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为华为麒麟芯片做处理器,营收暴涨50倍,AI芯片独角兽寒武纪要上市

来源:智能网
时间:2020-03-28 10:03:48
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为华为麒麟芯片做处理器,营收暴涨50倍,AI芯片独角兽寒武纪要上市AI芯片独角兽寒武纪距离科创板上市又近了一步。3月26日,上交所官网显示,寒武纪的科创板上市申请获受理,此次申请科

AI芯片独角兽寒武纪距离科创板上市又近了一步。

3月26日,上交所官网显示,寒武纪的科创板上市申请获受理,此次申请科创板,寒武纪拟募资28亿元。

成立四年,先后拿下4轮融资,估值超220亿元人民币,作为中国发展最快的AI芯片独角兽,如果此次成功登录科创板,寒武纪将成为科创板AI芯片第一股。

3年营业收入增长超50倍

1956年,当计算机科学家第一次在“达特茅斯会议”上提出“AI”概念的时候,他们或许没想到,半个世纪以后,人工智能会取得如此快速的发展。

人工智能的快速发展,给以物联网应用、5G、AI等新兴技术为主带动的半导体产业带来了一个景气周期。

2016年,被认为是人工智能元年。”深度学习“这个名词在2016年谷歌Alpha Go战胜人类棋手李世石再次名声大噪,人工智能投资快速增长,科技巨头在人工智能上投入了200亿到300亿美元。

寒武纪便创立在这一年,口号是让天下没有难做的智能芯片,要将AI从“端”做到“云”。

在此后的4年时间里,寒武纪一直围绕这个目标而努力。

成立后不久,寒武纪推出了首款寒武纪1A处理器(Cambricon-1A),这是全球首款商用终端智能处理器IP产品,并应用于华为麒麟970芯片。

2017年,终端智能处理器IP服务为寒武纪带来了784.33万元的营业收入,彼时,寒武纪成立仅一年。

终端智能处理器IP业务的营业成本较低,该项业务给寒武纪带来的毛利率相当可观。2017年和2018年,公司该类业务的毛利率接近100%。

在人工智能的研发过程中,硬件的开发不再是挑战,为硬件提供相应的解决方案,成为人工智能创新的核心。云端在终端智能处理器IP后,成为寒武纪新的增长空间。

2018年,寒武纪陆续开发并发布了智能终端处理器IP产品“寒武纪1M”和中国首款智能云服务器芯片“MLU100”,由终端拓展至对计算能力要求更高的云端。

2019年,寒武纪发布第二代云端芯片思元270(MLU270)、第一代边缘AI系列产品思元220(MLU220)以及深度学习软件开发平台Cambricon Neuware。

思元220的推出,标志寒武纪在云、边、端实现了全方位、立体式的覆盖。Cambricon Neuware的推出则意味着寒武纪已经开始打造其“端云一体”的软件生态。

软件和硬件并行,为寒武纪带来更多的增长空间。

2019年,寒武纪的业务扩展到了智能终端处理器IP、云端智能芯片及加速卡、边缘智能芯片及加速卡,以及与上述产品配套的基础系统软件平台。这使得公司营业收入暴涨。

招股书数据显示,2018年-2019年,寒武纪实现营业收入分别为1.17亿元和4.44亿元,2018年度和2019年度同比增幅分别为1392.05%及279.35%。

为华为麒麟芯片做处理器,营收暴涨50倍,AI芯片独角兽寒武纪要上市

(数据来源:招股书 创业邦制表)

营业收入的爆发性增长,意味着寒武纪在一定程度上实现了AI技术从研发到商用的成功落地。

这实际上并不是一件容易的事,大部分人工智能企业,从技术研发到商用落地,可能需要3年,甚至更长的时间。

作为寒武纪的天使领投方,主导投资的元禾原点合伙人乐金鑫此前接受创业邦采访时表示,在考核寒武纪时,团队不仅展示了硬件方案的先进性和可行性,也带来合理的产品及商业化路径方案,这为国产AI芯片的商用落地提供了更多可能。“在芯片领域,寒武纪既有理论支持又有实践经验,硬件体系加上软件算法,相得益彰。”

智能计算集群系统业务正在成为寒武纪的主要收入来源。

2019年,寒武纪智能计算集群系统显著超过了终端智能处理器IP的业务收入,实现销售收入2.96亿元,占主营业务收入比例为66.72%;云端智能芯片及加速卡实现销售收入7888.24万元,占主营业务收入比例为17.77%。

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(数据来源:招股书  创业邦制表)

不过,寒武纪尚未实现盈利。2017年-2019年,归属于母公司所有者的净利润分别为-3.81亿元、-4104.65万元、-11.79亿元,扣除非经常性损益后归属于母公司所有者的净利润分别为-2886.07万元、-1.72亿元、-3.77亿元。

不仅如此,截至2019年12月31日,寒武纪累计未分配利润为-8.55亿元。

对于公司尚未盈利且存在累计未弥补亏损问题,寒武纪表示,主要原因是公司研发支出较大,产品仍在市场拓展阶段,且报告期内因股权激励计提的股份支付金额较大。

3年研发费用占累计营业收入的142.93%

作为芯片创业公司,前期的研发投入费用普遍较高,注重技术研发的寒武纪也不例外。

招股书数据显示,2017年、2018年和2019年,寒武纪研发费用分别为2986.19万元、2.40亿元和5.43亿元,研发费用率分别为380.73%、205.18%和122.32%。三年累计投入研发费用8.1亿元,占寒武纪三年营业收入的142.93%

研发的高投入,让寒武纪在申请上市时选择了第二套上市标准,即预计市值不低于15亿元,最近一年营业收入不低于2亿元,且最近三年累计研发投入占最近三年累计营业收入的比例不低于15%。

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(数据来源:招股书 创业邦制表)

寒武纪的技术团队是一个科班和产业相结合的团队。

寒武纪创始人,公司董事长、总经理陈天石曾是中国科学院计算技术研究所博士生导师,在人工智能和处理器芯片等相关领域从事基础科研工作十余年。寒武纪副总经理、首席技术官梁军是从业近20年的芯片架构专家,曾作为主架构师完成了多款高端复杂SoC芯片的架构设计。

截至2019年底,寒武纪研发人员680人,占员工总数比例达79.25%,70%以上的研发人员拥有硕士及以上学位。

寒武纪已经在智能芯片及相关领域开展了体系化的知识产权布局。截至2020年2月29日,寒武纪已经获授权的境内外专利有65项,其中境内专利50项,境外专利15项;PCT专利申请120项,正在申请中的境内外专利共有1474项。

深度研究院张孝荣在接受创业邦采访时表示,作为中国本土AI芯片的代表者,寒武纪团队技术背景强大,股东背景雄厚,未来的增长可期。“云端和边缘市场将成为寒武纪未来的增长空间。”

研发投入的底气来自于寒武纪充足的现金流。

招股书数据显示,截止2019年底,寒武纪共计46.68亿元的资产中,其中,货币资金3.83亿元,其他流动资产(结构性存款及理财)39.20亿元,现金流充沛。

筹资活动产生的现金流是寒武纪的主要资金来源,这得益于资本的青睐。

睿兽分析的数据显示,自成立以来,寒武纪背后的战略资源既包括科技巨头联想、AI龙头企业科大讯飞,元禾原点、国投创业、招银国际等知名投资机构也相继参与其中。

前景可期也充满挑战

此次上市寒武纪拟募集资金28亿元,将重点投向与公司主营业务相关的项目,以及补充流动资金。

寒武纪招股书显示,公司本次拟公开发行不超过4010万股,募集资金不超过28.01亿元。

其中,7亿元投入到新一代云端训练芯片及系统项目、6亿元投入新一代云端推理芯片及系统项目、6亿元投入新一代边缘端人工智能芯片及系统项目,9亿元用于补充流动资金。

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(图片来源:招股书)

寒武纪表示,本次募集资金的运用有利于优化公司的产品结构,通过已有产品的更新换代和新产品的研发,增强公司的核心竞争力和提高市场份额。

联想创投总裁、管理合伙人贺志强此前接受创业邦采访时曾表示,寒武纪作为全球首个提出“智能处理器指令集”,并第一个成功商业化深度学习处理器芯片的企业,联想创投看好寒武纪的未来增长空间。他表示,”AI 芯片是人工智能的基础设施,对于智能互联网的发展起到决定性的作用,我们将共同助推AI芯片产业化。”

联想创投连续三轮投资寒武纪科技,伴随着其一路发展。除了投资外,联想集团与寒武纪在业务上进行了深度合作,不仅推出了基于寒武纪芯片的AI服务器,同时双方也大力推动在北京、济南、合肥、湖北、广州、澳门等地AI计算中心落地。

正如贺志强所言,人工智能芯片在全球市场依然处于一个蓬勃发展的通道中。根据市场调研公司Tractica的研究报告,人工智能芯片的市场规模将由2018年的51亿美元增长到2025年的726亿美元,年均复合增长率将达到46.14%。

“大量人工智能加持传统场景的需求出现时,最核心的问题之一是现有计算能力的不匹配。”乐金鑫此前向创业邦表示,人工智能领域的应用目前均处于技术和需求融合的高速发展阶段,未形成一统的生态,就人工智能芯片这一细分领域而言,国内芯片厂商与国外芯片巨头基本处于相似的发展阶段。”寒武纪还将迎来新的增长空间。”

不过,年轻的寒武纪也需要正视面临来自市场和行业的压力。

毕竟,寒武纪所处赛道竞争激烈,其中不乏国际巨头如Nvidia、Intel、AMD、Qualcomm等等,还包括主要以进行IP授权模式经营业务的ARM、Cadence和Synopsys等公司。

而与国际行业龙头相比,寒武纪在资产规模、收入规模等方面尚存在一定差距,在抗风险能力和人才吸引力上存在一定劣势。

不仅如此,随着人工智能技术的日渐成熟,随着一批专业人工智能芯片设计公司如地平线机器人,以及Kneron(耐能)、Graphcore、Wave Computing的涌现,也将给寒武纪来来一定的压力。

“随着AI芯片市场进入商用落地的关键时期,未来两三年的市场竞争和行业洗牌将愈发激烈。”Kneron(耐能)创始人兼CEO刘峻诚在接受创业邦采访时指出,源于“赢家通吃”的惯例,只有2、3家掌握核心技术、选对了赛道、能真正将AI芯片规模化商用落地的初创公司才能生存下来。“鉴于此,创业公司必须加快产品和市场布局,加速商用落地。”


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