寒武纪拟登陆科创板，AI芯片公司开始卸妆
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本文经授权转自公众号：读懂财经(ID：dudongcj);作者: 读懂君
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。
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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。
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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。
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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。
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