Sau 60 năm kể từ khi ra đời, Định luật Moore được giới công nghệ nhìn nhận là đã chậm lại trong ngành bán dẫn. Dù vậy, khái niệm này vẫn được xem là một mốc tham chiếu quan trọng để đánh giá tiến bộ công nghệ, thậm chí gần đây còn được dùng để lý giải đà phát triển của AI tạo sinh.

Theo TechRadar ngày 19/4/2026 (giờ địa phương), Định luật Moore từ lâu là khái niệm cốt lõi để giải thích xu hướng tăng mật độ tích hợp trên chip đi cùng với việc giảm chi phí. Vì thế, đây từng là thước đo quan trọng cho hướng phát triển của toàn ngành công nghệ.

Định luật này được Gordon Moore, đồng sáng lập Intel, đưa ra vào tháng 4/1965 khi dự báo về 10 năm tiếp theo của ngành bán dẫn. Khi đó, ông nhận thấy số lượng transistor trên chip có xu hướng tăng gấp đôi sau mỗi năm và cho rằng đà này có thể kéo dài ít nhất một thập niên. Về sau, nhận định đó được xem như nguyên lý nền tảng của ngành: năng lực tính toán tăng theo cấp số nhân trong khi chi phí giảm xuống.

Trên thực tế, ngành bán dẫn đã duy trì xu hướng này lâu hơn nhiều so với dự báo ban đầu. Đầu thập niên 1970, một con chip chỉ chứa vài nghìn transistor, nhưng đến những năm 2000 con số này đã tăng lên hàng chục triệu, tương đương mức tăng hơn 18.000 lần trong chưa đầy 30 năm.

Tuy nhiên, từ sau những năm 2000, ngày càng có nhiều ý kiến cho rằng tốc độ tăng đó đang chậm lại. Năm 2023, CEO Intel Pat Gelsinger cũng cho biết chu kỳ tăng số lượng transistor đã không còn nhanh như trước, cho thấy việc duy trì đà tăng trưởng theo cấp số nhân như trong quá khứ ngày càng khó hơn.

Diễn biến này phản ánh rằng ngành bán dẫn không còn duy trì được nhịp tăng trưởng bùng nổ như trước. Dù vậy, Định luật Moore vẫn chưa mất đi ý nghĩa và tiếp tục được dùng như một mốc tham chiếu trong ngành.

Đáng chú ý, gần đây logic tương tự cũng xuất hiện trong lĩnh vực AI tạo sinh, qua đó mở rộng phạm vi được viện dẫn của Định luật Moore. Sam Altman, CEO OpenAI, từng nhắc đến khái niệm này khi giải thích tốc độ phát triển của AI trong năm 2025. Theo các phân tích, sau làn sóng bùng nổ của AI tạo sinh, hiệu năng mô hình tăng nhanh trong khi chi phí sử dụng giảm mạnh, tạo ra quỹ đạo phát triển tương đồng với ngành bán dẫn trước đây.

Chi phí tính toán AI trên thực tế cũng đang giảm nhanh. Altman cho biết chi phí tính theo token ngữ cảnh đã giảm còn khoảng 1/10 chỉ sau một năm. Trong giai đoạn từ năm 2023 đến giữa năm 2024, giá mỗi token của ChatGPT cũng giảm còn khoảng 1/150.

Điều này cho thấy cấu trúc quen thuộc của Định luật Moore - hiệu năng tăng lên trong khi chi phí giảm xuống - đang được lặp lại trong ngành AI. Vì vậy, khái niệm này giờ đây không còn chỉ gắn với tốc độ thu nhỏ tiến trình trong sản xuất bán dẫn.

Thời kỳ số lượng transistor tăng bùng nổ như trước có thể đã qua, nhưng nguyên lý cạnh tranh cốt lõi của ngành công nghệ vẫn còn nguyên giá trị: cung cấp hiệu năng cao hơn với chi phí thấp hơn. Khi bài toán cân bằng giữa hiệu năng và chi phí trở thành yếu tố cạnh tranh then chốt ở cả bán dẫn lẫn AI, Định luật Moore dù thay đổi về cách được hiểu và áp dụng, vẫn được xem là một mốc tham chiếu còn giá trị ở hiện tại.