Trong thế giới bán dẫn, “hiệu ứng thác nước” — waterfall effect — là ẩn dụ quen thuộc: công nghệ hàng đầu hôm nay sẽ dần chảy xuống các phân khúc trung và thấp của ngày mai. Tuy nhiên, khi chi phí và độ phức tạp ở đỉnh pyramid ngày càng dâng cao, chính dòng thác này đang bị dồn ứ, làm rung chuyển cách thức mà ngành công nghiệp đưa hiệu năng cao xuống tay người tiêu dùng — và điều đó có hệ lụy không nhỏ tới phần cứng chơi game trên di động và PC.
Chi phí của chip cao cấp: một biển sâu ngày càng dâng
Trong thập kỷ qua, chi phí thiết kế và gia công các SoC tiên tiến đã tăng theo cấp số; không còn là những bước leo bậc nhẹ nhàng mà giống một thủy triều dâng. Những con số làm đau đầu: các wafer 28nm thời A7 có giá khoảng 5.000 USD một tấm, đến các tiến trình 3nm của năm 2024 như trên A17/A18 Pro thì wafer đã ở mức ~18.000 USD — tăng gần 3,5 lần. Một SoC flagship đơn lẻ có thể tiêu tốn hàng trăm triệu USD cho R&D và có giá sản xuất rơi vào mức vài trăm đô la mỗi chip (các báo cáo đồn đoán Snapdragon 8 Elite Gen 5 có thể tốn >200 USD/chíp). Khi một chip đắt bằng cả một thiết bị giá rẻ, chiến lược “tái sử dụng silicon cao cấp của năm trước” bắt đầu mất đi tính kinh tế.
Một nhân tố khuếch đại chi phí khác là AI. SoC ngày nay không còn đơn thuần là CPU + GPU: chúng tích hợp NPU (bộ tăng tốc AI), ISP phức tạp cho camera, modem 5G, và vô số IP chuyên dụng. Như Chris Bergey (Arm) chỉ ra, kiến trúc hiện đại buộc phải chứa ba yếu tố tính toán — CPU, GPU và NPU — và cả ba đều phình ra để đáp ứng nhu cầu AI. Từ khoảng 1 tỷ transistor trên A7 tới ~20 tỷ trên A18 Pro, con số transistor tăng vọt khiến diện tích die giữ ở mức lớn thay vì co lại; tiến trình mới mang lại hiệu năng nhưng ít khi hiện thực hóa sự thu nhỏ diện tích như xưa. Kết quả là chi phí trên mỗi mm² die tăng mạnh, đặc biệt khi dùng kỹ thuật tốn kém như EUV và vật liệu mới, chưa kể thách thức về yield.
Bên cạnh đó, AI còn đặt gánh nặng lên bộ nhớ: các mô hình on-device tiêu thụ nhiều RAM và băng thông hơn, khiến cấu hình RAM/ROM phổ thông phải nâng cấp (12–16 GB không còn là điều xa lạ), tiếp tục đẩy bill-of-materials lên cao — một yếu tố trực tiếp ảnh hưởng tới giá bán thiết bị, và vì thế tới kinh tế của “dòng thác” công nghệ.
So sánh điểm chuẩn CPU Geekbench cho Snapdragon 8 Elite Gen 5 minh họa chi phí cao của chip flagship
AI tái định hình bản đồ thiết kế: từ binning đến lõi phân tầng
Khi nước dâng, thuyền phải điều hướng khác đi. Các nhà sản xuất chip đã bắt đầu chuyển từ chiến lược “binning” (phân loại chip sau sản xuất) sang thiết kế chủ động cho các phân khúc mới. Thay vì đẩy silicon cao cấp xuống y nguyên, họ thiết kế những lõi trung-cận cao (mid-to-high) chuyên biệt: ví dụ như lõi Arm C1-Premium nhỏ hơn ~35% so với C1-Ultra nhưng đạt hiệu năng tương đương trên nhiều benchmark. Đây là bước chuyển tinh tế: giữ được hiệu năng trong khi giảm diện tích và chi phí.
Ở tầng thấp, tiến bộ cũng là từng bước, không phải một dòng thác liền mạch. 5G đến thiết bị giá rẻ không bằng cách đặt modem đắt tiền vào điện thoại 100 USD mà bằng việc tối ưu, tái thiết kế và hạ giá thành công nghệ theo thời gian — thường vẫn có một mức premium nhỏ (~15%) so với 4G ban đầu, nhưng người tiêu dùng dần chấp nhận khi giá trị hữu dụng và tính phổ cập tăng lên.
AI là con dao hai lưỡi: nó làm tăng chi phí nhưng cũng mở ra nguồn doanh thu mới. Khả năng đưa trợ lý thông minh, tính năng sinh nội dung trên thiết bị, xử lý ảnh AI… khiến thiết bị trở nên “không chỉ là điện thoại” mà là một cộng sự cá nhân, từ đó người dùng có thể sẵn sàng chi trả nhiều hơn. Hơn nữa, mô hình thu tiền từ phần mềm/dịch vụ (mua thuê bao, ứng dụng AI, quảng cáo cá nhân hóa) cho phép nhà sản xuất bù đắp chi phí phần cứng, thay đổi cấu trúc kinh tế của thị trường.
MacBook Air chạy mô hình AI cục bộ DeepSeek-R1 minh họa xu hướng xử lý AI trên thiết bị
Hệ quả với phần cứng chơi game và người chơi
Với game thủ, đoạn chảy chậm của công nghệ thể hiện rõ trên trải nghiệm chơi: hiệu năng đồ họa, tốc độ khung hình, độ trễ AI trong gameplay và các tính năng hỗ trợ (ví dụ streaming, xử lý giọng nói, chat AI) phụ thuộc trực tiếp vào mức đầu tư vào NPU/GPU và bộ nhớ. Khi flagship ngày càng đắt, khả năng tiếp cận hiệu năng cao cho đại đa số người dùng bị thách thức — dẫn tới hai kịch bản song song:
- Tái sử dụng silicon cũ: các nhà sản xuất có thể dùng SoC flagship cũ cho máy giá rẻ, giữ được trải nghiệm cao cấp ở mức giá rẻ hơn — nhưng tốc độ đổi mới sẽ chậm hơn.
- Tạo phân khúc mới: thiết kế lõi chuyên cho game/multimedia ở phân khúc giữa, tối ưu hiệu năng/tiêu thụ/nhiệt để mang trải nghiệm tốt mà không cần tiến trình đắt đỏ nhất.
Ngoài ra, việc đẩy inference sang thiết bị thay vì cloud có ý nghĩa lớn cho game: giảm độ trễ, bảo mật dữ liệu chơi, và cho phép trải nghiệm offline với AI. Các studio game và nhà sản xuất phần cứng có thể tận dụng xu hướng này để thiết kế cơ chế game có AI trên thiết bị (ví dụ NPC thông minh, tùy biến trải nghiệm người chơi) mà không phụ thuộc hoàn toàn vào server.
Điểm benchmark cho Snapdragon X2 Elite minh họa áp lực hiệu năng trên thị trường di động cao cấp
Kết luận: thác nước đổi hướng, nhưng không cạn
Hiệu ứng thác nước trong thiết kế chip đang chịu áp lực mạnh mẽ từ chi phí tiến trình và yêu cầu AI. Điều này không báo hiệu sự đứt gãy hoàn toàn mà là một quá trình chuyển hướng: công nghệ vẫn tiến, nhưng dòng chảy phải được điều tiết bằng thiết kế thông minh, mô hình kinh doanh mới và tối ưu hóa phân khúc. Với game thủ, tương lai mang cả thách thức lẫn cơ hội — có thể tốn kém hơn để sở hữu thiết bị hàng đầu, nhưng đồng thời sẽ xuất hiện nhiều giải pháp trung gian tối ưu cho trải nghiệm chơi game và AI trên thiết bị.
Bạn đã sẵn sàng đón nhận chiếc máy chơi game có NPU mạnh mẽ như một “trợ thủ AI” chưa? Hãy chia sẻ góc nhìn và chiếc thiết bị mong đợi nhất của bạn ở phần bình luận.
