Doanh thu tăng vọt, bài toán lợi nhuận của chip AI Trung Quốc vẫn bỏ ngỏ

Ngành chip AI nội địa Trung Quốc đang chuyển từ câu chuyện chính sách sang doanh thu thương mại có thể đo đếm. Trong nửa đầu năm 2026, Moore Threads, MetaX, Biren và Enflame đều ghi nhận doanh thu đáng kể hoặc tốc độ tăng trưởng cao, trong bối cảnh các hạn chế xuất khẩu của Mỹ và chính sách ưu tiên nội địa thúc đẩy nhu cầu về năng lực tính toán do Trung Quốc kiểm soát.

Tuy nhiên, điểm đáng chú ý hơn lại kém hào nhoáng: doanh thu tăng trước khi lợi nhuận hoạt động trở nên đáng tin cậy. Lợi nhuận được báo cáo của MetaX chủ yếu đến từ khoản tăng giá trị các khoản đầu tư; Moore Threads gần điểm hòa vốn nhưng vẫn lỗ nếu loại các khoản bất thường; trong khi Biren và Enflame tiếp tục thua lỗ. Về công nghệ, bốn doanh nghiệp cũng đang đi theo hai hướng khác nhau: GPU đa dụng tương thích với CUDA và kiến trúc chuyên biệt, tích hợp toàn bộ hệ thống của Enflame.

Nửa đầu năm 2026: Moore Threads dẫn doanh thu, Biren dẫn tốc độ tăng trưởng

Các số liệu công bố cho thấy bốn công ty đang ở những giai đoạn thương mại hóa khác nhau:

• Moore Threads: Doanh thu đạt 1,736 tỷ nhân dân tệ, tăng 147,42% so với cùng kỳ năm trước và đã vượt doanh thu cả năm 2025 là 1,506 tỷ nhân dân tệ. Lỗ ròng thuộc về cổ đông công ty mẹ giảm còn 11,56 triệu nhân dân tệ, nhưng lợi nhuận ròng điều chỉnh vẫn âm khoảng 151 triệu nhân dân tệ. Nói cách khác, Moore Threads đang gần điểm hòa vốn hoạt động nhất, chứ chưa chứng minh được khả năng sinh lời bền vững. 51821

• MetaX: Doanh thu đạt 1,324 tỷ nhân dân tệ, tăng 44,67%. Công ty báo lãi ròng thuộc về cổ đông công ty mẹ 612 triệu nhân dân tệ, nhưng khoản lãi 887 triệu nhân dân tệ từ thay đổi giá trị hợp lý của các khoản đầu tư tài chính đã đóng góp lớn hơn cả mức lợi nhuận được báo cáo. Sau điều chỉnh, MetaX vẫn lỗ khoảng 49 triệu nhân dân tệ. Vì vậy, cần phân biệt rõ lợi nhuận kế toán với khả năng sinh lời thực sự của mảng GPU. 1718

• Biren: Doanh thu đạt 1,236 tỷ nhân dân tệ, tăng 1.997,6% so với cùng kỳ, dù mức nền năm trước rất thấp. Công ty vẫn lỗ khoảng 377 triệu nhân dân tệ, còn lỗ điều chỉnh khoảng 337 triệu nhân dân tệ. Đây là dấu hiệu cho thấy quy mô bán hàng đang tăng nhanh, nhưng quá trình chuyển sang hoạt động có lãi vẫn chưa hoàn tất. 181922

• Enflame: Doanh thu nửa đầu năm đạt 1,120 tỷ nhân dân tệ. Bản cáo bạch của công ty dự báo khoản lỗ ròng điều chỉnh trong cùng kỳ từ 582 triệu đến 614 triệu nhân dân tệ. Enflame có mức tăng trưởng doanh thu đáng kể, nhưng khoản lỗ tuyệt đối vẫn lớn hơn ba doanh nghiệp còn lại. 21922

Các số liệu trên không hoàn toàn tương đồng, bởi mỗi công ty có thể ghi nhận doanh thu khác nhau từ chip, bo mạch, hệ thống, cụm máy chủ và dịch vụ liên quan. Dù vậy, thứ hạng vẫn mang tính tham khảo: Moore Threads dẫn đầu doanh thu nửa đầu năm, Biren dẫn đầu về tốc độ tăng trưởng phần trăm, còn lợi nhuận của MetaX cần được điều chỉnh nhiều nhất trước khi dùng để đánh giá hoạt động kinh doanh chip. 18

Lợi nhuận được báo cáo của MetaX chưa đồng nghĩa với lãi từ hoạt động GPU

MetaX là ví dụ điển hình cho thấy lợi nhuận ròng trên báo cáo có thể chưa phản ánh đầy đủ sức khỏe của một công ty chip AI.

Khoản lãi 612 triệu nhân dân tệ tạo cảm giác doanh nghiệp đã đảo chiều mạnh mẽ. Nhưng trong kết quả này có 887 triệu nhân dân tệ lãi từ thay đổi giá trị hợp lý của các khoản đầu tư tài chính. Khi loại các khoản không thường xuyên, MetaX ghi nhận lỗ điều chỉnh khoảng 49 triệu nhân dân tệ.

Về thực chất, công ty đã bán được đủ sản phẩm để tạo ra doanh thu đáng kể, nhưng những số liệu hiện có chưa cho thấy hoạt động GPU đã tạo ra lợi nhuận lâu dài. Với các doanh nghiệp bán dẫn, chi phí nghiên cứu và thương mại hóa thường rất lớn. Lãi đầu tư một lần, hỗ trợ chính phủ hoặc các khoản ngoài hoạt động kinh doanh có thể tạm thời làm đẹp báo cáo tài chính. Biên lợi nhuận cốt lõi, đơn hàng lặp lại và khả năng tạo dòng tiền mới là những thước đo quan trọng hơn.

Hai lựa chọn công nghệ: tương thích CUDA hay xây dựng nền tảng chuyên biệt?

Bốn công ty thường được xếp chung vào nhóm những đối thủ GPU nội địa hàng đầu Trung Quốc, nhưng thực tế họ không đặt cược vào cùng một kiến trúc.

MetaX, Moore Threads và Biren: giảm chi phí chuyển đổi

MetaX, Moore Threads và Biren gắn với hướng GPU đa dụng, đồng thời nhấn mạnh khả năng tương thích với hệ sinh thái CUDA của Nvidia. Mục tiêu là giảm chi phí chuyển các tác vụ AI hiện có khỏi phần cứng Nvidia: nhà phát triển có thể giữ lại phần lớn mô hình lập trình, framework và toán tử quen thuộc thay vì xây dựng lại toàn bộ hệ thống phần mềm. 11

Nền tảng MUSA của Moore Threads được mô tả là có mức tương thích cao với CUDA, nhằm giảm trở ngại khi nhà phát triển chuyển sang phần cứng nội địa. Cách tiếp cận này giúp công ty hướng tới tập khối lượng công việc rộng hơn so với một bộ tăng tốc quá chuyên biệt. Tuy nhiên, tương thích không đồng nghĩa với hiệu năng, độ tin cậy hay độ trưởng thành của hệ sinh thái hoàn toàn tương đương. 11

Enflame: kiến trúc chuyên biệt và hệ thống tích hợp toàn bộ

Enflame là trường hợp khác biệt nhất. Thay vì mô phỏng một GPU đa dụng theo kiểu CUDA, công ty theo đuổi kiến trúc chuyên biệt cho lĩnh vực — DSA, tập trung vào huấn luyện và suy luận AI.

Chiến lược sản phẩm của Enflame kết hợp các bộ xử lý Suisi, card và mô-đun tăng tốc, cụm máy tính cùng nền tảng phần mềm TopsRider. 12 TopsRider cung cấp lớp phần mềm cần thiết để phần cứng Enflame có thể được sử dụng trong môi trường sản xuất, bao gồm trình điều khiển, trình biên dịch và thư viện toán tử. Vì vậy, giá trị của Enflame không chỉ nằm ở thông số của một con chip, mà ở một nền tảng phần cứng–phần mềm tích hợp cho đám mây và trung tâm dữ liệu.

Sự đánh đổi tương đối rõ ràng:

• GPU hướng tới tương thích CUDA có thể giảm chi phí chuyển đổi và hỗ trợ nhiều loại tác vụ hơn.
• Nền tảng DSA chuyên biệt có thể cho phép tối ưu chặt chẽ hơn giữa phần cứng và phần mềm, đồng thời giúp doanh nghiệp kiểm soát tốt hơn toàn bộ nền tảng.
• Nhưng hướng DSA cũng yêu cầu khách hàng tiếp nhận một bộ công cụ mới, khiến chất lượng phần mềm, khả năng chuyển mô hình và hỗ trợ lâu dài trở nên đặc biệt quan trọng. 1112

Chưa có kiến trúc nào giành chiến thắng trong cuộc đua này. Bài kiểm tra thương mại thực sự là liệu mỗi công ty có thể biến chiến lược phần mềm thành các đợt triển khai lặp lại, hiệu năng cụm máy ổn định và tổng chi phí vận hành thấp hơn cho khách hàng hay không.

Ngày 2/9 của Enflame là phép thử về vốn và khả năng mở rộng thị trường

Enflame dự kiến mở đăng ký mua cổ phiếu vào ngày 2/9/2026 cho đợt chào bán trên STAR Market, sàn dành cho các công ty công nghệ của Sở Giao dịch Chứng khoán Thượng Hải. Công ty đặt mục tiêu huy động khoảng 6 tỷ nhân dân tệ, tương đương khoảng 892 triệu USD theo Reuters, với mã cổ phiếu dự kiến 688801. 136

Nguồn vốn này nhằm hỗ trợ các thế hệ chip AI tiếp theo và hoạt động đồng đổi mới phần cứng–phần mềm. 56 Việc niêm yết sẽ giúp Enflame tiếp tục lộ trình phát triển chip và mở rộng thương mại hóa. Đồng thời, nó đặt ra một câu hỏi chiến lược: liệu một nền tảng từng phụ thuộc lớn vào Tencent có thể mở rộng tệp khách hàng độc lập hay không?

Theo một báo cáo, Tencent đóng góp 74,9% trong doanh thu 990 triệu nhân dân tệ của Enflame năm 2025. Một nguồn khác đưa ra tỷ lệ 83,79%, cho thấy con số chính xác có thể phụ thuộc vào cách định nghĩa hoặc kỳ báo cáo. Dù theo tỷ lệ nào, các dữ liệu hiện có đều cho thấy mức độ tập trung khách hàng đáng kể. 1012

Sự tập trung này không mặc nhiên là điểm yếu. Một khách hàng lớn có thể giúp xác thực sản phẩm và hỗ trợ tài trợ cho giai đoạn mở rộng ban đầu. Nhưng sau khi niêm yết, nhu cầu từ thị trường ngoài Tencent sẽ là một trong những cột mốc quan trọng nhất của Enflame.

Thị trường Trung Quốc đã đủ lớn để thúc đẩy nội địa hóa

Trung Quốc đã xuất xưởng khoảng 4 triệu card tăng tốc AI cho máy chủ trong năm 2025. Các nhà cung cấp GPU và chip AI nội địa cộng lại xuất xưởng khoảng 1,65 triệu card, tương đương khoảng 41% thị trường. Nvidia vẫn là nhà cung cấp đơn lẻ lớn nhất, với khoảng 2,2 triệu card và thị phần khoảng 55%.

Các số liệu này cho thấy hai điều cùng lúc. Thứ nhất, nhà cung cấp nội địa đã đạt mức độ tiếp nhận đáng kể, thay vì chỉ dừng ở việc giới thiệu nguyên mẫu. Thứ hai, thị trường nội địa vẫn chưa tương đương với một thị trường Nvidia hoàn toàn bị thay thế: các nhà cung cấp nước ngoài vẫn có vị thế lớn trong dữ liệu xuất hàng năm 2025, còn mức 41% là thị phần cộng gộp của các doanh nghiệp Trung Quốc chứ không thuộc riêng bốn công ty nói trên.

Các biện pháp kiểm soát xuất khẩu của Mỹ và ưu tiên mua sắm trong nước của Trung Quốc đã đẩy nhanh sự dịch chuyển này. Hạn chế xuất khẩu làm giảm khả năng tiếp cận những sản phẩm tiên tiến nhất của Nvidia, trong khi chính sách nội địa hóa khuyến khích các nhà cung cấp đám mây và công ty AI Trung Quốc kiểm thử các lựa chọn trong nước.

Một số dự báo được ngành trích dẫn cho rằng bộ tăng tốc nội địa cuối cùng có thể cung cấp tới 90% thị trường Trung Quốc. Tuy nhiên, đây mới là dự báo, chưa phải kết quả đã được kiểm chứng; Huawei và Cambricon được xác định là những bên có khả năng hưởng lợi lớn.

Việc triển khai cũng phức tạp hơn thay thế một card bằng một card khác. Khách hàng phải xử lý việc chuyển mô hình, hỗ trợ trình biên dịch và toán tử, kết nối liên thông, hiệu năng ở cấp cụm, độ ổn định nguồn cung và khả năng vận hành trong môi trường sản xuất. Thị phần xuất hàng nội địa là một cột mốc quan trọng, nhưng tự nó chưa chứng minh rằng các sản phẩm này đã ngang bằng Nvidia trên toàn bộ chuỗi tính toán AI.

Triển vọng đến năm 2028: hướng tăng trưởng tích cực, nhưng chưa có con số chắc chắn

Các bằng chứng hiện có ủng hộ triển vọng tăng trưởng nhiều năm của thị trường bộ tăng tốc AI Trung Quốc. Hạn chế xuất khẩu, chính sách nội địa hóa được nhà nước hỗ trợ, đầu tư trung tâm dữ liệu và việc triển khai ngày càng rộng các mô hình AI đều tạo thêm nhu cầu cho phần cứng trong nước. 17

Tuy nhiên, dữ liệu được cung cấp chưa thiết lập một dự báo cụ thể, đáng tin cậy về quy mô thị trường vào năm 2028. Vì vậy, sẽ không phù hợp nếu gán một con số chính xác cho năm này. Kết luận có cơ sở hơn là thị trường nhiều khả năng tiếp tục mở rộng, trong khi phần tăng trưởng sẽ phân bổ ra sao giữa Huawei, Cambricon, bốn công ty nói trên và các nhà cung cấp nội địa khác vẫn chưa rõ.

Vì sao doanh thu tăng nhanh vẫn chưa giải quyết được bài toán lợi nhuận?

Các công ty chip AI phải gánh chi phí cố định đặc biệt lớn. Hoạt động nghiên cứu và phát triển bao gồm thiết kế kiến trúc, nhiều vòng chế tạo thử, kỹ thuật phần mềm, trình biên dịch, thư viện, kiểm định hệ thống và hỗ trợ khách hàng. Chi phí R&D năm 2025 của Moore Threads được cho là tương đương 87% doanh thu, cho thấy chi phí phát triển có thể nhanh chóng hấp thụ doanh thu trong giai đoạn mở rộng. 9

Một sản phẩm thành công vì thế cần nhiều hơn silicon có thông số cạnh tranh. Doanh nghiệp cần:

1. Hiệu năng hữu ích trên tác vụ thực tế, thay vì chỉ đạt thông số đỉnh trên giấy.
2. Hệ sinh thái phần mềm trưởng thành, hỗ trợ framework, toán tử, trình biên dịch và công cụ gỡ lỗi.
3. Nguồn cung và tích hợp hệ thống đáng tin cậy ở cấp bo mạch, máy chủ và cụm máy.
4. Đủ đơn hàng lặp lại để phân bổ chi phí R&D và các chi phí cố định liên quan đến sản xuất.
5. Tệp khách hàng đủ rộng nhằm giảm phụ thuộc vào một người mua hoặc một chu kỳ mua sắm.

Kết quả nửa đầu năm cho thấy nhu cầu đang tiến triển, nhưng chưa hình thành lợi thế cạnh tranh bền vững. Moore Threads có vẻ gần điểm hòa vốn hoạt động nhất, trong khi lợi nhuận được báo cáo của MetaX chủ yếu đến từ lãi đầu tư. Biren và Enflame vẫn thua lỗ dù doanh thu tăng mạnh. 18192122

Kết luận

Bốn đối thủ chip AI nội địa hàng đầu của Trung Quốc đã bước vào giai đoạn thương mại hóa đáng kể. Moore Threads hiện dẫn đầu về doanh thu; Biren tăng nhanh nhất từ mức nền thấp; MetaX có lợi nhuận báo cáo cao nhưng lợi nhuận điều chỉnh yếu; còn Enflame kết hợp đợt IPO lớn với kiến trúc không dựa trên CUDA khác biệt nhất trong nhóm.

Cơ hội chiến lược là có thật: các nhà cung cấp nội địa đã chiếm khoảng 41% thị trường bộ tăng tốc AI cho máy chủ tại Trung Quốc, còn hạn chế xuất khẩu tạo động lực mạnh để khách hàng chuyển sang lựa chọn trong nước. Nhưng cuộc đua công nghiệp này không được quyết định chỉ bằng tốc độ tăng doanh thu.

Những doanh nghiệp chiến thắng sẽ là những công ty biến nhu cầu do chính sách thúc đẩy thành đơn hàng lặp lại, mức độ chấp nhận phần mềm cao, cụm máy vận hành ổn định và lợi nhuận hoạt động thường xuyên.