關於寒武紀的故事顯然還未完待續。
作者 | 保爾
來源 | 格隆匯新股
數據支持 | 勾股大數據
AI獨角獸寒武紀衝擊科創板進入倒計時。證監會官網顯示，寒武紀已經與中信證券簽署輔導協議，如果順利登陸資本市場，寒武紀將成為“AI芯片第一股”。
回望2017年華為發佈全球首款手機AI芯片麒麟970，搭載的人工智能計算模塊NPU採用的正是寒武紀的處理器。一時間，寒武紀聲名大噪。就在市場對寒武紀與華為的結合滿懷期待的時候，華為卻和寒武紀“分道揚鑣”——隨著華為推動AI芯片的自主化，並在2019年發佈麒麟810開始搭載自研NPU，華為與寒武紀正式“分手”。
AI 芯片上市公司標的較為稀缺，對於投資者來說，再高冷的AI技術也要商業化。與華為“分手”兩年後，寒武紀衝擊科創板進入倒計時。如今，寒武紀的商業化實現得怎麼樣？
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AI芯片之爭，
國產自主芯片突圍
AI芯片是指搭載著人工智能深度學習框架的芯片，相較於一般的芯片能實現計算的快速運行，常常作為計算加速器而存在。國內AI產業經過了前期的資本和技術積累，現在正駛入快車道。隨著海量數據的增長以及算法不斷的優化，對AI算力的需求進一步提速，驅動AI芯片需求的上升。
相比於傳統 IT 產業，我國人工智能產業從發展初期就開始建立全面自主可控體系，為AI芯片的發展奠定基礎。AI芯片屬於處理器芯片。縱觀處理器芯片市場，通用處理器芯片如CPU、GPU的芯片的壁壘極高，我國仍未實現突破，且通用處理器領域已經發展成熟，目前市場由國際巨頭高度壟斷，後來者難以競爭。而AI芯片是全新的市場，進入者有後發先至的可能。寒武紀正是這樣的新進入者。
寒武紀的產品主要屬於ASIC 神經網絡處理器，從硬件方向對神經網絡結構進行模擬，是高度定製化的智能計算芯片。與CPU和GPU相比，計算性能提高達百倍；較FPGA有性能和功耗比的優勢。ASIC是為實現特定要求而定製的芯片，具有功耗低、可靠性高、性能高、體積小等優點，但是由於成本過高，因而應用仍較為侷限，GPU目前是主流方案。
圖：人工智能芯片比較
儘管是新興市場，但AI芯片市場已出現較為激烈的競爭。傳統芯片設計企業依然是主力玩家，包括英偉達、英特爾、AMD、高通、三星、恩智浦、博通、華為海思、聯發科、Marvell（美滿）、賽靈思等芯片巨頭。這些傳統巨頭具有豐富的設計經驗，在對硬件的理解上更有優勢。另外，ASIC芯片領域的後起之秀也發展迅速，包括谷歌、比特大陸、Groq、Wave Computing等。
所幸的是，寒武紀在激烈的競爭中依然保持著不錯的地位。2018寒武紀被評為AI芯片TOP24，大陸芯片企業僅華為海思（12位），寒武紀（23位），地平線（24位）進入該榜單。總體來看，寒武紀雖不算全球頂尖，但依然為全球領先的AI企業，是人工智能芯片國產自主可控的優質稀缺標的。
圖：全球AI芯片企業排名（TOP24）
資料來源：Compass Intelligence
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中科院背景，技術全球領先
寒武紀科技的前身是中科院研究所下的一個課題組，而中科院是中國第一個專門從事計算機科學技術綜合性研究的國立學術機構，被譽為“中國計算機事業的搖籃”，曾自主研發了中國首臺數字電子計算機、首個通用CPU龍芯，至今仍是寒武紀科技的重要股東和產學研長期合作伙伴。
寒武紀團隊早在2008年就開始研究神經網絡算法和芯片，並於2012年開始陸續發表研究成果。團隊先後在世界頂級學術會議上發表了多篇AI芯片硬件架構及指令集論文，其中有多篇入選了當年的頂級論文。
2016年，寒武紀正式由“雙陳”陳雲霽和陳天石創立——兩位創始人是“龍芯之父” 胡偉武教授的弟子。從2002年開始，他們跟隨胡偉武做龍芯CPU，在芯片領域至今深耕18年。此外，團隊成員囊括了中科院技術精英，還有中國首個通用CPU龍芯一號的核心參與人員。如果AI芯片是NORMAL模式，那基於MIPS架構的“龍芯”CPU是HARD模式，其設計難度遠超AI芯片。因此“龍芯”為寒武紀培育優秀的團隊，也為寒武紀提供了寶貴的芯片設計開發經驗。2016年公司推出國際上首個商用深度學習處理器——寒武紀1A處理器（Cambricon-1A），就足以證明寒武紀先進的產品開發能力。
目前寒武紀經歷了4次融資，B輪投後估值達到25億美元（合約160億元人民幣）。寒武紀作為中科院孵化企業，中科院及實際控制人共同對公司股權控制比例超過68%。此外，寒武紀的股東列表中還有大量的帶有國資背景的基金，以及阿里、科大訊飛、聯想為代表的上市公司，還有疑似由券商系資本主導的投資主體。寒武紀無疑是國家隊支持的“民族芯”。
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與華為分道揚鑣，
商業化之路一波三折
公司在AI芯片領域有深厚的技術積累，但僅有技術並不意味著產品能夠在終端市場實現成功商業落地。
2017年9月初，華為在IFA 2017柏林消費電子展上發佈了傳聞已久的”人工智能芯片“——Kirin 970(麒麟970)，這是“全球首款手機AI芯片”。這款芯片就集成了寒武紀1A處理器的IP作為其核心人工智能處理單元（NPU——Neural Network Processing Unit）。這被視為寒武紀商業化初步成功的標誌。
寒武紀給華為提供的是AI芯片上的IP產品。AI芯片搭載深度學習模型，在商業應用上一般不單獨使用，而是作為計算的加速器的形式配合使用。寒武紀的商用產品主要設有以IP產品為主的三大產品線：
(1) 終端：主要以IP產品的形式，可授權集成到手機、安防、可穿戴設備、無人機、智能駕駛、智能機器人等終端芯片中；
(2) 雲端：作為 PCIE 加速卡插在雲服務器上，為企業級數據中心工作
(3) 邊緣端：主要面向超緊湊低功耗的邊緣計算，合作商有CONTEC(康泰克)。
終端產品/IP產品，是寒武紀最初的產品，也是最主要的業務板塊。邊緣端段和雲端產品都是以實體芯片或者搭載著芯片的模組形式，而終端產品是以IP的形式。IP指設計好的可以移植到別的芯片中的模塊(可以是電路或者是版圖)，沒有實體形式，不做成芯片。外掛一個加速器AI芯片會增大體積和功耗。因此寒武紀將會提供IP，由終端廠商設計集成於SoC芯片中，滿足終端產品小巧輕薄的需求。
圖：2020年ARM在各類型
智能手機部件中的可獲得的單機收入
華為是過去寒武紀IP產品最重要的客戶。根據艾瑞諮詢，2017年、2018年寒武紀為華為提供AI芯片IP，該項業務為寒武紀貢獻主要收入。寒武紀為華為麒麟970芯片提供了單核1A IP，為麒麟980芯片提供雙核1H IP。華為將前者配備在Mate10、P20、榮耀V10等12款手機上，同時將後者配備在Mate20、榮耀Magic2等6款手機上。作為多年以來出貨量穩居全球前三的手機廠商，華為旗下這幾款主力機型都是千萬級別的出貨量。IP提供商往往以每部手機為單位收取授權費用。因此，華為機型銷量的基本盤是寒武紀收入的巨大保障。
由於和華為的良好合作關係，寒武紀曾在2017年公開表示，計劃3年後佔有中國高性能智能芯片市場30%的份額，並使全世界10億臺以上的智能終端設備集成有寒武紀終端智能處理器。但是隨著華為對AI芯片的重視，內部積極推動AI戰略。2018年10月，華為輪值主席徐直軍對外宣佈，華為將採取完全自主的“達芬奇” （Da Vinci）AI架構。果然，2019年華為發佈的810搭載的是自研AI芯片，這也標誌著華為正式用自研架構替換寒武紀IP。至此，華為與寒武紀正式“分手”。
華為是國內僅有的自研SoC的手機廠商。國內大部分的終端廠商不像華為一樣自研AI芯片。但是寒武紀如果要進入VIVO、OPPO等手機大廠，還必須說服芯片供應商採用其產品，難度非常大。因此，寒武紀再未提及“三年佔領三成市場”的目標。儘管寒武紀積極開拓下游客戶，包括紫光展銳、晨星(MStar)/星宸半導體等國產芯片龍頭都成為其客戶，但失去華為的大訂單，寒武紀無疑需要對其商業化路徑進行再思考。
而且，IP供應商相比於芯片提供商利潤規模不高。舉個例子，ARM是全球領先的半導體知識產權 (IP) 提供商，本身不直接從事芯片生產。全球大部分的手機CPU都在使用ARM架構，ARM是移動界芯片的絕對霸主，市佔率極高，但是營收規模卻在巨頭中比較遜色。2017年ARM核芯片出貨量213億顆，營收才17.8億美元，淨利8億美元，營收規模還比不上國內很多芯片公司。
處理器龍頭英特爾是芯片供應商，2017年營收628億美元，淨利潤為96億美元，收入規模遠超ARM。IP產品的單機收入並不高，即使ARM在高端手機中最高授權價格也不過20美元。而人工智能IP僅作為一個加速器芯片模塊，價格遠比不上ARM IP。因此，IP研發需要巨大的成本投入，在IP未得到大規模應用情況下，是付出多回報少的苦生意，寒武紀想要賺大錢看來還需要開動一些腦筋。
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和華為分手後，寒武紀的
芯片商業化之路將去向何處？
寒武紀積極推進新產品線，在2018年推出雲端產品，作為 PCIE 加速卡插在雲服務器上，2019年11月新推出的邊緣端產品線。雲端和邊緣端的產品，都採用芯片或者搭載著芯片的模組這一實體形式。但是ASIC芯片開發難度高、初始投入大。以28納米為例，僅僅流片成本就要過千萬美金，整體研發成本在1000到2000萬美金。艾瑞諮詢測算，芯片銷售利潤一般在每顆幾美金，只有當產量達到千萬量級時，芯片定價才能覆蓋研發費用和芯片成本。
作為專用芯片，寒武紀找到如此大規模的特定應用市場並不容易，收入很可能不足以支撐研發，需要大量的外部資金的支持，這可能也是寒武紀尋求上市的主要原因。目前，寒武紀已在智慧交通、智能製造、智能教育、智能金融、智能醫療、智能港航、智能物流、智能零售、智能農業、智能生活娛樂多個領域有所應用，市場拓展迅速但市佔率仍不高。寒武紀的商業化之路儘管荊棘叢生，但依然希望滿滿。
縱觀國內外優秀的芯片公司，順利的商業化進程是獲得高利潤，保持高盈利能力水平的前提。隨著科技股的大幅調整，市場或許風險偏好會下降，更多回歸到基本面上。融資後進入資本市場的寒武紀能否衝破商業化瓶頸，打造自己的智能AI帝國？關於寒武紀的故事顯然還未完待續。
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