“譽之所至,謗亦隨之”,是許多明星公司逃不開的宿命。

一如寒武紀自2020年6月上市以來,經(jīng)歷過上市當日股價大漲358%至295元、市值破千億的高光時刻,也在隨后兩個月大幅下跌,股價艱難維持在2020年底的150元左右。2021年其股價進一步下跌,截至目前維持在100元左右,市值縮水超過600億元。

對寒武紀的質疑,也早在IPO之初就已經(jīng)開始,如今的跌幅,似乎又讓大家的判斷進一步被夯實。

亟需證明自己的寒武紀,需要在“端邊云”之外,開拓一個更大的賽道,而車載智能芯片,幾乎是目前能夠找到的最佳賽道。

在2020年度業(yè)績說明會上寒武紀創(chuàng)始人陳天石就透露,寒武紀不會缺席車載芯片這樣一個重要的應用場景。在近期的2021世界人工智能大會上,陳天石更是首次披露了研發(fā)中的寒武紀行歌車載智能芯片。

拋開明星公司的光環(huán),聚焦整個AI芯片行業(yè),寒武紀亟需回答三個問題:技術能力是否足夠領先?商業(yè)能力又如何?新賽道能讓寒武紀再來一次大爆發(fā)嗎?

研發(fā)支出是營收1．67倍

只有65名銷售

寒武紀是在純粹的科研項目中誕生的,前身是中科院計算所2008年組建的“探索處理器架構與人工智能的交叉領域”10人學術團隊,最初的產(chǎn)品也沒有明確的商業(yè)計劃。

早在2012年,陳天石等研究者就啟動了寒武紀計劃,他們花了一整年時間去探索技術路線。最終,在脈沖神經(jīng)網(wǎng)絡(模擬人腦)和人工神經(jīng)網(wǎng)絡兩種路線中選擇了后者,理由在于三點:

首先,準確模擬人類的大腦太過遙遠,更切實的研究目標是制造出強人工智能;

其次,人工神經(jīng)網(wǎng)絡處理器適用面更廣,“端邊云”各種場景都可以廣泛應用,有效加速數(shù)據(jù)挖掘、語音識別、圖像識別等各種機器學習應用;

再次,人工神經(jīng)網(wǎng)絡處理器非常適合作為加速器集成到通用處理器或者SOC中,實際上5年后寒武紀的IP就集成到了華為麒麟處理器中。

寒武紀團隊還發(fā)表了一系列關于人工智能處理器芯片的論文,深入研發(fā)人工智能專用處理器DianNao系列,并取得了一系列進步。

DianNao是該系列中最早的加速器,陳天石貢獻了關鍵的啟發(fā)式模型方法,實現(xiàn)計算量和內存體系之間完美的平衡,使得DianNao相比CPU具有3個量級的能量效率提升。雖然其運算速度還趕不上GPU,但GPU需要的能量和面積是DianNao的100倍。

DaDianNao是在DianNao的基礎之上構建的多核處理器;PuDianNao在多種人工智能算法的運行性能上終于趕上了GPU,且能量消耗只有GPU的百分之一;ShiDianNao能夠被嵌入到傳感器中,直接從傳感器獲取輸入圖像,相比DianNao更是提升了60倍的能量效率。

Cambricon-X則是DianNao系列處理器一步步進化后的集大成者,也是后來授權華為使用在麒麟970處理器中的通用性AI芯片Cambricon-1A的雛形。

陳天石等人在研發(fā)之初就認為,強人工智能這樣終極問題的解決,不僅需要人工智能算法上的突破,還需要計算機體系結構(算力)上的突破。而算力的進步在不同領域有3類結果:

a)增量式進步,算力大一點,結果就好些,但沒有變革性;

b)無底洞式計算,無論多大的算力都不可能解決問題;

c)變革式計算,只要算力足夠強,就可以徹底解決以前解決不了的問題。

對a和c而言,算力增長的需求是非常有必要的。寒武紀,正是為了解決a類工作(加速現(xiàn)有的機器學習應用)和c類工作(為未來神經(jīng)網(wǎng)絡超級計算機的研究打基礎)而來。

作為龍芯3號總設計師的陳云霽,與專研人工智能算法的陳天石強強聯(lián)手,2012年即開始做人工智能和芯片設計的交叉研究,2014年就有初步成果DianNao。2016年3月成立公司時,寒武紀就已經(jīng)具備自研智能處理器微架構、指令集(MLU指令)、編程語言(BANG語言)的能力,彼時哪怕華為海思,也不具備這種能力。

但相比具有龍芯基因和中科院色彩的技術能力,寒武紀的商業(yè)化能力確有不足。

財報顯示,截至2020年底寒武紀擁有1268名員工,其中研發(fā)人員978名、管理支持人員225名,但銷售人員僅有65名。對比同類公司,如依圖科技招股書顯示其2020年研發(fā)人員837人、市場人員385人,這樣的人員配備能滿足寒武紀的客戶開拓需要嗎?

銷售人員的不足,一方面是因為寒武紀客戶集中度較高,2020年前五大客戶銷售金額仍占82．10%的營收,客戶總數(shù)量不足;另一方面,也與研發(fā)人員可替代部分銷售人員沖在客戶一線有關,陳天石在接受采訪時就曾透露,自己帶領工程師拜訪客戶的時間遠多于參與公開活動的時間。

也許對寒武紀來說,近千名研發(fā)人員,就是證明自己的“銷售”。

2020年寒武紀在營收僅有4．59億元的情況下,仍大肆投入研發(fā),研發(fā)支出7．68億元,占營收比重高達167%,且研發(fā)專注于人工智能芯片領域;研發(fā)人員占公司員工總數(shù)近80%,平均薪酬超過45萬元,在國內AI行業(yè)處于領先水平;截至2020年末,寒武紀累計申請專利2208項,已獲授權專利272項,其中發(fā)明專利229項。

失去華為訂單

與技術無關

沒有一定的技術實力,寒武紀2016年發(fā)布的寒武紀1A,也不會被2017年發(fā)布的麒麟970處理器選用。

根據(jù)寒武紀招股書和2020財報數(shù)據(jù),2017-2020年,公司終端智能處理器IP許可銷售收入分別為771．27萬元、11666．21萬元、6877．12萬元、1171．76萬元,占主營業(yè)務收入的比重分別為98．95%、99．69%、15．49%、2．56%;IP授權收入主要來自華為海思,分別占IP授權總收入的100．00%、97．94%和 92．56%。

不過,2019年華為新款手機芯片麒麟810、麒麟990開始采用自研AI模塊。

華為這種體量的公司,必然不會允許在核心產(chǎn)品上依賴其他人。華為宣傳麒麟970、麒麟980之時不突出甚至不出現(xiàn)寒武紀,只有寒武紀自己主動宣傳,就已經(jīng)能夠看出雙方合作的微妙。

采用達芬奇自研架構NPU的麒麟990,宣稱在AI BenchMark上的跑分達到麒麟980的476%,似乎有接近5倍的AI算力提升。行業(yè)評測人員估測麒麟980單獨NPU算力為4．2TOPS,蘋果A12芯片單獨NPU算力為5TOPS,沒有NPU的高通驍龍855疊加CPU+GPU+DSP三者后對外公布的算力為7TOPS。

但在實際的表現(xiàn)水平上,對于AI性能的衡量往往缺乏標準,廠商都采用最有利于自己的測試算法。因此在AI算力上,采用達芬奇自研架構的麒麟990到底超過采用寒武紀IP的麒麟980多少,其實難以衡量。

麒麟980重點宣傳電影級AI人像留色等AI功能,搭載麒麟990的終端卻取消這一功能,增加多人物視頻拍攝替換背景功能作為替代,或許也能說明寒武紀在實現(xiàn)某些特定功能上的優(yōu)勢。

實際上,麒麟處理器對同代高通處理器的領先,恰恰就是在麒麟970、麒麟980時期實現(xiàn)的。麒麟990及之后的麒麟9000,在AI性能及綜合性能上,與同時代高通驍龍865、驍龍888相比優(yōu)勢并不明顯。

當然,這與大環(huán)境下華為芯片受限有關,并不能歸因于終止與寒武紀的合作。但至少從側面說明,寒武紀與華為不再合作與技術水平無關,更多是華為同樣要布局AI芯片的商業(yè)考量。

毛利率超99%的IP授權業(yè)務,是寒武紀多個業(yè)務中毛利率最高的項目。僅靠華為麒麟970、麒麟980兩代處理器,寒武紀IP就已集成于超1億臺智能手機等終端。盡管失去華為訂單這一利空消息發(fā)生在2019年,但超過1億的終端數(shù)量還是充滿了無限想象,幫助寒武紀在2020年7月上市之初市值破千億。

兩代處理器之后即匆匆結束合作,對寒武紀當然是遺憾,但商業(yè)上的分合很正常,與華為的合作不虧。

市值高峰期,很多AI賽道投資人最喜歡問創(chuàng)業(yè)者的話就是“你們和寒武紀相比如何”;市值跌去六成之后,質疑寒武紀甚至直呼“騙子”的聲音又再次泛起。

失去華為海思大客戶之后,寒武紀絕大部分收入來自云端智能芯片及加速卡業(yè)務和智能計算集群系統(tǒng)業(yè)務,其思元系列產(chǎn)品已應用于浪潮、聯(lián)想等多家服務器廠商。

聯(lián)想本身就是寒武紀的投資方,2019年寒武紀的云端智能芯片錄得7888萬元營收,其中就有6384萬元來自聯(lián)想集團(寒武紀第三大客戶),這種關聯(lián)交易并不能證明寒武紀的商業(yè)能力。

但財報也顯示,2020前五大客戶均為本年度新增或銷量增長客戶,且前五名客戶沒有關聯(lián)方交易。對于2019年還嚴重依賴toG的寒武紀來說,在大客戶結構上終于有了好開端,這至少證明寒武紀還是具備開拓新客戶能力的。