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寒武紀“失速”,是AI芯片行業的陣痛?

[摘要]寒武紀又被捅上了風口浪尖。
寒武紀又被捅上了風口浪尖。

2020年5月7日,上海證券交易所公布了寒武紀在科創板IPO的問詢回復,涉及三個文件,《發行人及保薦機構回復意見》、《會計師回復意見》、《補充法律意見書》。其中,《發行人及保薦機構回復意見》中,寒武紀方面詳細回復了證監會提出的二十個問題。

而此時,距離寒武紀遞交招股書剛剛過去一個多月。

一方面,上海證券交易所問題之犀利、直接、專業,直擊痛點,一如既往;另一方面,寒武紀作為國內最早挺進AI芯片領域的“明星”公司,未來何去何從,引發了很多業界人士的關注與思考。

寒武紀業務究竟出了什么問題,或許能從寒武紀的發展歷程看出些許端倪。

01、從加速到失速

2018年,寒武紀突然之間聲名鵲起。

伴隨華為在2018IFA消費電子展覽,成功發布全球首款7nm制程芯片麒麟980。除了領先于業界,競爭對手高通,采用TSMC臺積電7nm制程工藝,其最大的看點在于,AI人工智能算力大幅增長,支持豐富的AI場景,在性能、能效上領先于驍龍845。

而華為終端AI芯片中的雙核NPU,背后的技術提供方就是寒武紀。麒麟980憑借其優異的AI性能,獲得第二年舉辦的上海世界人工智能大會WAIC的最高榮譽SAIL獎(Super AI Leader)。

其實,早在2017年,華為在IFA消費電子展上發布的10nm制程AI芯片麒麟970,搭載的NPU就來自于寒武紀1A。盡管處于AI元年,但是,囿于制程的發展進程,在當時沒有引起外界太多轟動。

2018年初,7nm制程芯片工藝一度成為業界焦點,圍繞高通、華為何時推出7nm制程工藝的芯片,行業進行了很多猜測。同2017年步調一致,華為再次提前于高通發布最新制程的AI芯片。外界對華為AI新品技術的深度挖掘,使得華為AI芯片背后的功臣也逐漸浮出水面。

彼時華為正處于終端業務高歌猛進,在全球攻城略地,搶占蘋果、三星份額的高光階段。寒武紀就這樣借助華為的頂級IP流量,成為AI明星獨角獸企業,被外界所熟知。

寒武紀公司成立的歷史不長。2016年3月,北京中科寒武紀科技有限公司在北京中關村正式注冊。創始人陳云霽、陳天石不僅是兄弟,還都來自于中科院計算所。

1997年,年僅14歲的陳云霽考入中科大少年班,五年后,陳云霽順利畢業??既胫锌圃河嬎銠C所進行碩博連讀,師從于胡偉武。胡偉武在當時主導龍芯課題組,研發CPU。陳云霽于2007年博士畢業,留在中科院計算所龍芯團隊,繼續研發工作。

小陳云霽兩歲的弟弟陳天石,和陳云霽經歷相似。同樣以中科大少年班為起點,進入中科大計算機系攻讀碩士、博士。獲得胡偉武賞識,進入龍芯研發團隊。只不過,陳天石在中科大計算機系主攻方向為AI人工智能。

在當時,AI還未掀起第三次浪潮,是一個相對冷門的研究方向。但也正是AI與通用芯片的研究經歷,使得陳天石產生將AI與芯片結合在一起的前沿想法。

這個想法得到哥哥陳云霽的支持,兩人的想法也得到中科院計算機所領導的支持。2012年,名為DianNao(電腦)的神經網絡處理器項目正式啟動。

2014年,兩人關于深度學習處理器架構的論文,先后獲得頂級國際學術會議ASPLOS和MICRO的2014最佳論文獎。2015年,兄弟兩人的團隊獲得中科院資助,同年,寒武紀原型芯片成功流片。

(圖片來自網絡)

此時,華為正為下一代終端芯片麒麟970、麒麟980做準備,注意到寒武紀在AI芯片領域取得的成果,主動找到寒武紀,就終端AI芯片展開IP合作??傮w來看,2017年、2018年雙方的合作是一個雙贏的結果,華為借助寒武紀的AI芯片技術在芯片性能上超越高通、蘋果。而寒武紀戴著華為的光環,知名度顯著提高,接連發布新品,且獲得資本市場的青睞,迎來A輪、B輪融資。

但,2018年10月,華為全聯接大會上,公布了AI戰略以及全棧式解決方案,涉及云管端各個層面。此外,先后發布了兩款自研云端AI芯片,基于達芬奇架構的華為昇騰310、華為昇騰910。

這對于,營收主要來自于與華為IP授權的寒武紀而言,是一個利空消息,這意味曾經的大客戶、合作伙伴成為了競爭對手。

02、深擊靈魂的拷問

此次,上海證券交易所的問詢也主要集中在,失去客戶A(華為)后,對寒武紀的業務究竟產生了怎樣的影響。從總體營收上來看,2017年至2019年,寒武紀營收784.33萬元(人民幣,下同)、1.17億、4.44億。

歸屬凈利潤依次約為-3.81億元、-4105萬元、-11.79億元,三年累計虧損近16億。換言之,寒武紀一直未實現盈利,三年間虧損不斷加大。

虧損的主要原因,是研發投入過大。三年之間,寒武紀研發投入分別為2986.19萬元、2.4億元、5.43億元,累計累8.13億元。占營收比例為380.73%、205.18%、122.32%。

寒武紀智能終端處理器IP產品包括1A、1H、1M,主要是1A和1H兩款產品。三年間,寒武紀IP授權業務占總營收比例分別為98.95%、99.69%、15.49%。從2018年到2019年,出現斷崖式下滑。

其中,公司A(華為),對其營收貢獻784.33 萬元、11,702.52 萬元,6365.8萬元,占比98.34%、97.63%、14.34%。

所以,2018年到2019年,IP授權業務從營收主力迅速邊緣化的主要原因是,寒武紀未與華為就后續芯片IP授權協議達成新的合作。

在問詢函回復中,開篇主要就陳云霽、梁軍兩位關鍵人員進行介紹。大意是陳云霽在2016年3月至11月有限的兼職時間內,對寒武紀核心技術、主要產品沒有起到關鍵性作用。梁軍是寒武紀首席技術,于2017年9月從華為海思離職,鑒于寒武紀不屬于《競業限制協議》范圍之內,梁軍不存在違規、糾紛等情況。

并與華為海思撇清關系:

"梁軍在華為海思任職期間承擔的工作與其在寒武紀任職期間承擔的工作,分屬于芯片設計中不同的細分領域。梁軍在寒武紀任職期間,不存在利用華為海思的技術進行研發的情形。"

但是,梁軍在加入寒武紀的第一年,寒武紀就與華為終端芯片展開IP授權。有理由相信,寒武紀與華為的合作中,梁軍起到某些關鍵作用。

2019年,華為加速擺脫寒武紀的一年。這一年,寒武紀的總營收不降反升,達到4.44億。有兩點原因,其一,寒武紀業務加速轉型,推動云邊端一體化布局。2018年開始,寒武紀先后推出思元100(MLU100)、思元270(MLU270)、思元290(MLU290)芯片及云端智能加速卡,以及思元220(MLU220)芯片及邊緣智能加速卡,Cambrico Neuware軟件開發平臺。

其二,寒武紀憑借智能計算集群業務,云端智能芯片及加速卡業務,擴展到其他大客戶。2019年,通過智能計算集群業務,寒武紀拿到珠海+公司B(中科曙光)、西安的大單,其中,珠海項目,中科曙光負責總集成,占比61.03%,成為寒武紀最大客戶。

總之,IP授權業務遇到困境之后,寒武紀很快找到業務的新增長點。但是,依然沒有擺脫客戶集中度高的問題??蛻艏卸仍礁?,營收依賴性越強,企業風險就越大。

此外,與IP授權業務不同,智能計算集群業務處于行業發展初期階段,與通用計算集群不同:

“通用計算集群一般以X86 CPU為核心,并非為人工智能應用所專門設計。寒武紀以智能芯片為核心,僅解決人工智能 領域的計算需求,但在人工智能之外的領域不能代替X86 CPU為核心的通用計算集群。”

寒武紀提到拓展智能計算群系統業務的主要目的:

“通過該類業務帶動公司云端智能芯片及加速卡產品的推廣和銷售,擴大公司核心產品的用戶群體, 不會僅為了賺取系統集成相關的利潤而選擇集成其他廠商的智能芯片產品。”

換言之,智能計算集群業務與云端智能芯片及加速卡產品相輔相成,關聯緊密。盡管,寒武紀方面對智能計算集群業務的可持續性非常樂觀。因其產品上與浪潮、聯想等服務器廠商存在模式差異,不構成直接競爭關系。聯想、浪潮不單獨研發智能芯片,更多集中于通用計算群。

此外,云端智能芯片及加速卡產品通用性較強,通過了公司B(中科曙光)在內,以及浪潮、聯想、 新華三等多家主流服務器廠商的適配認證,可以直接搭載在該等廠商的各類型服務器產品中。除公司B(中科曙光)之外,還向浪潮、聯想、百度、金山云等客戶實現了銷售。

值得注意的是,相較于終端智能處理器IP產品,智能計算集群業務、云端智能芯片及加速卡產品的資金投入更重。這也是2018年到2019年,寒武紀研發投入增加126%,虧損加深的主要原因。

03、虧損是行業共性?

今年4月底,據外媒披露,AI芯片新星公司Wave Computing幾近倒閉,MIPS計劃終止,中國區關閉,已申請破產保護,進行資產重組。

同樣是,推動深度學習從邊緣到數據中心計算加速的AI芯片公司,因Wave Computing基于軟件可動態重構處理器CGRA架構、以及數據流Data Flow得芯片DPU較傳統GPU在能效、擴展性等更有優勢,適合于邊緣計算。Wave Computing一度被外界認為其有能力與英特爾、英偉達、ARM一爭高下。

除疫情加速Wave Computing資金鏈的斷裂,成為壓死駱駝的最后一根稻草外。Wave Computing的“隕落”,與其自身產品性能、戰略路線、市場定位、以及內部領導層意見不一致亦有很大關系。

即便疫情加速了云端AI的需求,但邊緣側的需求、發展尚在初始階段,Wave Computing過于注重邊緣層,實為戰略性失誤。同時,Wave Computing的產品并沒有達到宣傳上的那么好,2018年,收購MIPS與自身業務不符,都進一步加速了Wave Computing走向終點。

Wave Computing只是AI芯片行業的一個縮影。實際上,近兩年,AI芯片行業缺資金、缺人才、缺技術、難落地,已經成為行業內的痛點。

從整個AI投融資大環境上來看,近兩年,AI行業投融資變緩。過去,不斷有AI公司刷新融資紀錄的好日子,已一去不復返。據IT桔子數據披露,2020年第一季度,國內風險投資額較去年同期下降三分之一,總投資從去年1736億元下降至1191億元。加上疫情影響,可以預見,未來中小型AI企業的融資將更加困難。

(圖片來自網絡)

盡管,一部分AI企業依然在寒冬下獲得融資,如思必馳、燧原科技、云從科技等。但仔細觀察發現,融資主要原因是自我造血能力不足。

以人臉識別起家的曠視科技,是國內AI四小龍之一。2011年成立至今,共計融資100億人民幣。據2019年,曠視科技在港交所遞交的招股書顯示,2016年至2019年上半年虧損幅度翻倍增長,累計虧損96.53億。2019年上半年虧損達52億,超過2018年全年的33.52億。

AI人工智能概念寬泛,涉及的領域眾多,但以CV、NLP、語音識別等領域的企業占比最大,落地相對容易。越往基礎層,如芯片、云計算、大數據層面,難度越大,企業越少。

曠視科技所在的計算機視覺領域,屬于AI技術中較為好落地的領域。灼識咨詢報告顯示,曠視科技在手機軟件人臉識別算法服務市場占率超60%,但收入只有1.73億元。AI變現能力不足,研發投入較大,讓曠視科技營收不足以支撐支出。

計算機視覺領域尚且如此,再看AI芯片行業。

5月7日,云端AI芯片公司燧原科技獲得B輪融資。燧原科技表示,資金將用于產品量產,業務規模擴大,擴充技術支持團隊,高端專家引進,以及繼續投入第二代云端訓練和推斷產品的開發。資金用途透露出一個關鍵信號,即產品量產、產品研發、人才引進需要資金支持。

燧原科技在此時獲得融資是一個幸運兒,據媒體報道,AI芯片行業升溫、降溫的速度同等迅速。曾經被投資人吹捧的賽道,如今避之唯恐不及。據全天候科技報道,AI芯片的風口已經過去。AI芯片創業公司不再是好的投資標的,不少投資人開始繞著AI芯片走,不再看好AI芯片概念。

側面印證了,AI芯片研發投入大、周期長、落地慢、落地難。

但這并不意味著,AI芯片不能盈利。以英偉達為例,AI芯片一直是英偉達著重布局的業務。早在2015年,黃仁勛就稱英偉達是一家人工智能公司。2016年,英偉達先后推出面向深度學習的芯片Tesla P40、Tesla P4、Tesla P100,2017年推出面向高性能計算的Tesla V100,2018年推出AI訓練、推理的Tensor Core......

據其公布的截至1月26日的2020財年第四財季財報顯示,其營收31.05億美元,較同期增長41%,凈利潤9.5億美元,同比增長68%。“皮衣教主”黃仁勛稱,財報數據主要得益于英偉達加速計算業務,以及數據中心收入創下紀錄。

英偉達的吸金能力驚人,虧損并不是AI芯片行業的“常態”。

04、寒武紀何處去?

回到寒武紀的困境上。2018年,寒武紀開始云邊端一體化布局。AI芯片分為云端、邊緣端、終端三類。網絡公開數據顯示,云端AI訓練芯片占比最大,達49.5%,其次是終端AI推理芯片,占比29.8%,第三是云端AI推理芯片,占比20.7%。

據IDC數據顯示,云端推理和訓練所產生的云端智能芯片市場需求,預計將從2017年的26億美元增長到2022年的136億美元,年均復合增長率達39.22%。 云端AI芯片市場前景廣闊。

因而,市場上既有英偉達、英特爾這樣的傳統芯片廠商,又有谷歌、阿里巴巴、微軟、IBM、深鑒科技在內的互聯網、IT廠商、初創企業。但它們分別屬于GPU、CPU、ASIC、FPGA、DSP等不同類型的AI芯片。

寒武紀思元與華為海思昇騰310/910、阿里巴巴含光800、谷歌TPU、TPU EDGE屬于同一類型,即ASIC類AI芯片。GPU、ASIC又都屬于通用型AI芯片。

寒武紀的AI芯片類型以及一體化戰略,必將與英偉達、華為海思,甚至阿里巴巴、谷歌產生正面交鋒。面對巨頭,寒武紀有自己的優劣勢。

與英偉達相比,寒武紀優勢在于,可以針對國內客戶的生態和需求進行優化,并且為客戶提供快速響應、靈活的技術支 持服務,充分發揮芯片產品的性能。

較華為海思的優勢在于,進入該領域的時間更早,具備先發優勢。定位于獨立、中立的芯片公司,采用的是類似安卓理念的中立生態策略。

而與兩者相比,劣勢在于,資金實力及研發投入方面,英偉達2020年財年研發投入28.29億美元;華為海思2019年約為24.39億美元。軟件生態方面,英偉達的CUDA軟件平臺及相關生態完善。銷售網絡方面,英偉達、華為海思銷售網絡成熟,認知度、知名度高。

可以看出,寒武紀的優勢主要集中在中立、服務等“軟件”優勢上。一旦硬碰硬,劣勢將會顯露無疑。以營收和研發為例,2020年財年英偉達營收達109.18億美元,華為海思2018年營收75.73億美元,是寒武紀的幾百倍。

營收高,自然能夠支撐較高的研發投入。2019年,英偉達研發投入28.29億美元,研發費用率24.15%;英特爾133.62億美元 ,18.57% ;華為海思24.39億美元,21.12%。寒武紀的0.76億美元,不但遠遠超出自身營收收入,還不足巨頭的一個零頭。

總而言之,巨頭高研發,是在自我造血功能良好的情況下,良性支撐未來戰略、產品規劃布局。而寒武紀等創業型公司,沒有資金、營收優勢,只能依靠外部輸血,支撐業務向前。

2018年,成立剛剛兩年的國內AI芯片初創企業深鑒科技,被全球最大的FPGA企業賽靈思收購,成為國內眾多AI芯片明星創業公司第一個被巨頭收編的企業。

如今,優秀的創業公司被巨頭收購,或成為巨頭嫡系,找巨頭作靠山已經成為一種宿命。但也有一些像寒武紀等的企業,試圖挑戰、動搖巨頭的市場份額。

無論結局如何,寒武紀未來不可避免將受到兩方面的重壓,一個自然是前述提到的資金鏈與研發可持續的問題;另一個就是AI芯片的發展規律。

AI芯片不僅涉及工藝、制程,還與軟件、算法休戚相關。黃仁勛曾談及芯片軟件棧的難度,深度學習的挑戰之一在于軟件的豐富度,數據、模型、超參數需要慢慢學習。訓練方面,讓人們信任看不見的復雜系統障礙很大。推理方面,模型種類太多,下一步發展到多模型、多領域將會更難。

軟硬結合才是真正的AI芯片。AI芯片發展到后期,算法、軟件都將成為芯片性能提高的掣肘。兩年前,清華大學微電子研究所所長魏少軍教授曾表示,AI芯片很可能在未來兩到三年遇到挫折期,隨著AI芯片在資本市場的熱度下降,落地難度加大,大部創業者將成為先烈。

寒武紀如何“解題”,只能留給時間來解答。




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