất quán, do đó các doanh nghiệp có thể chuyển đổi giữa các API của Amazon Mô hình Titan và các dịch vụ đối tác như Anthropic hoặc Meta mà không cần xây dựng lại ngăn xếp của họ. Bedrock cũng tích hợp Bảo vệ để thiết lập các chính sách về nội dung và an toàn, và Cơ sở kiến thức để đưa ra câu trả lời dựa trên các tài liệu độc quyền. Sự kết hợp này giúp Bedrock trở nên hữu ích cho các tổ chức cần cả sự linh hoạt trong lựa chọn mô hình và quản lý chặt chẽ đầu ra.

Kinh doanh Amazon Q được thiết kế dành cho nhân viên: kết nối với dữ liệu công ty, trả lời các câu hỏi bằng ngôn ngữ tự nhiên, soạn thảo tài liệu và kích hoạt các hành động trong các ứng dụng quen thuộc. Nhà phát triển Amazon Q tập trung vào các tác vụ kỹ thuật: giải thích mã, đề xuất cải tiến và tự động hóa cấu hình đám mây bên trong IDE và AWS Console. Cùng nhau, chúng mở rộng Bedrock vào quy trình làm việc hàng ngày—một cho năng suất doanh nghiệp nói chung, một cho các nhóm kỹ thuật.

Cấu trúc giá được ghi lại trên Giá nền tảng với các tùy chọn thanh toán dựa trên mã thông báo và dung lượng như thông lượng được cung cấp. Điều này rất quan trọng đối với các doanh nghiệp đang lập kế hoạch triển khai dài hạn, vì nó cho phép mô hình hóa chi phí một cách có thể dự đoán trước trước khi đưa khối lượng công việc vào sản xuất.

Nền tảng AI của Amazon mang tính mô-đun. Bedrock cung cấp cơ sở hạ tầng và lựa chọn mô hình, trong khi Amazon Q cá nhân hóa trải nghiệm cho người dùng và nhà phát triển. Đối với các tổ chức đã cam kết sử dụng AWS, điều này tạo ra một môi trường đồng bộ: cùng một nền tảng vận hành dữ liệu và khối lượng công việc đám mây của họ giờ đây hỗ trợ các sáng kiến ​​AI sinh sản với khả năng quản trị được tích hợp sẵn.

Apple

Apple bước vào cuộc đua AI tạo sinh muộn hơn so với các đối thủ, nhưng cách tiếp cận của họ rất đặc biệt. Nền tảng của công ty, Apple thông minh , được tích hợp trực tiếp vào iPhone, iPad và Mac thay vì được bán dưới dạng gói đăng ký doanh nghiệp riêng biệt. Thiết kế của nó xoay quanh hai trụ cột: xử lý trên thiết bị để đảm bảo quyền riêng tư và tốc độ, và Điện toán đám mây riêng đối với khối lượng công việc quá lớn để chạy cục bộ.

Lớp trên thiết bị hỗ trợ Writing Tools, Image Playground và các đề xuất được cá nhân hóa. Các tính năng này dựa trên các mô hình nhỏ gọn được tối ưu hóa cho Apple Silicon và được nhúng trên các ứng dụng gốc như Mail, Notes và Messages. Các tác vụ như soạn lại email, tóm tắt tài liệu hoặc tạo hình ảnh minh họa sẽ không bao giờ rời khỏi thiết bị. Đối với các môi trường nhạy cảm như pháp lý, y tế, tài chính, kiến ​​trúc này rất quan trọng: thông tin riêng tư được xử lý hoàn toàn trong phần cứng của người dùng.

Đối với các tính toán đòi hỏi khắt khe hơn, Apple sẽ định tuyến các yêu cầu đến Điện toán đám mây riêng , một môi trường máy chủ được xây dựng chuyên dụng trên nền tảng silicon của Apple. Không giống như AI đám mây thông thường, PCC được thiết kế với tính minh bạch hoàn toàn: Apple công bố phần mềm hệ thống, mời các nhà nghiên cứu độc lập kiểm tra thông qua Môi trường nghiên cứu ảo và đảm bảo không lưu giữ bất kỳ dữ liệu nào sau khi xử lý. Thiết kế này cho phép doanh nghiệp tận dụng AI công suất cao mà không phải hy sinh quyền riêng tư hoặc đảm bảo tuân thủ.

Các nhà phát triển có thể tích hợp với Apple Intelligence thông qua Trung tâm phát triển Apple Intelligence . Các API như Ý định ứng dụng cho phép các ứng dụng hiển thị các hành động cho Siri và trợ lý toàn hệ thống, trong khi Trí thông minh trực quan và Khung mô hình nền tảng cấp quyền truy cập vào các mô hình trên thiết bị cho các tác vụ như hiểu hình ảnh hoặc tạo văn bản theo ngữ cảnh. Các bản cập nhật tích hợp được theo dõi trong Apple cập nhật tài liệu , đảm bảo các nhà phát triển có thể liên kết các ứng dụng với các tính năng mới nhất của hệ điều hành.

Giá trị cốt lõi của Apple rất rõ ràng: AI mặc định tôn trọng quyền riêng tư, có thể mở rộng liền mạch từ thiết bị lên đám mây khi cần, và được đồng bộ hóa sâu sắc với phần cứng và hệ điều hành của công ty. Đối với các doanh nghiệp và cá nhân hoạt động trong các lĩnh vực nhạy cảm, đây là một hệ sinh thái mà bảo mật và khả năng sử dụng là không thể tách rời.

Siêu dữ liệu

Meta đi theo một con đường khác với phần còn lại của Big Tech: thay vì chỉ đóng gói AI như một sản phẩm khép kín, họ phát hành các mô hình của mình một cách công khai. Nền tảng là Llama gia đình , với thế hệ hiện tại là Llama 3.1 . Các mô hình này có sẵn ở nhiều kích cỡ tham số khác nhau để cân bằng hiệu suất và hiệu quả, và chúng được phân phối với giấy phép cho phép sử dụng cho cả mục đích nghiên cứu và thương mại. Sự cởi mở này đã tạo nên Llama một trong những mô hình nền tảng được áp dụng rộng rãi nhất trong ngành, hỗ trợ các công ty khởi nghiệp, phòng nghiên cứu và dự án thí điểm doanh nghiệp.

Các tuyến đường truy cập rất đơn giản. Các tổ chức có thể yêu cầu mô hình trực tiếp từ Llama trang tải xuống hoặc có được chúng thông qua các đối tác hệ sinh thái như Hugging Face, AWS hoặc Azure—các tùy chọn mà Meta ghi lại trên trang web chính thức của mình. Llama trang mô hình cung cấp thẻ mô hình, hướng dẫn định dạng nhanh chóng và ghi chú về hiệu suất, giúp các kỹ sư triển khai dễ dàng hơn trong sản xuất với kỳ vọng rõ ràng.

Trên đầu các mô hình, Meta chạy Mục tiêu AI , một trợ lý hướng đến người tiêu dùng được tích hợp vào WhatsApp, Messenger, Instagram và Facebook. Mặc dù nó thể hiện khả năng của Llama Trong thực tế, chức năng chính của nó là gắn kết hệ sinh thái hơn là triển khai doanh nghiệp. Đối với các công ty, giá trị thực sự vẫn nằm ở tính cởi mở của Llama bản thân nó: tự do lưu trữ các mô hình trên cơ sở hạ tầng riêng, tinh chỉnh cho các tác vụ cụ thể theo miền hoặc chạy chúng thông qua nhà cung cấp đám mây ưa thích.

Meta cũng đầu tư vào sự an toàn và minh bạch. Llama tài liệu hướng dẫn bao gồm hướng dẫn về sử dụng có trách nhiệm, điều kiện cấp phép và công cụ để lọc hoặc giám sát đầu ra mô hình. Điều này mang lại cho doanh nghiệp một cơ sở tuân thủ rõ ràng hơn so với các giải pháp thay thế nguồn mở khác, nơi quản trị thường bị phân mảnh.

Điểm hấp dẫn của bộ công cụ AI Meta nằm ở khả năng kiểm soát. Bằng cách cung cấp các mô hình tiên tiến theo các điều khoản mở và đồng bộ hóa việc phân phối với các nền tảng đám mây lớn, Meta cho phép doanh nghiệp thiết kế hệ thống mà không bị phụ thuộc vào nhà cung cấp. Đối với các nhóm nghiên cứu, Meta giúp giảm thiểu rào cản thử nghiệm. Và đối với các công ty đang tìm cách làm chủ lộ trình triển khai AI của mình, Llama đại diện cho một nền tảng linh hoạt có thể mở rộng trên cả cơ sở hạ tầng công cộng và tư nhân.

microsoft

Microsoft định vị mình ở giao điểm giữa năng suất và nền tảng. Chiến lược AI của họ vào năm 2025 bao gồm hai lớp bổ sung cho nhau: Phi công phụ của Microsoft cho người dùng cuối và Xưởng đúc Azure AI dành cho nhà phát triển và doanh nghiệp. Cùng nhau, họ tạo nên một vòng lặp: Copilot tích hợp các khả năng sáng tạo vào các công cụ hàng ngày, trong khi Foundry cung cấp cơ sở hạ tầng để thiết kế, triển khai và quản lý các ứng dụng và tác nhân tùy chỉnh.

Phi công phụ của Microsoft được tích hợp trên Windows, các ứng dụng Office và Teams. Copilot soạn thảo tài liệu trong Word, xây dựng bài thuyết trình trong PowerPoint, tóm tắt các chuỗi email dài trong Outlook và tự động hóa các tác vụ lặp lại trong Excel. Khi triển khai trong môi trường doanh nghiệp, Copilot cũng dựa trên dữ liệu tổ chức để đưa ra phản hồi, đảm bảo kết quả đầu ra không mang tính chung chung mà gắn liền với cơ sở tri thức nội bộ của công ty. Đăng ký và cấp phép được ghi lại trên Giá Copilot , với các cấp doanh nghiệp được đóng gói Xưởng phi công phụ , một công cụ để xây dựng các plugin và quy trình làm việc tùy chỉnh.

Về mặt cơ sở hạ tầng, Xưởng đúc Azure AI được đóng khung như một "nhà máy đại lý". Nó phơi bày một danh mục các mô hình, bao gồm OpenAI'S GPT loạt và của chính Microsoft Phi-3 mô hình nhỏ và cung cấp công cụ để phối hợp chúng thành các ứng dụng. Foundry bao gồm tinh chỉnh, triển khai, giám sát và tích hợp với hệ sinh thái rộng hơn của Azure — quản lý danh tính, quản trị dữ liệu và tuân thủ. Đối với doanh nghiệp, điều này giúp giảm thiểu sự chồng chéo: các biện pháp kiểm soát tương tự đã được sử dụng cho khối lượng công việc đám mây cũng được mở rộng một cách tự nhiên sang việc triển khai AI.

Sự đồng bộ giữa Copilot và Foundry chính là điểm khác biệt của Microsoft. Một công ty có thể thử nghiệm Copilot trong Microsoft 365 để tăng năng suất, sau đó sử dụng Foundry để thiết kế một tác nhân chuyên biệt tích hợp vào cùng một môi trường. Quản trị dữ liệu được thống nhất theo chính sách Azure, nhờ đó các nhóm bảo mật có thể quản lý quyền truy cập và tuân thủ mà không cần các hệ thống song song.

Định giá cho Azure OpenAI Dịch vụ được xuất bản theo từng mô hình và từng mã thông báo, với các tùy chọn cho thông lượng được cung cấp. Tính minh bạch này cho phép các nhóm dự báo chi phí, trong khi việc cấp phép Copilot được xử lý thông qua đăng ký Microsoft 365.

Nền tảng AI của Microsoft rất hấp dẫn đối với các tổ chức đã tích hợp Office và Azure. Nó biến năng suất làm việc hàng ngày thành một nền tảng thử nghiệm cho các công cụ sáng tạo, sau đó cung cấp một lộ trình trực tiếp để mở rộng các thử nghiệm đó thành các ứng dụng cấp doanh nghiệp. Đối với các công ty ưu tiên tích hợp và quản trị hơn tính linh hoạt mở, đây là một lựa chọn thực tế.

Điều gì tiếp theo vào năm 2026

Ranh giới giữa năng suất, quyền riêng tư và nền tảng sẽ tiếp tục mờ nhạt. Alphabet có thể thúc đẩy hợp nhất đa phương thức sâu hơn - AI hiểu sơ đồ, nội dung video và dữ liệu kinh doanh theo thời gian thực - trên mọi API đám mây. Amazon có thể sẽ mở rộng Guardrails dựa trên lý luận của mình, biến tính tuân thủ thành một tính năng được xây dựng sẵn của quy trình làm việc tạo sinh. Apple có thể tiếp tục giới thiệu các mô hình nền tảng trên thiết bị cho các nhà phát triển, mở khóa trí tuệ ngoại tuyến cho các ứng dụng tùy chỉnh, đồng thời duy trì vị thế riêng tư của mình. Meta có thể chuyển hướng sang cung cấp dịch vụ phân phối cấp doanh nghiệp. Llama với các khuôn khổ quản trị tích hợp. Microsoft dường như đang nỗ lực xóa nhòa ranh giới giữa người dùng Office thông thường và các tác nhân AI chuyên biệt—mà không ảnh hưởng đến quyền kiểm soát của công ty.