Các công ty fabless bán dẫn trí tuệ nhân tạo của Hàn Quốc đã thể hiện các mô hình chi tiêu nghiên cứu và phát triển (R&D) trong năm tài chính 2025 nộp cho Cơ quan Giám sát Tài chính (FSS) vào ngày 16 tháng 4 năm 2026, cho thấy sự phân kỳ rõ rệt trong hoạt động R&D của họ, phản ánh vị trí khác nhau của từng công ty trong vòng đời phát triển sản phẩm. Rebellion và HyperAccel tập trung vào thiết kế và tạo mẫu chip thế hệ tiếp theo với hơn 10 tỷ won Hàn Quốc (KRW) mỗi năm, trong khi Furiosa AI và DeepX chuyển sang sản xuất hàng loạt, khiến chi phí R&D được công bố của họ giảm xuống do chi phí phát triển được phân loại lại thành giá vốn hàng bán, theo hệ thống công bố điện tử của FSS.
Rebellion đã thực hiện 119,8 tỷ KRW cho chi phí nghiên cứu và phát triển thông thường trong năm 2025, chiếm mức tăng 46,6% so với 81,7 tỷ KRW trong năm 2024, theo báo cáo kiểm toán hợp nhất do công ty nộp cho FSS. Khoản chi này vượt tổng doanh thu của công ty là 32 tỷ KRW tới 3,7 lần, phản ánh mức đầu tư mạnh vào thiết kế bán dẫn AI thế hệ mới và sản xuất mẫu thử. Khoản chi thể hiện sự tập trung của Rebellion vào việc nắm bắt quyền sở hữu trí tuệ nút tiên tiến (IP) từ bộ phận đúc của Samsung Electronics và chi trả lương cho đội ngũ thiết kế nhằm thu hút nhân tài kỹ sư toàn cầu, theo hồ sơ FSS và các công bố của công ty.
HyperAccel cũng ưu tiên đầu tư R&D, thực hiện 4,22 tỷ KRW cho chi phí nghiên cứu và phát triển thông thường trong năm 2025, theo báo cáo kiểm toán hợp nhất của công ty. Công ty đã mở rộng nhân sự thiết kế chipset ban đầu và tăng chi phí lương liên quan để nắm bắt thị trường bộ tăng tốc mô hình ngôn ngữ lớn (LLM), theo hồ sơ FSS của HyperAccel. Giám đốc Công nghệ (CTO) của HyperAccel, Jin-won Lee, cho biết trong một thông điệp chính thức của công ty rằng: “khi công ty tiếp tục mở rộng nhân sự, chi phí nghiên cứu và phát triển dự kiến sẽ tiếp tục tăng liên tục”.
CEO Rebellion, Park Sung-hyun, dẫn dắt chiến lược của công ty ưu tiên phát triển công nghệ chip thế hệ tiếp theo dù thua lỗ hoạt động ngày càng tăng.
Chi phí nghiên cứu và phát triển thông thường của Furiosa AI giảm xuống còn 36,2 tỷ KRW trong năm 2025 từ 56,3 tỷ KRW trong năm 2024, giảm 35,7%, theo báo cáo kiểm toán hợp nhất do công ty nộp cho FSS. Tuy nhiên, mức giảm này không phản ánh việc hoạt động phát triển bị suy giảm. Thay vào đó, sản phẩm thế hệ thứ hai “Renegade” (RNGD) đã hoàn tất chu kỳ phát triển và bước vào pha sản xuất hàng loạt (MP), khiến chi phí sản xuất thử nghiệm và thử nghiệm nguyên mẫu chuyển từ hạng mục nghiên cứu và phát triển sang giá vốn hàng bán, theo tuyên bố chính thức của Furiosa AI gửi cho FSS. Một đại diện của Furiosa AI giải thích: “Khi việc phát triển kết thúc và sản xuất hàng loạt bắt đầu, các chi phí liên quan hiện được phân loại là giá vốn hàng bán, vì vậy chi phí nghiên cứu và phát triển đã giảm so với năm ngoái. Từ năm nay, chúng tôi kỳ vọng chi phí nghiên cứu và phát triển đáng kể sẽ được ghi nhận lại khi chúng tôi bắt đầu phát triển chip thế hệ thứ ba.”
DeepX, công ty chuyên về các ứng dụng trí tuệ nhân tạo ở biên (edge AI), báo cáo 8,2 tỷ KRW cho chi phí nghiên cứu và phát triển thông thường trong năm 2025, theo báo cáo kiểm toán hợp nhất của công ty. Mức giảm phản ánh việc hoàn tất phát triển chip thế hệ đầu tiên (DX-M1) và chuyển sang các kênh cung ứng phân phối toàn cầu, với các chi phí R&D đáng kể trước đó hiện được phân loại lại thành giá vốn hàng bán do quá trình thương mại hóa, theo hồ sơ FSS của DeepX. Cách xử lý kế toán của công ty đã chuyển từ ghi nhận chi phí ở giai đoạn phát triển sang phân loại chi phí sản xuất và chi phí cung ứng ban đầu khi sản phẩm bước vào triển khai thương mại.
Dù các số liệu R&D được công bố của bốn công ty phân kỳ, các bên tham gia ngành xác định việc kiểm chứng lợi nhuận sau khi thương mại hóa chip là điểm quan sát trọng yếu, theo bình luận ngành được nộp cùng các cơ quan giám sát theo quy định. Việc phân loại lại chi phí nghiên cứu và phát triển thành giá vốn hàng bán cho thấy các công ty fabless hiện phải đối mặt với các rủi ro tài chính hữu hình về tồn kho và giá vốn hàng bán khi chip chuyển từ giai đoạn thiết kế sang sản xuất, theo các phát biểu của nhà phân tích trong ngành. Các bên tham gia nhấn mạnh tính cấp bách của việc chứng minh hiệu quả sản xuất hàng loạt có khả năng tạo ra biên lợi nhuận thực tế trên thị trường, theo các phát biểu cung cấp cho các cơ quan quản lý.
Một đại diện ngành cho biết: “Cho đến nay, các công ty có thể huy động đầu tư chỉ dựa trên kỳ vọng của thị trường. Giờ đây họ phải tự chứng minh thông qua sản xuất hàng loạt. Khi chip được sản xuất thực sự, năng lực của ban quản lý trong quản lý tồn kho và cắt giảm chi phí sẽ trở nên then chốt,” và lưu ý rằng “những yếu tố này cũng sẽ ảnh hưởng đến các đợt chào bán cổ phiếu lần đầu ra công chúng (IPOs),” theo bình luận ngành được ghi nhận trong các hồ sơ nộp cho cơ quan quản lý.
H: Tại sao Furiosa AI và DeepX báo cáo chi phí R&D thấp hơn vào năm 2025 so với năm 2024?
Khi các sản phẩm chủ lực của họ chuyển từ giai đoạn phát triển sang sản xuất hàng loạt, cách phân loại kế toán đối với các chi phí liên quan đã thay đổi từ chi phí nghiên cứu và phát triển sang giá vốn hàng bán. Việc phân loại lại này là một thông lệ kế toán tiêu chuẩn phản ánh giai đoạn của vòng đời sản phẩm, chứ không phải là sự sụt giảm hoạt động phát triển. Theo tuyên bố chính thức của Furiosa AI gửi cho FSS, công ty dự kiến sẽ tiếp tục chi tiêu R&D đáng kể vào năm 2026 khi bắt đầu phát triển chip thế hệ thứ ba.
H: Rebellion đã tăng chi tiêu R&D theo năm như thế nào?
Rebellion tăng chi phí nghiên cứu và phát triển thông thường thêm 46,6%, từ 81,7 tỷ KRW vào năm 2024 lên 119,8 tỷ KRW vào năm 2025, theo báo cáo kiểm toán hợp nhất do công ty nộp cho Cơ quan Giám sát Tài chính vào ngày 16 tháng 4 năm 2026. Mức chi này vượt tổng doanh thu của công ty là 32 tỷ KRW tới 3,7 lần.
H: Ý nghĩa của việc phân loại lại chi phí từ R&D sang giá vốn hàng bán là gì?
Sự thay đổi cho thấy các công ty fabless hiện nắm giữ các rủi ro tồn kho hữu hình và chi phí sản xuất khi chip của họ bước vào sản xuất thương mại. Theo bình luận ngành, đây là sự chuyển tiếp từ kiểm chứng công nghệ sang thử nghiệm hiệu quả vận hành, trong đó lợi nhuận phụ thuộc vào việc quản lý tỷ lệ sản xuất đạt chuẩn (production yields), mức tồn kho và kinh tế theo đơn vị (unit economics) thay vì chỉ dựa vào cường độ R&D.