寒武纪的“5年计划”

掷10次20次骰子,总能在对的那一面。

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投稿来源:英才杂志

近日,被誉为“AI芯片第一股”的寒武纪(688256.SH)披露2020年业绩,公司2020年营业收入为4.59亿元,同比增长3.38%;归母净利润为-4.35亿元,亏损金额较上年同期收窄63.15%。

寒武纪于2020年7月上市,根据其在上市时第二次问询的回复内容,2020年寒武纪主营业务收入预计为6亿-9亿元,而实际实现收入仅为预期收入的51%-77%,大幅低于预期。

毋庸置疑的是,AI芯片市场空间广阔。国际上龙头如英伟达近5年来在AI芯片上的营收年复合增速约80%;成立仅5年的寒武纪,目前搭载其终端智能处理器的智能设备出货量达九位数、边缘芯片出货量达六位数、云端芯片出货量达五位数。

然而,即便拥有不错的销售数据,寒武纪始终备受质疑。从它最早出现在公众视野里,投资者就疑惑,华为选择自研AI芯片,失去华为的寒武纪还能不能活?现如今自研的覆盖云、边、端的AI芯片产品矩阵成型,投资者又疑惑,靠着政府项目维持70%以上营收,寒武纪有没有竞争力?

大客户依赖

IP授权和智能数据中心业务不被看好

寒武纪一直是大大小小AI芯片公司估值对标的对象。

然而,这一明星公司上市后的市场表现却给不少AI芯片公司及其投资人泼了盆冷水,自去年7月23日市值创下历史最高1126亿元以来,寒武纪估值一路下滑,截至5月7日,市值仅为427亿元,相比最高点减少了62%。

除去新股发行自带的炒作热度退却,回归企业经营本身,寒武纪发家业务后继无力,是令投资者失望的原因之一。

寒武纪最开始选择IP授权这条商业路径,设计了全球第一款商用终端智能处理器,并授权给华为,17、18年时两者的合作订单几乎等于寒武纪全部的营收,随着华为海思决定自研芯片,从2019年起寒武纪IP授权收入骤减。

但是彼时投资者仍普遍乐观,因为考虑到国内其他手机厂商如小米、OPPO、vivo仍有可能在未来成为寒武纪的客户。

现实是,IP授权业务并未出现回暖迹象,反而一蹶不振。2018-2020年,该业务收入分别为1.17亿元、6877万元、1171万元,2020年相较2019年下滑83%。从年报披露信息来看,寒武纪尚未开发出其他手机厂商作为客户,据此推测,2021年公司终端智能处理器IP授权业务收入可能将继续下滑。

少了华为做“靠山”,寒武纪很快开辟了新业务——智能计算集群系统业务,来自这一业务的收入在2019、2020年分别占到寒武纪营收的67%、71%。

智能计算集群系统可以理解为人工智能数据中心,是“数据中心”与“人工智能”的聚合形式,与过去以X86 CPU为主的数据中心不同的是,智能计算数据中心是以人工智能芯片为主,而人工智能芯片则能带来更高的算力和能效。

寒武纪之所以能做这个业务,是基于其自行研发了云端智能芯片和加速卡,即思元100、270和290芯片,同时还开发了名为Cambricon Neuware的基础系统软件平台,可以提供软硬件整体解决方案。

当然,智能计算集群系统业务中贡献主要收入的还是芯片,所以如果将寒武纪定位成数据中心服务商并不准确。

虽然接连拿下上亿订单,但是市场对于寒武纪在智能计算集群系统市场的竞争力并不乐观。

目前基于英伟达GPU产品的集群仍占据市场优势地位,另外华为也已经发布多项智能数据中心服务解决方案。核心芯片方面,寒武纪思元290的竞品包括英伟达的A100和V100 GPU,以及华为海思的Ascend 910智能芯片,性能上差异不大;在客户导入方面,英伟达和华为海思的产品更早开始在客户处导入,同时均有较为成熟完善的销售网络;在软件生态方面,英伟达凭借长久以来的经验积累以及产品推广已形成了较为完善的软件生态,用户对其产品接受度较高,形成了一定的用户习惯,寒武纪软件平台的生态完善程度与英伟达相比仍有一定差距。

因此,寒武纪面临的是如何获取更多订单、提高市占率的问题。从在职员工来看,2020年期末的销售人员同比增长150%,高于研发人员的44%增速,也侧面反应了寒武纪对销售网络的重视,而这也是摆脱大客户依赖的必经之路。

下一个5年会更好?

智能芯片生态的搭建将形成核心竞争力

尽管外界议论纷纷,但在近日曝光的五周年庆内部信中,寒武纪创始人陈天石非常乐观,直言“下一个五年会更好”。

信中同时提到:如果不是历史、不是时代需要这样的寒武纪,又为何能在掷10次20次骰子时总能在对的那一面?

这句在陈天石自己看来都有些“唯心”的话,隐含意思是,在他看来,寒武纪核心优势在于对于研发方向的把握很准,而这一点或许体现在寒武纪通用型智能芯片产品的推出以及生态的构建上。

目前人工智能芯片按技术架构分为四种:冯诺依曼架构的GPU、半定制化的FPGA、全定制化的ASIC、神经形态芯片/类脑芯片。

其中GPU、FPGA依赖进口,国产化程度低。全球70%的人工智能GPU芯片市场都被NVIDIA占据。FPGA也呈现寡头竞争格局,根据Gartner的数据,美国公司Xilinx、Altera、Lattice和Microsemi总共占据了98%以上的市场份额。国内厂商在GPU方面鲜有布局,FPGA方面也仅有复旦微电子等少数芯片厂商涉足。ASIC芯片国产化程度较好,由于其高度定制化和专用性,市场集中度不高,局限在于定制化的ASIC一旦流片后则无更改余地,若市场深度学习方向一旦改变,ASIC前期投入将无法回收,有较大的市场风险。

过去部分人认为包括寒武纪、华为海思、地平线等公司在都是基于ASIC技术发展AI芯片,未能进入GPU、FPGA等通用芯片领域,短期内难以打破GPU主导的局面。不过从目前寒武纪掌握的核心技术来看,公司是目前国际上少数几家全面系统掌握了通用型智能芯片的企业,这是不是意味着寒武纪的产品能对传统的GPU形成替换?

另外,寒武纪智能芯片生态的构建已基本完成。

在计算机领域,生态一般是基于指令集或处理器架构之上的开发工具、开发者以及开发出的一系列系统和应用的统称。生态的繁荣对于该指令集或处理器架构的成功非常重要,衡量生态的指标包括软件工具链及其上层应用的完备性、开发者和用户的数量、应用场景等。

在PC时代和移动终端时代,以微软+Intel为核心的“Wintel体系”和以ARM+安卓的“AA体系”就是通过打造生态的模式牢牢把控产业的主导权。而人工智能属于新兴领域,尚未形成技术路径依赖,产业生态也未完全成形。随着寒武纪当前构建的生态逐渐发展,将有助于其形成关键壁垒,同时这也是寒武纪下一个5年的发展基石。

 

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