本文系基于公開(kāi)資料撰寫(xiě),僅作為信息交流之用,不構(gòu)成任何投資建議。

在2020年12月23日的《百度再起舞》一文中,我們率先提出了市場(chǎng)對(duì)百度的理解存在預(yù)期差,盡管仍然存在很多爭(zhēng)議,但此后百度(NASDAQ:BIDU)股價(jià)穩(wěn)步上漲30%,證實(shí)預(yù)期差的真實(shí)存在。

我們明確指出:市場(chǎng)投資者根本沒(méi)有給無(wú)人駕駛、云計(jì)算、小度智能助手等業(yè)務(wù)定價(jià)。甚至全球出貨量第一的小度智能屏等業(yè)務(wù)全部都白送,接近200億的年研發(fā)費(fèi)用被投資者當(dāng)空氣。而之所以選擇性忽略,是大家在往年財(cái)報(bào)中看不到收入的增長(zhǎng)就直接忽略公司的技術(shù)底色,而一個(gè)公司的當(dāng)期研發(fā)投入或資本開(kāi)支則是下一階段的增長(zhǎng)源泉。

正因?yàn)槿绱?我們又于2021年1月14日發(fā)文《“第四類(lèi)造車(chē)玩家”登上歷史舞臺(tái),中美歐暗戰(zhàn)無(wú)人駕駛》,對(duì)百度不被市場(chǎng)給予估值、且增長(zhǎng)潛力最大的無(wú)人駕駛業(yè)務(wù)進(jìn)行了詳細(xì)分析。

隨著百度從400億美元的底部到站穩(wěn)800億美元的市值,這部分低估已然基本得到修復(fù),而ARK Invest目前賺取的這部分投資收益完美驗(yàn)證格雷厄姆“撿煙蒂”理論:尋找極度低估的資產(chǎn)并建立投資組合,并等待價(jià)值回歸。

持有百度如果接下來(lái)要獲得更多的投資收益,則要從格雷厄姆的“撿煙蒂”理論升級(jí)到巴菲特的“價(jià)值投資”理論:價(jià)值從何而來(lái),無(wú)他,只有成長(zhǎng)才可能創(chuàng)造長(zhǎng)期價(jià)值。我們?cè)�舉例微軟的重生靠的就是2010年開(kāi)始重注云計(jì)算,而百度則將靠all in智能時(shí)代,尤其是無(wú)人駕駛。

圖1:百度無(wú)人駕駛&車(chē)聯(lián)網(wǎng)布局,以Apollo計(jì)劃為核心,資料來(lái)源:Apollo官網(wǎng),中信證券

但不得不承認(rèn)的是,由于這部分業(yè)務(wù)尚處發(fā)展的早期,能夠從公開(kāi)財(cái)務(wù)數(shù)據(jù)中獲得“學(xué)院派”的支持有限,我們采取的方式是將此前研究提出的“預(yù)期差”更進(jìn)一步,探討認(rèn)知差,畢竟價(jià)值投資本質(zhì)是賺認(rèn)知的錢(qián)。

毋庸置疑,沒(méi)有人會(huì)質(zhì)疑互聯(lián)網(wǎng)出身的百度在智能領(lǐng)域的軟件算法能力,而百度極為低調(diào)的硬件布局,可能是最大的認(rèn)知差所在。本文也將嘗試去認(rèn)知百度在芯片領(lǐng)域的卡位,畢竟這部分的突破將全盤(pán)支撐公司智能化新業(yè)務(wù),尤其是無(wú)人駕駛。

微軟是認(rèn)知差的典型案例,2010年底薩提亞·納德拉接手內(nèi)部正秘密開(kāi)展研發(fā)的云計(jì)算產(chǎn)品。內(nèi)部深厚的技術(shù)底蘊(yùn)+云為先的戰(zhàn)略,讓微軟打了個(gè)漂亮的翻身仗,2014年到2020年,微軟股價(jià)上漲4倍。

由于這部分認(rèn)知尚處早期,未來(lái)的兌現(xiàn)需要數(shù)據(jù)和產(chǎn)品不斷的驗(yàn)證,股價(jià)也會(huì)隨著兌現(xiàn)而逐步水漲船高。百度能否復(fù)刻微軟的股價(jià)走勢(shì)需要同樣的兌現(xiàn),而投資人則需要根據(jù)兌現(xiàn)及時(shí)更新自己的認(rèn)知。

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百度芯事

眾所周知,在數(shù)據(jù)層面,百度有路測(cè)車(chē)隊(duì),加州DMV發(fā)布的2019無(wú)人駕駛脫離報(bào)告中百度Apollo成績(jī)居首位。在算法層面,做搜索出身的百度輕車(chē)熟路,它還有匯聚5．5萬(wàn)開(kāi)發(fā)者的開(kāi)放平臺(tái)。

而在算力這個(gè)硬科技領(lǐng)域,百度雖然自研AI芯片昆侖和語(yǔ)音芯片鴻鵠,但如何理解一家互聯(lián)網(wǎng)公司“不務(wù)正業(yè)”去碰芯片這個(gè)高精尖的玩意,以及百度芯片的成色如何?

【1】互聯(lián)網(wǎng)公司入局芯片的底層邏輯

從2015年前后開(kāi)始,全球的互聯(lián)網(wǎng)巨頭開(kāi)始跨界進(jìn)入由英特爾、英偉達(dá)等把持的芯片高地,蜂擁而至并不是由于資本追逐泡沫,背后的底層邏輯其實(shí)是相當(dāng)堅(jiān)實(shí)的,包括:

1)互聯(lián)網(wǎng)公司撞上算力墻,傳統(tǒng)芯片企業(yè)難以突破;

2)芯片行業(yè)分工導(dǎo)致芯片設(shè)計(jì)的進(jìn)入難度實(shí)際快速下降;

3)AI時(shí)代到來(lái),計(jì)算芯片的格局出現(xiàn)松動(dòng),巨頭想把核心部件控制在自己手中。

接下來(lái),筆者將對(duì)以上三點(diǎn)展開(kāi)逐次進(jìn)行探討。

(1)互聯(lián)網(wǎng)巨頭入局嘗試打破算力瓶頸

人工智能時(shí)代最大的瓶頸在于底層算力。當(dāng)前以深度學(xué)習(xí)為代表的人工智能技術(shù)對(duì)于底層芯片計(jì)算能力的需求一直在飛速增長(zhǎng),其增速已經(jīng)大幅超過(guò)了摩爾定律的速度。根據(jù)IDC預(yù)測(cè),到2025年,全球一年產(chǎn)生的數(shù)據(jù)量約175ZB,是2018年的5倍多。

仍然以智能時(shí)代最有看點(diǎn)的無(wú)人駕駛為例,無(wú)人駕駛系統(tǒng)的核心是芯片。當(dāng)前在無(wú)人駕駛最為激進(jìn)的特斯拉和國(guó)內(nèi)造車(chē)新勢(shì)力,普遍只能實(shí)現(xiàn)L2到L3級(jí)別的無(wú)人駕駛,除特斯拉外,算力都在50TOPS以?xún)?nèi),而根據(jù)預(yù)測(cè),要實(shí)現(xiàn)L4 需要的計(jì)算力超過(guò)100TOPS,而 L5 需要?jiǎng)t要超過(guò) 1000TOPS。顯然,現(xiàn)在的計(jì)算芯片遠(yuǎn)遠(yuǎn)滿足不了需求。

圖2:無(wú)人駕駛芯片當(dāng)前狀況 ,資料來(lái)源:億歐,國(guó)信證券

(2)芯片設(shè)計(jì)門(mén)檻其實(shí)在降低

那么自然問(wèn)題就來(lái)了,傳統(tǒng)芯片企業(yè)做不了的事,你互聯(lián)網(wǎng)巨頭就行了?這個(gè)地方需要稍微講下芯片產(chǎn)業(yè)鏈的運(yùn)行邏輯,就能理解為什么互聯(lián)網(wǎng)巨頭現(xiàn)在要開(kāi)始近幾年做芯片。

大家經(jīng)常看到臺(tái)積電、英特爾、三星這些芯片巨頭動(dòng)輒百億美元的投資,容易形成芯片極度燒錢(qián)的印象,但實(shí)際上如果只做芯片設(shè)計(jì)其實(shí)資金門(mén)檻可控,而且可以看到成果。

芯片行業(yè)經(jīng)過(guò)半個(gè)多世紀(jì)的發(fā)展,由于產(chǎn)值規(guī)模大、技術(shù)難度高、資金投入多,已經(jīng)成為了分工最細(xì)的行業(yè),從最上游捋起,IP授權(quán)、仿真軟件、設(shè)備材料、芯片設(shè)計(jì)、制造代工、封裝測(cè)試,一顆小小的芯片背后需要多家公司分工完成。

但分工帶來(lái)的好處是芯片設(shè)計(jì)的進(jìn)入門(mén)檻其實(shí)是降低了的,你要做的工作是把一個(gè)芯片設(shè)計(jì)出來(lái),而至于用于設(shè)計(jì)這個(gè)芯片所需的工具,設(shè)計(jì)出來(lái)后的制造,這些基本不太用操心。要的只不過(guò)是芯片設(shè)計(jì)人才和較多的研發(fā)投入,這些顯然是互聯(lián)網(wǎng)巨頭們的強(qiáng)項(xiàng)。

百度的昆侖系列芯片就是找三星幫忙代工的,所以最為重要的是能夠網(wǎng)羅芯片設(shè)計(jì)人才,設(shè)計(jì)出來(lái)的芯片要有商業(yè)化應(yīng)用的場(chǎng)景,以及還能掏得起流片的費(fèi)用,而顯然,百度不缺錢(qián)不缺人也不缺應(yīng)用場(chǎng)景。

圖3:半導(dǎo)體分工導(dǎo)致芯片設(shè)計(jì)門(mén)檻下降,資料來(lái)源:搜狐

(3)AI時(shí)代,傳統(tǒng)芯片格局松動(dòng),中國(guó)企業(yè)加速突破

芯片當(dāng)前格局的確很穩(wěn)固,但實(shí)際上把歷史拉到10年的周期維度就能明顯的感受到,每一次下游大應(yīng)用的變化都會(huì)由于不同的需求點(diǎn),帶來(lái)半導(dǎo)體行業(yè)的大洗牌:

1980-90年代,日本家電風(fēng)靡全球,就帶來(lái)了日本芯片企業(yè)的崛起,當(dāng)時(shí)對(duì)芯片的要求是不需要過(guò)高的算力,但穩(wěn)定性必須要高;

1990s后個(gè)人電腦爆發(fā),對(duì)高算力需求很高,對(duì)穩(wěn)定性要求一般,帶來(lái)了英特爾這個(gè)藍(lán)色巨人的崛起;

2010s智能手機(jī),相對(duì)個(gè)人電腦同樣要求高算力外,另外一個(gè)特點(diǎn)是要求低功耗,所以英特爾們掉隊(duì),ARM、蘋(píng)果這樣的公司成為主角。

2015年 AI登場(chǎng),2020年的5G又加速了AI的滲透,芯片行業(yè)再一次處在巨變的前夜。

AIOT時(shí)代的兩個(gè)重大變化:

1)算力需求指數(shù)級(jí)增長(zhǎng),因?yàn)锳I是基于對(duì)大數(shù)據(jù)根據(jù)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法做訓(xùn)練和推斷,算力因而成為第一生產(chǎn)力;

2)算力擴(kuò)散,越來(lái)越多的終端被賦予智能,不僅僅是電腦和手機(jī),還有比如家電、手表、耳機(jī)、眼鏡、汽車(chē)等等,這些終端也需要智能。

All in AI的百度,同時(shí)面對(duì)算力需求的指數(shù)級(jí)增長(zhǎng)和算力擴(kuò)散的問(wèn)題,所以百度推出的昆侖系列,對(duì)應(yīng)解決高算力需求,鴻鵠芯片對(duì)應(yīng)的擴(kuò)算的算力需求。這種布局其實(shí)是對(duì)應(yīng)兩個(gè)重要的新需求點(diǎn)。在業(yè)內(nèi),也經(jīng)常把這兩種需求分為云端算力和邊緣端算力需求。

在云端和邊緣端的拉動(dòng)下,AI芯片顯然將成為下一個(gè)風(fēng)口,根據(jù)Tractia的估算,到2025年,全球僅AI芯片的市場(chǎng)規(guī)模就將達(dá)到726億美元,每年的增速超過(guò)40%。更值得一提的是,在這個(gè)領(lǐng)域,中國(guó)較美國(guó)的差距很小,互聯(lián)網(wǎng)巨頭們很可能充當(dāng)AI芯片國(guó)家間競(jìng)爭(zhēng)的旗手。

圖4:2018 年-2025 年全球人工智能芯片市場(chǎng)規(guī)模,資料來(lái)源:Tractica