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三年累亏58亿元,黑芝麻智能冲击“自动驾驶芯片第一股”

来源:新能源汽车网
时间:2023-07-20 14:15:16
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三年累亏58亿元,黑芝麻智能冲击“自动驾驶芯片第一股”文|芳芳来源|新经济观察团随着汽车行业智能化水平不断提升,产业链上下游企业获得长足发展,成为新的资本宠儿。6月30日,Blac

文|芳芳

来源|新经济观察团

随着汽车行业智能化水平不断提升,产业链上下游企业获得长足发展,成为新的资本宠儿。

6月30日,Black Sesame International Holding Limited(以下简称“黑芝麻智能”)正式向港交所递交招股书,拟在港股主板挂牌上市。

值得一提的是,自今年3月31日港交所18C规则(特专科技公司上市机制)生效以来,黑芝麻智能是首家以此规则正式递交上市文件的企业。这意味着一旦上市成功,黑芝麻智能有望成为国内自动驾驶计算芯片第一股。

黑芝麻智能成立于2016年,至今不过七年时间,但已经成长为一家车规级智能汽车计算SoC及基于SoC的解决方案供应商。

目前,公司已经发布两大系列产品,分为华山和武当系列。其中2020、2021年推出的华山系列产品A1000、A1000L已在2022年实现量产,INT8精度下单颗芯片算力分别为58TOPS和16TOPS,已完成所有车规级认证。

今年4月,黑芝麻智能又推出武当系列首款产品C1200,其与正在研发中的华山A2000同属7nm制程,可满足自动驾驶、智能座舱、车身控制及其他计算功能。

随着各项产品的问世及量产落地,黑芝麻智能也迎来了营收的快速增长。招股书显示,2020-2022年,公司分别实现营收5302.1万元、6050.4万元和1.65亿元。尤其是在2022年,营收增长幅度达到175%。

此外,随着规模扩张,黑芝麻智能的合作客户也发展至众多知名车企及供应商。招股书显示,截至2023年6月28日,公司已与30多家车企及一级供货商合作,包括一汽集团、东风集团、江汽集团、合创、亿咖通科技、百度、博世、采埃孚及马瑞利等。此外,公司还获得10家车企及一级供货商的15款车型意向订单。

尽管“朋友圈”越来越大,但黑芝麻智能的大部分营收仍然仰仗少数大客户的支持。截至报告期各期末,黑芝麻智能来自五大客户的收入分别占当期总收入的88.5%、77.7%、75.4%;其中,来自最大客户的收入分别占当期的47.7%、40.7%及43.5%。一旦单一客户出现合作终止的情况,将对公司营收造成极大影响。

与此同时,和许多自动驾驶芯片初创公司一样,黑芝麻智能还面临着不断扩大的亏损现状。报告期内,公司年内亏损分别为7.6亿元、23.57亿元、27.54亿元。三年时间里,黑芝麻智能年内亏损净额合计达到58.71亿元。

亏损的加剧离不开销售开支的增长。2020-2022年,黑芝麻的销售开支分别达到2225.7万元、5084.2万元、1.2亿元,成为亏损加剧的一大元凶。

另一元凶则是研发开支。报告期内,黑芝麻智能研发开支分别达到2.55亿元、5.95亿元、7.64亿元。

作为自动驾驶芯片公司,研发投入确实无法减免。黑芝麻智能表示,公司预计2023年的亏损净额将大幅增加,并可能在短期内继续产生亏损净额,因为公司正处于在快速增长的车规级SoC及解决方案市场扩展业务及营运的阶段,并持续投资于研发。

此外,黑芝麻智能的现金流情况也不容易乐观。报告期内,公司录得经营活动现金流出净额分别为2.48亿元、6.39亿元及7.55亿元;年末公司现金及现金等价物分别为2.44亿元、15.53亿元和9.82亿元。尤其是在2022年,公司现金流愈发吃紧,与此前资本排队进场“送钱”的盛况相比有所萎缩。

成立七年来,黑芝麻智能已经历了10轮外部融资,估值超过22.18亿美元。在未见到盈利曙光之前,这家独角兽公司的正常运转,离不开各位投资者的大力支持。其中蔚来资本、上汽集团、小米长江产业基金、联想创投、扬子江基金等行业内外知名投资机构均出现在列,融资总金额达到6.95亿美元。

而黑芝麻智能之所以能够吸引众多资本入场,与其大方释放持股比例不无关联。根据招股书,黑芝麻智能IPO前投资者持股比例高达77.01%,一旦成功上市,投资黑芝麻智能的各位股东都将获益匪浅。

当然,作为名副其实的“夫妻店”,黑芝麻智能的创始人夫妻仍然牢牢把控公司股权。招股书显示,黑芝麻智能创始人单记章、凯星、Pan女士,以及北极光创投旗下Northern Light Partners IV, L.P.和Northern Light Venture Fund IV, L.P.为公司前五大股东,其中凯星由单记章全资拥有,Pan女士为单记章配偶。

在获得资本的造血支撑后,黑芝麻智能或许能够求得一些喘息之机。但不断加剧的亏损态势,却给这家独角兽敲响警钟,IPO并不是终点站。在量产落地后,如何实现盈利,是摆在每一家自动驾驶芯片公司面前的难题。

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