Điểm tin AI ngày 29-10-2026: Azure 33,2 tỷ USD, Alphabet hụt dự báo

Microsoft công bố Azure đạt 33,2 tỷ USD trong quý và ghi 10 tỷ USD doanh thu từ các thoả thuận với OpenAI. Alphabet hụt dự báo, dòng tiền tự do âm 9,07 tỷ USD; ba công ty tài chính Hàn Quốc báo lộ dữ liệu.

Microsoft lần đầu nói Azure kiếm được bao nhiêu tiền trong một quý: 33,17 tỷ USD cho quý kết thúc ngày 30-9, tăng 48% so với cùng kỳ, và giới phân tích từng dự báo 32,32 tỷ USD. Trước đây hãng chỉ công bố tốc độ tăng trưởng theo phần trăm, nên phải suy ngược quy mô mảng đám mây từ những con số khác. Quý trước mức tăng là 42%.

Con số đó nằm trong báo cáo quý đầu tiên của năm tài chính 2027. Với quy mô này, Azure đã thành mảng đơn lẻ lớn nhất của Microsoft. Tổng doanh thu 92,28 tỷ USD, tăng 19% và cao hơn mức 90,69 tỷ USD mà giới phân tích chờ đợi. Lợi nhuận hoạt động 45,9 tỷ USD, tăng 21%. Lợi nhuận ròng 36,6 tỷ USD, tăng 32% theo chuẩn kế toán GAAP. Lãi trên cổ phiếu điều chỉnh 4,89 USD, so với dự báo 4,73 USD. Cổ phiếu tăng 4% sau giờ giao dịch.

Azure 33,2 tỷ USD và khoản 10 tỷ từ OpenAI

Bức tranh chi phí đi kèm cũng rõ hơn. Microsoft chi 45,2 tỷ USD cho tài sản cố định và thuê tài chính trong quý, tăng khoảng 30% so với cùng kỳ và thấp hơn dự báo 50,67 tỷ USD của giới phân tích. Nhờ vậy dòng tiền tự do chỉ giảm 27%, còn 18,63 tỷ USD, thay vì lao dốc như ở các hãng đám mây khác. Nghĩa vụ thực hiện hợp đồng thương mại còn lại, tức doanh thu đã ký nhưng chưa ghi nhận, đạt 677 tỷ USD, tăng 73%.

Giám đốc tài chính Amy Hood nói nhu cầu vẫn vượt cung và dự báo Azure tăng 49% đến 50% theo tỷ giá cố định trong quý tới, trong khi mức đồng thuận của giới phân tích là 45,1%. Cả quý tới, Microsoft đặt mục tiêu doanh thu 96 đến 97,1 tỷ USD. Bà cũng nói một phần công suất thuê từ bên thứ ba dự kiến nhận trong quý một bị chậm lại, chuyển sang nửa sau năm tài chính. Cổ phiếu tăng chủ yếu nhờ hai điểm: tốc độ Azure nhanh hơn dự báo và chi tiêu đầu tư thấp hơn kỳ vọng.

Phần lớn câu hỏi của nhà đầu tư xoay quanh quan hệ với OpenAI, và báo cáo quý dạng 10-Q trả lời thẳng. Trong quý, Microsoft ghi 10,0 tỷ USD doanh thu từ các thoả thuận thương mại với OpenAI, bao gồm cả tiền chia doanh thu, tức hơn 10% tổng doanh thu quý. Khoản phải thu từ OpenAI là 7,2 tỷ USD, tăng từ 6,0 tỷ USD hồi cuối tháng 6. Hãng đã cam kết tổng cộng 13,0 tỷ USD cho khoản đầu tư này và giải ngân 12,0 tỷ USD tính đến 30-9.

Cấu trúc báo cáo cũng đổi từ quý này. Hai mảng mới là Agents and Infra và Devices and Consumer thay cho ba mảng cũ. Agents and Infra đạt 76,8 tỷ USD, tăng 25%, trong đó doanh thu Microsoft Cloud 63,9 tỷ USD, tăng 30%. Devices and Consumer đạt 15,5 tỷ USD, giảm 3%; doanh thu Windows OEM và thiết bị giảm 22%, doanh thu Xbox nội dung và dịch vụ giảm 2%, còn quảng cáo và tìm kiếm sau khi trừ chi phí hoa hồng lưu lượng tăng 12%. Microsoft trả lại 10,2 tỷ USD cho cổ đông trong quý.

Alphabet: doanh thu 127,6 tỷ USD nhưng hụt dự báo

Alphabet công bố kết quả cùng ngày với con số lớn hơn: doanh thu 127,58 tỷ USD, tăng 25%, quý thứ 13 liên tiếp tăng hai chữ số. Google Cloud đạt 30,7 tỷ USD, tăng 103%, mức tăng cao nhất từ trước tới nay, và lần này chính hãng ghi nhận doanh số bán hệ thống TPU đóng góp đáng kể vào mức tăng. Biên lợi nhuận hoạt động 31,8%.

Alphabet thì không vượt được kỳ vọng: con số 127,58 tỷ USD vẫn dưới mức 128,22 tỷ USD giới phân tích dự báo, lãi trên cổ phiếu điều chỉnh 2,67 USD dưới mức 3,02 USD. Đây là lần đầu sau gần bốn năm hãng hụt dự báo ở cả hai chỉ tiêu. Lợi nhuận ròng còn 26,17 tỷ USD, giảm từ 34,98 tỷ USD cùng kỳ năm trước.

Phản ứng mạnh đến từ dòng tiền. Alphabet ghi dòng tiền tự do âm 9,07 tỷ USD trong quý, trong khi giới phân tích chờ mức âm 2,70 tỷ USD. Chi tiêu tài sản cố định 51,36 tỷ USD, thấp hơn dự báo 55,09 tỷ USD nhưng vẫn là mức rất lớn. Bảng cân đối cho thấy thêm một khoản: nợ dài hạn tăng từ 46,5 tỷ USD hồi cuối tháng 12 lên 125,1 tỷ USD, gần gấp ba, sau khi huy động thêm nợ và phát hành cổ phiếu ưu đãi chuyển đổi bắt buộc. Công ty giữ nguyên dự báo chi tiêu cả năm 195 đến 205 tỷ USD và cho biết sẽ tăng mạnh trong năm 2027. Cổ phiếu giảm hơn 10%.

Mảng quảng cáo cũng góp phần vào phản ứng đó. Doanh thu Search & other tăng 12% trong quý ba, sau 17% ở quý hai và 19% ở quý một. Mảng Dịch vụ của Google đạt 96,3 tỷ USD, tăng 11%, tức phần lớn doanh thu của Alphabet vẫn đến từ quảng cáo và các dịch vụ gắn với nó. Sundar Pichai nói tốc độ tăng lượng truy vấn tìm kiếm theo năm là cao nhất trong 5 năm, gồm cả các truy vấn thương mại; các API model nội bộ xử lý gần 32 tỷ token mỗi phút, hơn bốn lần một năm trước; ứng dụng Gemini đạt 1 tỷ người dùng.

Quảng cáo trong AI Mode sang thêm 10 nước

Cùng ngày, Google mở quảng cáo trong AI Mode ra thị trường quốc tế: Australia, Canada, Ấn Độ, Kenya, Malaysia, New Zealand, Nigeria, Pakistan, Philippines và Singapore. Quý bốn năm nay dự kiến thêm Brazil, Mexico và Anh. Đây là lần đầu cơ chế kiếm tiền này ra ngoài nước Mỹ, nơi Google cũng bắt đầu thử quảng cáo trong các truy vấn nối tiếp.

Phó chủ tịch mảng quảng cáo tìm kiếm Shashi Thakur viết rằng truy vấn trong AI Mode dài gấp ba lần tìm kiếm thông thường, và tỷ lệ nhấp vào thẻ sản phẩm tài trợ trong AI Mode đang tương đương thẻ sản phẩm tự nhiên. Google dẫn nghiên cứu nội bộ cho thấy người dùng thấy quảng cáo trong AI Mode phù hợp, nhưng chưa công bố số liệu doanh thu riêng cho định dạng này.

Quảng cáo truyền thống đang chậm lại đúng lúc định dạng quảng cáo gắn với câu trả lời AI được đẩy ra nước ngoài. Còn phải xem tốc độ đó có đủ bù phần tăng trưởng đã mất của mảng tìm kiếm hay không.

Hàn Quốc: ba công ty tài chính báo lộ dữ liệu trong một ngày

Daishin Securities, Mirae Asset Global Investments và sàn tiền mã hoá Bithumb cùng báo cáo sự cố an ninh mạng trong ngày thứ Tư, đúng hai tuần sau khi cơ quan quản lý công bố kết quả đợt tự kiểm tra an ninh khẩn cấp.

Vụ của Daishin nặng nhất về số người bị ảnh hưởng: 38.490 khách hàng, mức cao thứ hai trong đợt tấn công gần đây, sau 43.246 khách của Yegaram Savings Bank và trên mức 25.729 của Shinhan Bank lẫn 2.210 của KB Kookmin Bank. Công ty cho biết kẻ tấn công nhắm vào hệ thống dùng chung với một đối tác bên ngoài, phục vụ việc mở tài khoản uỷ thác đầu tư trực tuyến. Dấu hiệu truy cập bất thường xuất hiện ngày 17-10, công ty chặn các địa chỉ IP liên quan rồi phối hợp với Viện An ninh Tài chính rà hơn 60.000 tín hiệu nguỵ trang thành lưu lượng dịch vụ bình thường trong 10 ngày trước khi xác nhận có lộ dữ liệu vào thứ Hai. Nhóm dữ liệu bị lộ gồm tám mục: tên, email, địa chỉ, mã liên lạc, tên ngân hàng, cùng số tài khoản nạp rút và số tài khoản tích hợp đã mã hoá.

Mirae Asset Global Investments đang điều tra vụ xâm nhập vào hệ thống nội bộ dành cho nhân viên. Bithumb phát hiện dấu hiệu truy cập trái phép vào phần mềm làm việc nhóm và báo cáo cùng ngày. Cả hai đơn vị chưa xác nhận có dữ liệu bị lấy đi.

Uỷ ban Dịch vụ Tài chính Hàn Quốc họp khẩn, cơ quan giám sát tài chính bắt đầu kiểm tra tại chỗ. Đợt tự kiểm tra trước đó có 555 công ty tài chính tự đánh giá theo 12 hạng mục tính đến 8-10; kết quả công bố ngày 14-10 cho thấy 425 công ty tự chấm đạt ở mọi hạng mục, 130 đơn vị báo thiếu sót. Cả ba hệ thống bị đánh trúng lần này đều thuộc nhóm rủi ro mà cơ quan quản lý đã cảnh báo: thiếu xác thực với hệ thống bên ngoài, và tài sản kết nối internet không được kiểm kê đầy đủ.

Cơ quan chức năng cũng cho biết khoảng 4,4 triệu lượt dò quét hệ thống tài chính xuất phát từ các dải IP của Triều Tiên, và đã cảnh báo doanh nghiệp từ ngày 21-10. Giới chức lưu ý riêng việc dùng IP Triều Tiên chưa đủ kết luận ai đứng sau. Cảnh sát đã mở điều tra sơ bộ với Daishin và Bithumb.

Anthropic bán công cụ đo chi tiêu AI

Anthropic đưa ba tính năng ra dùng chung cho khách hàng Claude Enterprise: smart reports, khảo sát trong ứng dụng và ngân sách nhóm dùng chung. Cả ba nhắm vào một câu hỏi mà nhiều doanh nghiệp đang gặp: tiền mua AI đang đổi thành cái gì.

Smart reports lấy một mẫu hội thoại của nhóm trong khoảng thời gian chọn trước, nhóm công việc theo mảng, rồi hiện chi phí từng mảng, sản phẩm đầu ra và các điểm tắc nghẽn thường gặp, ví dụ thiếu connector hoặc lệnh gọi công cụ thất bại. Báo cáo kèm danh sách khuyến nghị, trong đó có việc biến một quy trình lặp lại thành skill. Quản trị viên có quyền thanh toán có thể nâng hạn mức chi ngay từ báo cáo nếu thấy một nhóm bị chặn, và chủ tổ chức có thể cho trưởng nhóm tự chạy báo cáo cho nhóm mình.

Khảo sát trong ứng dụng hỏi về công việc có giá trị nhất mà ai đó vừa làm với Claude, thời gian tiết kiệm được và cách dùng nào đồng nghiệp nên bắt chước. Ngân sách nhóm cho mỗi nhóm một hạn mức tháng dùng chung, kèm hạn mức từng thành viên làm chốt chặn, và gửi cảnh báo ở mức 50%, 75%, 95% và 100%.

Trang giới thiệu của Anthropic giới hạn phạm vi khá rõ: smart reports giúp hiểu mức độ sử dụng và lập kế hoạch đầu tư, không dùng để đánh giá hiệu suất cá nhân hay ra quyết định nhân sự. Ba tính năng đã dùng chung được, nhưng khả dụng khác nhau tuỳ cấu hình, gồm cả tổ chức dùng cấu hình HIPAA.

Google mở Connected Apps, Chrome đọc Gmail để điền form

Google giới thiệu Connected Apps Platform, nơi doanh nghiệp tự đăng ký ứng dụng của mình để dùng được trong Search và ứng dụng Gemini. Kỹ thuật viên tích hợp qua một MCP server đặt trên cloud hoặc Android MCP dùng AppFunctions API, rồi đăng ký, thử và gửi duyệt trong Google Connected Console. Trước khi duyệt, họ chọn ứng dụng sẽ sống ở Search, ở Gemini hay cả hai. Sau khi lên, họ theo dõi lưu lượng, độ trễ, tỷ lệ lỗi và giữ quyền kiểm soát logo đã xác thực cùng tài khoản đã đăng nhập.

Hiện Gemini có hơn 50 Connected App, trong đó Adobe, Experian, Localiza và Peloton đã chạy được, còn Calm là đối tác mới. Bản xem trước mở cho nhà phát triển đăng ký qua trang tài liệu của Google, chưa có mốc mở rộng toàn cầu.

Cùng ngày, Chrome có bản autofill nâng cấp: khi điền form trực tuyến, trình duyệt gợi ý luôn những thông tin nằm trong Gmail như mã đơn hàng, mã theo dõi vận chuyển, mã chuyến bay, số điện thoại hay địa chỉ. Cơ chế là Gemini kết hợp với Personal Intelligence, tính năng cho phép trợ lý đọc dữ liệu từ các ứng dụng Google khi người dùng bật. Người dùng tự quản lý việc bật hay tắt và phạm vi dữ liệu trong phần cài đặt Chrome; Google nói dữ liệu nhạy cảm được mã hoá. Bản này mở dần cho người dùng Mỹ trên máy tính, Android và iOS.

Với Google, tiện lợi ở đây là một cách giữ người dùng trong hệ sinh thái: càng nhiều thông tin nằm trong Gmail và càng nhiều form được điền tự động, chi phí chuyển sang trình duyệt khác càng cao. Với người dùng, cái giá là một lớp AI được phép đọc hộp thư để lấy dữ liệu, nên quyết định bật hay không tuỳ vào việc có thật sự cần.

Nvidia phát model chép lời mở 30 tỷ tham số

Nvidia phát hành Nemotron 3.5 Transcribe, model trọng số mở chép lời audio ở 40 ngôn ngữ, dịch qua lại với tiếng Anh cho 31 ngôn ngữ, nhận diện người nói trong 13 ngôn ngữ và tách được tối đa 8 giọng. Model xử lý tệp ghi âm dài tới một giờ. Đi kèm là bản 2 của Granary, bộ dữ liệu giọng nói mở của hãng, với manifest công khai phủ 463.062 giờ audio ở 48 ngôn ngữ để huấn luyện hoặc tinh chỉnh.

Cấu trúc model tiết kiệm: bộ mã hoá giọng nói đi với một model ngôn ngữ mixture-of-experts kiểu Mamba kết hợp Transformer, nên dù có 30 tỷ tham số, chỉ khoảng 4 tỷ tham số hoạt động cho mỗi token. Trên bảng xếp hạng của Artificial Analysis, model đồng hạng nhất trong nhóm trọng số mở với 2,8% AA-WER, ngang một model có 24 tỷ tham số hoạt động. Riêng trên bộ kiểm tra giọng trợ lý AA-AgentTalk, model đạt 1,8% WER so với 2,3% của model trọng số mở tốt thứ hai, và đứng đầu bảng Open ASR Leaderboard của Hugging Face với 5,33% WER trung bình. Nvidia cho biết bản lượng tử hoá sắp phát hành để chạy tại chỗ trên RTX Spark, DGX Spark, Jetson AGX Thor, hoặc chạy ở quy mô lớn trên GPU Blackwell.

Đây là so sánh do hãng công bố trên các bảng xếp hạng mở; kết quả độc lập sẽ có sau khi cộng đồng chạy thử với dữ liệu riêng. Với người làm sản phẩm chép lời, lựa chọn ngày càng nhiều và chi phí chạy tại chỗ đang là yếu tố quyết định bên cạnh chất lượng.

Marissa Mayer, Dazzle và khoảng cách với người dùng

Marissa Mayer, cựu giám đốc điều hành Yahoo, đang bị chỉ trích vì cách bà nói về AI trong một bài phỏng vấn về ứng dụng Dazzle. Bài của New York Times mở đầu bằng chuyện bà nhờ trợ lý AI viết ba gạch đầu dòng mô tả con gái cho một bài thuyết trình ở trường nhân dịp sinh nhật của bé. Phản ứng trên mạng tập trung vào việc một lãnh đạo công nghệ coi chuyện để máy mô tả con mình là ví dụ cho sản phẩm.

Trả lời Fortune, Mayer nói bà đang thử khả năng phân biệt hai con gái sinh đôi giống nhau của Dazzle trong ảnh, và bà xem đó là bài kiểm tra sản phẩm, không phải cách thuê ngoài việc làm mẹ. Bà nói thêm: "Đây là một trải nghiệm cá nhân, và chúng tôi thấy gần như ai cũng dùng nó theo một cách khác nhau." Với bà, Dazzle nhắm vào các bà mẹ bận rộn, và việc để trợ lý lo phần hậu cần là cách lấy lại thời gian.

Khảo sát của Pew Research Center năm 2025 cho thấy khoảng cách này không nhỏ. Một nửa số người Mỹ trưởng thành được hỏi nói AI sẽ làm người ta kém hơn trong việc hình thành các quan hệ có ý nghĩa; chỉ 5% nói AI sẽ cải thiện, 25% nói không thay đổi. Ở nhóm dưới 30 tuổi, 58% chọn "kém hơn". Con số đó cho thấy người làm sản phẩm và người dùng đang đánh giá cùng một tính năng theo hai hệ quy chiếu khác nhau.

Trong bài của Fortune, hai người làm sản phẩm cho gia đình nói rõ họ chỉ muốn AI lo phần hậu cần. Nathalie Mansueti Stratton, đồng sáng lập Hearth, nói các bà mẹ trả hơn 600 USD cho một chiếc bảng thông minh muốn AI xử lý lịch trình, đơn từ của trường, kế hoạch bữa ăn, để họ dành sức cho con. Leslie Feinzaig của quỹ Graham & Walker nói cơ hội thật là để cha mẹ có thời gian làm việc, nghỉ ngơi và ở bên con. Ranh giới việc gì nên giao cho máy thì mỗi người tự vạch.

Vài điều rút ra

Báo cáo của Microsoft và Alphabet cho thấy tiền đầu tư vào AI đang quay về dưới dạng doanh thu đám mây thật, với tốc độ 48% và 103%. Áp lực giờ dồn vào chi phí. Microsoft phải chứng minh chi 45,2 tỷ USD một quý vẫn giữ được dòng tiền dương, còn Alphabet vừa hụt dự báo vừa ghi dòng tiền tự do âm 9,07 tỷ USD. Google phản ứng bằng cách đẩy quảng cáo trong AI Mode ra 10 nước khác. Microsoft phản ứng bằng cách nói rõ Azure kiếm bao nhiêu, để nhà đầu tư thấy tiền đang ở đâu.

Phía rủi ro, vụ ba công ty tài chính Hàn Quốc bị đánh trong cùng một ngày cho thấy kiểm tra bằng bảng tự chấm không thay được kiểm tra kỹ thuật từ bên ngoài. 425 trên 555 đơn vị tự đánh giá đạt mọi hạng mục, và ba hệ thống bị đánh trúng đều nằm trong nhóm cảnh báo cũ.

Phía sản phẩm, các hãng đang chuyển sang bán lớp quản trị: đo chi tiêu, kiểm tra kết quả, quản lý quyền truy cập của ứng dụng. Những thứ này ít được quảng cáo nhưng quyết định liệu doanh nghiệp có gia hạn hợp đồng hay không. Mình sẽ theo dõi mùa báo cáo này và tiến độ điều tra ở Hàn Quốc trong kỳ tới.