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%。

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。

　　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。

　　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。

　　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：升腾 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。

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。

　　在 AI 芯片海洋中，寒武纪会生存下来，成为“三叶虫”吗？