当前位置: 首页 > 科技 > 人工智能 > 寒武纪拟登陆科创板,AI芯片公司开始卸妆_腾讯新闻

寒武纪拟登陆科创板,AI芯片公司开始卸妆_腾讯新闻

天乐
2020-03-31 16:10:31 第一视角

AI芯片公司究竟值多少钱?很快,市场将会给出答案。

3月26日,AI芯片公司寒武纪申报科创板上市,这是国内AI芯片公司,第一次和二级市场投资者见面。

2015年—2017年,AI芯片初创公司,如雨后春笋般冒出。自x86架构一统江湖,芯片领域已经很久没有这么热闹过了。

热闹的领域,资本从不会缺席。艾瑞咨询数据显示,2017年,发生在AI芯片领域的投融资次数为109次,投融资总额达到了惊人的1666亿元。

资本蜂拥而至,AI芯片公司估值水涨船高。招股书显示,寒武纪最新一轮融资估值已经达到221亿元。

某种程度上,这是各路资本的一次豪赌。对于众多AI芯片公司来说,并没有找到核心应用场景,即便是当下。

2019年,寒武纪收入仅有4.4亿元,其中大部分由地方政府和科研院所贡献。寒武纪的商业化的道路,还不够宽敞。

可以预见的是,由于科创板对于上市企业没有盈利要求,越来越多的AI芯片公司将会登陆资本市场。

随着信息披露更加透明化,AI芯片公司不可避免将遭遇投资者灵魂拷问:你究竟值多少钱?

二级市场的估值逻辑,最终将层层传导,影响整个AI行业的估值体系。这对于AI芯片公司来说,犹如一瓶卸妆水。

寒武纪申报科创板上市,预示着AI芯片公司的“卸妆舞会”即将拉开帷幕。

/ 01 /人工智能的“大脑”

人工智能,离不开芯片提供的算力。可以说,AI芯片是人工智能的大脑。

目前,关于AI芯片的定义,并没有一个严格和公认的标准。比较宽泛的看法是,面向人工智能应用的芯片都可以称之为AI芯片。所以,CPU、GPU、DSP、FPGA等传统芯片也包括其中。

虽然这些传统芯片在设计之初并非面向人工智能领域,但可以通过灵活通用的指令集,或可重构的硬件单元,覆盖人工智能程序底层所需的基本运算操作,从功能上满足人工智能应用的需求。

在人工智能数十年的发展历程中,这类传统芯片长期为其提供底层计算能力。

但是,CPU这些芯片,从设计之初考虑的是社会中的广泛应用,强调功能“大而全”。

这导致,功能“大而全”的传统芯片在落实到具体应用时,必然会存在“功能过剩”的情况。于是,近些年在传统芯片之外,基于新架构的ASIC芯片异军突起。

ASIC是为实现特定要求而定制的芯片。比如机顶盒的解码芯片,手机的射频芯片,只能实现单一功能。由于只专注于单一领域,相较于传统芯片,ASIC最突出的特点,就是在单个领域性能高。

在国内,ASIC芯片玩家不少,寒武纪就属于ASIC芯片的开发者。当然,ASIC芯片能够异军突起,不仅是因为性能突出。

传统芯片领域经过长时间洗牌,基本已经形成寡头垄断格局。这些巨头长时间形成的专利壁垒、技术壁垒、资金壁垒很难被突破。相较于传统传统芯片,ASIC在开发难度和研发投入上都要低很多。

由于ASIC有特定算法和应用场景,不像CPU等通用芯片要兼顾各种用途,研发投入也是远逊于CPU。

这也是为什么ASIC芯片领域,在短时间内涌现出很多创业企业的原因。要知道,Intel 6代酷睿研发费用就要71亿美元!!!这显然不是创业公司玩得起的。

/ 02 /进击的寒武纪

从应用场景来看,人工智能芯片分为云端、边缘端和终端。

云端芯片主要用于云计算企业的数据中心。这不难理解,数据中心是AI训练芯片应用的最主要场景,主要设计的芯片是GPU和ASIC。目前,全球主流的应用平台,都在使用英伟达的GPU进行加速,AMD也在积极参与。

但是,海量的数据和信息都集中到“云端”,也就是数据中心进行计算和存储,势必会出现延时大、数据传输量大等问题。

因此,部分对系统及时性要求较高的用户,已经开始推动数据存储和计算朝着数据中心和设备终端之间的“边缘端”转移。

边缘计算应运而生,并由此诞生了针对边缘端的智能芯片。边缘计算的部署,靠近终端,所以与应用场景有着紧密的关系。相对云端应用,边缘设备的应用需求和场景约束要复杂很多,针对不同的场景,需要专门的架构设计。

终端芯片很好理解,即用于终端产品上的芯片,比如无人驾驶、AR、VR等。对于特定产品来说,对实时性要求高的场景(如智能驾驶等),对响应的延时极为敏感,基于CPU作人工智能计算远不能满足实时性要求,必须引入专门的人工智能处理器。

寒武纪当前的业务,已经覆盖三大应用场景。

在终端领域,寒武纪的盈利模式为IP授权模式。所谓IP,是指在半导体集成电路设计中那些可以重复使用的、具有自主知识产权功能的设计模块。

这就好比,修建房子一般先有标准化的“毛坯房”后,再在毛坯房内进行各种个性化的装修,这会降低房屋修建成本并提高建设效率。在芯片设计过程中,“IP”就相当于标准化的毛坯房。

购买芯片IP,可以节约大量的开发时间和风险,海思、高通这样的巨头,同样要购买ARM的IP。此前华为与和寒武纪的合作模式,也是IP授权的形式。

实际上,寒武纪常年也要支付大量的IP采购费用,用于云端和边缘端的芯片设计。

公司于2018年推出了云端智能芯片思元100,于2019年推出了第二代产品思元270,该系列下一款产品思元290已处于内部样品测试阶段。

在边缘端,寒武纪进入较晚。公司于2019年11月才推出相关芯片。

有了芯片和服务器这些硬件基础,还需要集合操作系统、编程语言等软件要素,才能开发出各种各样的应用程序。

因此,除了提供芯片以外,寒武纪还提供一套名为Cambricon Neuware开发平台软件。

/ 03 /估值221亿背后的期待

人工智能芯片具有广阔的市场前景,这让实力雄厚的寒武纪从诞生之日起,就饱受期待。

2016年成立之初,寒武纪便完成1亿美元融资,成为全球首家AI芯片领域的独角兽;2019年下半年,寒武纪最新一轮融资,估值已经达到221亿元。

对于很多传统企业来说,即便是巅峰时期也难以达到这样的估值。而当前,寒武纪还只是成长初期。2019年寒武纪收入也仅有4.43亿元。

缺少可以落地的商业化场景,这是制约寒武纪收入规模的重要原因。

终端方面,目前人工智能芯片主要应用领域是智能手机、无人驾驶汽车和无人机。但是随着SOC(系统级芯片)技术的普及,越来越多的手机和物联网终端设备厂家,走上了自研芯片的道路:购买芯片IP后,自主开发适用自身产品要求的芯片。对于寒武纪这样的IC设计公司来说,可不是啥好消息。

此前,华为就与寒武纪“分手”。在与华为分道扬镳之后,寒武纪来自终端的收入下滑较快。2019年,寒武纪终端收入为6877万元,较2018年减少4789万元。其中,2018年华为贡献的收入为1.14亿元,2019年则下降到6365万元。

未来,若来自华为的收入进一步减少,并且没有拓展新的终端设备用户,寒武纪终端收入规模将会进一步萎缩。

边缘端芯片的应用,同样要基于应用场景。应用场景不够,这也是寒武纪在边缘端市场会遭遇的问题。

2019年,寒武纪从终端芯片转向云端芯片。去年,寒武纪在云端智能芯片领域收入7888万元。

这一转变契合市场趋势。云端AI芯片目前市场较大。天风证券测算,2016年,全球云端AI芯片市场规模大约是32亿美元。

但与国外创业企业处境类似,云端、边缘端的芯片多被谷歌、英伟达等巨头所垄断,生存空间逼仄。

更重要的是,各大云厂商纷纷提出自己的AI芯片开发计划。国内阿里巴巴、华为、百度都有相关产品发布,内部使用。

可以看到,目前与寒武纪合作的主要是浪潮、联想等云计算市场非主流玩家。从这一点来说,寒武纪在云端领域的想象空间,并没有那么大。

2019年,公司智能计算机集群系统收入2.96亿元,占收入比重达到66.72%,这是寒武纪收入增长的主要动力。对于一家IC设计公司来说,智能计算机集群系统收入显然不是未来。

通俗来说,该业务就是寒武纪采购外部服务器、存储设备等硬件,再将自己家的AI芯片和操作系统安装到硬件设备上,最后部署到用户的专用机房中。说白了,就是一种“交钥匙”的系统集成业务。

该业务模式优势明显,单个项目收入高,只需几个项目就能拉动公司的业绩大幅增长;但单个项目收入较大,是因为采购的服务器等硬件设施价格较高,AI芯片在其中的占比只是小部分。

总体来看,寒武纪的收入构成中,IP和芯片的销售占比并不大,2019年只贡献了不到35%的收入,更多的收入来自于“系统集成”。

而系统集成的主要收入,都来自于地方政府(含地方政府下面的平台公司)和科研院所,市场化用户的数量并不多。

如果要靠政府买单的“系统集成”生意支撑公司的业绩和估值,这显然与公司“芯片”公司的人设不符。

虽然人工智能芯片前景广阔,但当下落地的商业化场景并不多,收入主要来自于政府带有政策性和扶持性的采购,这不仅是寒武纪当下的境遇,也是商汤科技等中国众多人工智能“独角兽”们当下面临的窘境。

如何破解人工智能“落地难”?这是寒武纪在内的AI芯片公司,要尽快解决的问题。

毕竟,只有以市场需求为驱动的芯片,才能持续创造价值,才能撑起公司估值。

提示:支持键盘“← →”键翻页
为你推荐
加载更多
意见反馈
返回顶部