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|寒武纪：会成为AI芯片时代生存下来的“三叶虫”吗？

寒武纪


|寒武纪：会成为AI芯片时代生存下来的“三叶虫”吗？
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文/Zhilavie
来源：砺石商业评论（ID:libusiness）
国内首家人工智能AI芯片研发厂商寒武纪于2020年7月20日登陆科创板 ， 当日股价最高飙升到295元/股 ， 比64.39元/股的发行价狂涨358% ， 总市值一度冲破千亿 。 然而公司2020年前三季度亏损持续扩大 ， 迅速跌落神坛 。 实际上 ， 自寒武纪申请上市开始 ， 业内质疑声就没间断过 。
2016年成立的寒武纪主营AI芯片的设计、研发与销售 ， 为客户提供各类AI芯片产品及系统软件解决方案 。 公司业务包括终端智能处理器IP、云端智能芯片及加速卡、边缘智能芯片及加速卡、与产品配套的系统软件平台 。 上市前一年 ， 寒武纪的主要创收业务由终端智能处理器IP变为了智能计算集群系统 ， 业务收入非常不稳定 。 据招股书披露 ， 2017-2019年 ， 寒武纪的处理器IP授权业务收入如下图所示 ， 2019年计算集群系统业务收入达2.96亿元 ， 占营收的66.72% 。

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2017-2019年寒武纪终端智能处理器IP授权业务收入情况 数据来源：公司财报 ， 前瞻产业研究院整理
唯一大客户华为不再续约不仅导致寒武纪IP授权业务的断崖式下降 ， 更引发了业内对寒武纪上市的争议 ， 因为华为撤单会带来上市资质的不确定性 ， 2017-2019年 ， 华为海思对寒武纪处理器IP授权业务的销售贡献为100.00%、97.94%和92.56% 。 有专家认为 ， 寒武纪必须找到新的业绩支撑点 ， 改变对单一大客户的依赖 ， 才能顺利进入资本市场 。
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寒武纪面临的困境
尽管业界一直存有质疑 ， 寒武纪还是光速上市了 ， 甚至一度受到资本热捧 。 可是 ， 上半年、三季度财报的发布 ， 表明寒武纪的业绩并不理想 。
2019年 ， 寒武纪在智能计算集群系统业务营收上的大幅增长 ， 主要来自政府项目 。 珠海横琴和西安沣东两个政府互联网数据中心IDC项目 ， 为寒武纪贡献了约80%的收入 ， 其中横琴项目贡献了60%的收入 。 横琴项目一共有三期 ， 在一期建设中（2019年） ， 寒武纪向中科曙光销售了6384万元的智能加速卡 。 2019年6月一期建成后 ， 二期直接由寒武纪承建 ， 将为其带来2亿元的“智能计算集群系统”业务收入 。 为此 ， 2019年寒武纪向中科可控采购了8110万元的服务器 。 预计2022年将进行三期扩建 。 尽管横琴项目未来几年内都可以为寒武纪带来丰厚收入 ， 可是一家独立的AI芯片公司做IDC项目承包商 ， 显然不能充分体现其业务优势 。
长期来看 ， 政府项目背后的关联关系、地方引资招商的战略考量等因素变化会让公司的商业价值大打折扣 。 有私募人士表示 ， 在面向政府的2G模式中 ， 企业没有话语权 ， 政府不可能给企业很高的毛利率 。 不少依赖政府订单的民营上市公司（如高铁、卫星导航产业链、军工制造等行业）很难实现真正的成长 ， 长时间依赖政府订单 ， 寒武纪的商业估值可能会下降 。
除此之外 ， 寒武纪在其他方面也面临着挑战 。
公司客户与供应商的集中度很高 ， 随时可能发生主要供应商“断供”、主要客户流失的风险 。 招股书显示 ， 2017-2019年 ， 寒武纪对前五大客户的累计销售额占营收总额的100.00%、99.95%和95.44%；对前五名直接供应商的合计采购额占采购总额的92.64%、82.53%和66.49% 。
寒武纪在技术产品上没能延续早期优势 。 2016年成立至今 ， 寒武纪一共发布了三款终端智能处理器IP产品：寒武纪1A、寒武纪1H、寒武纪1M 。 2016年 ， 公司推出1A ， 全球首款商用终端智能处理器IP产品 。 2017年11月 ， 发布1H ， 作为公司第二代高性能、低功耗的处理器IP产品 ， 2018年被集成进华为全球首款7nm人工智能手机芯片麒麟980 。 如此优秀的产品 ， 升级到第三代1M ， 却随着与华为合作的终止 ， 逐渐淡出了主流终端市场 。

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寒武纪在研发投入上无法与巨头相比 。 招股书介绍 ， 2019年寒武纪在研发上投入5.43亿元 ， 而同期华为海思的研发费用为24.39亿美元 。
有专家认为 ， 制约寒武纪发展的一个重要原因是商业化能力 。 为了获取客户 ， 公司加大了销售投入 ， 增加了销售人员、大幅提高了职工薪酬 ， 2020年三季度财报显示 ， 公司前三季度累计销售费用暴增233% ， 达到2476万元 ， 而营收却没有同步增长 。 商业化要从建设产业生态出发 ， 这是一个长期过程 。
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造成困局的原因
寒武纪今天的困局 ， 一方面来自其内部的发展问题 ， 另一方面源于外部激烈的市场竞争 。 公司2017年11月提出的发展目标是 ， 3年内占领10亿智能AI终端 ， 占领中国云端高性能芯片1/3市场份额 。 如今3年已过 ， 现状与目标相去甚远 。 一直以来 ， 寒武纪只顾低头走路 ， 没有抬头看路 ， 如今才不得不面对这样的窘境 。
寒武纪在技术产品上的创新优势是毋庸置疑的 。 令寒武纪声名鹊起的是2017年华为在“全球首款手机AI芯片”麒麟970中集成了寒武纪的全球首款智能处理器IP产品1A 。 刚刚成立一年 ， 就能够与有着超大全球手机出货量、对质量要求严苛的华为建立合作 ， 寒武纪不仅取得了可观的销售收入与产品使用规模 ， 还获得了品牌效应 。 事实上 ， 从诞生之日起 ， 寒武纪在技术路线、产品布局上一直积极进取 ， 从未松懈 。
寒武纪最初布局终端智能处理器IP业务 ， 连续迭代推出了寒武纪1A、寒武纪1H、寒武纪1M系列芯片 。 特别是寒武纪1H ， 采用定制化的低功耗处理器架构 ， 可显著提升深度学习的处理速度和能效 ， 可广泛应用于计算机视觉、语音识别、自然语言处理、智能物联网等领域 。 它增强了人脸识别、物体识别、物体检测、图像分割、智能翻译等AI场景应用效果 ， 实现了从图像识别到物体检测的跨越 。 公司2018年又迅速开拓云端智能芯片及加速卡业务 ， 先后发布了思元100、思元270系列产品 ， 2019年还开发完成了基于思元220芯片的边缘智能加速卡 。 2021年1月最新思元290云端智能芯片及加速卡已与一些硬件合作伙伴完成适配 ， 实现规模化出货 。 思元290智能芯片是寒武纪的首款训练芯片 ， 采用台积电7nm先进制程工艺 ， 集成460亿个晶体管 ， 全面支持AI训练、推理或混合型人工智能计算加速任务 。 相比思元270 ， 思元290芯片峰值算力提升4倍、内存带宽提高12倍、芯片间通讯带宽提高19倍 。

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经过不懈努力 ， 寒武纪完成了“云边端一体、软硬件协同、训练推理融合”的新生态建立 ， 在AI芯片三个主流领域 ， 云端训练、云端推理、终端推理 ， 均有技术积累和产品布局 。 在技术产品上的快速更新迭代 ， 有如低头走路；对AI芯片市场现状的了解、发展趋势的把握 ， 有如抬头看路 。 寒武纪过去忙着低头快走 ， 现在需要抬头看路 ， 在AI芯片这条竞争激烈的赛道上 ， 一旦跑偏 ， 很容易被赶超 ， 被抛弃 。
人工智能市场的发展离不开数据、算法、算力的提升 。 业内人士曾有一个形象比喻：AI算法如菜谱 ， 数据如原料 ， AI芯片如炊具 ， 没有原料 ， 再好的菜谱与炊具也做不出饭菜；菜谱、炊具会不断更新完善 ， 但始终受制于原料 。 类似的 ， 不论是AI芯片还是算法 ， 它们的发展都需要以大量数据为基础 ， 不断进行迭代、验证 ， 因此 ， 拥有数据的公司比单纯做芯片或算法的公司更具优势 。
拥有海量数据的巨头们正是意识到这一点 ， 纷纷进入自研AI芯片市场 。 百度和三星合作 ， 推出自研的昆仑AI芯片；阿里成立了平头哥芯片公司 ， 先后推出自研的玄铁910CPU、含光800AI推理芯片 。 因数据形成的天然优势 ， 巨头们在短时间内完成设计研发一款高性能AI芯片并不难 。 平头哥用7个月就完成了云端AI推理芯片含光800的前端设计 ， 又用3个月成功实现了流片一次性通过 。 整体上 ， 含光800从设计到商用只花了一年半 。 阿里表示 ， 和绝大多数芯片商不同的是 ， 平头哥的目的并非卖芯片 ， 含光800将通过阿里云对外输出AI算力 。

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寒武纪曾经的大客户华为也踏上了自研AI芯片的征程 。 2018年10月 ， 华为公布了“达芬奇计划” ， 一口气发布了两款AI芯片：昇腾910、310 。 2019年又推出了新款手机芯片麒麟990、810 ， 并全面采用了自研的智能处理器IP产品 。 华为高管表示 ， 华为需要的产品是从云到各种物联网终端的全场景支持 ， 寒武纪很好 ， 但是没法支持我们所需要的全场景 。 失去华为 ， 寒武纪不仅少了一家大客户 ， 更多了一个强劲的竞争对手 ， 华为海思在终端智能芯片、云端智能芯片、边缘端智能芯片的产品路线上与寒武纪完全重合 。
巨头们不仅研发AI相关产品 ， 还在逐步建设AI开放平台 ， 将自己的AI能力进一步释放 。 这样一来 ， 将使巨头们更好享有“马太效应” ， 而使各独立AI公司更被动、更缺乏竞争力 。 阿里从2011年开始一直参与技术开源社区的建设 ， 其Github主体账号的总项目数是国内最多的 。 百度开源了其自动驾驶系统Apollo ， 开放了“百度大脑”底层的深度学习平台Paddle、自研的底层区块链技术XuperChain等 。
除了上述拥有数据的大厂加入 ， 各AI芯片细分市场均不乏垂直领域竞争者与AI芯片巨头 。 在手机AI芯片市场 ， 除了华为 ， 还有高通、苹果、三星 。 在汽车AI芯片领域 ， 有英特尔、高通、英伟达等芯片巨头 ， 此外还有Mobileye、地平线等新兴企业 。
众多业界高手一起挤进了空间有限的AI芯片市场 ， 造成激烈竞争 。 这一市场现状不仅严重冲击了寒武纪 ， 也打击了其他独立AI芯片公司 。 2020年 ， 美国第一家AI芯片公司WaveComputing申请破产保护 ， 该公司曾一度被誉为全球最具前途的AI公司之一 。
业内投资者认为 ， 脱离市场谈技术没有意义 ， 投资首先还是看市场需求 。 寒武纪需要关注市场看需求 。
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寒武纪未来的前景
在布局技术产品的同时 ， 寒武纪可以结合自身优势、市场环境变化 ， 思考如何更好融入AI芯片产业生态 ， 争取在未来竞争中赢得胜利 。
其实 ， 面对惨烈的市场竞争 ， 各独立AI芯片公司都在想办法破局 。 如以屏下指纹识别芯片为主营业务的汇顶科技 ， 由于受到来自思立微、神盾等竞争对手的强力打压 ， 陷入价格战 ， 导致公司增收不增利 。 为了扭转局面 ， 汇顶科技瞄准汽车市场 ， 基于自身指纹识别的优势 ， 开发了软硬件结合的车规级车载指纹产品 。 又如面向云端AI训练芯片的燧原科技 ， 鉴于开发AI训练芯片需要AI算法、模型的不断更新迭代 ， 公司通过与腾讯合作 ， 利用腾讯大规模数据 ， 实现技术产品上的优化 。
虽然 ， 到目前为止 ， 寒武纪依然没有拿出优异的市场表现 ， 但并不是没有机会 。 公司面向云端、边缘端、终端的三个系列智能芯片与处理器产品 ， 通过共用的自研指令集、处理器架构与基础系统软件平台 ， 实现了云、边、端通用产品线的全面覆盖 。 凭借技术创新与产品积累 ， 手握重金不缺钱的财务支撑 ， 寒武纪还有时间成长 。
Tractica公司报告认为 ， 当下国内人工智能芯片市场规模不足200亿元 ， 但未来几年内 ， 中国人工智能芯片市场规模将保持40%-50%的增长速度 ， 预计2023年即可突破500亿元 。

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中国人工智能芯片行业市场规模（单位：亿元） 数据来源：前瞻产业研究院整理
在2020AI芯片创新峰会上 ， 清华大学尹首一教授指出 ， 在推动智能化的发展中 ， AI芯片发挥着两个核心的作用 ， 一是芯片的算力决定了人工智能的上限 ， 二是芯片的能效直接影响了人工智能所能覆盖的应用场景 。 他还认为 ， 人工智能仍处于起步阶段 ， AI芯片的需求推动了集成电路的发展 ， 促使业界探索颠覆性技术 ， 突破传统架构在性能和效能上的瓶颈 。 安谋中国高管梁泉表示 ， 架构创新、通用加专用芯片形态、软硬一体是AI芯片发展的三大趋势 。
咨询公司IDC预计 ， 2022年AI云端推断市场规模将超过训练市场 。 国产芯片正加速进入市场 ， 未来国内通用型AI芯片、服务器或云厂商自研AI芯片将成为主流 。 基于企业数字化转型的大趋势 ， 未来AI芯片市场的发展动力很足、技术创新空间很大 ， 寒武纪还有机会赶超 。
“寒武纪是5-6亿年前一个非常有意思的地质纪年 。 在这个时期 ， 物种多样性出现了空前的提升 。 我们取这个名字是希望看到 ， 人工智能时代也能出现各种技术的大爆发 。 ”创始人陈天石曾这样解释寒武纪这个名字的由来 。
国产芯片的追赶 ， 好似寒武纪生命大爆炸 ， 在进化出一批多样化的物种之后 ， 留下来的都是最适应自然环境的 。 三叶虫是寒武纪时代地球上的代表物种 ， 古生态学家认为三叶虫之所以能成为地球霸主 ， 主要因为它们具有很好适应环境的生存方式 。 三叶虫们不遵循单一的生活模式 ， 它们有的喜欢在水面上漂浮 ， 有的喜欢在海底爬行 ， 还有的习惯钻在泥沙中 ， 它们占据了不同的生态空间 ， 寒武纪的海洋成了三叶虫的世界 。
【|寒武纪：会成为AI芯片时代生存下来的“三叶虫”吗？】在AI芯片海洋中 ， 寒武纪会生存下来 ， 成为“三叶虫”吗？

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