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寒武纪科创板IPO获受理,募资28亿:三年营收50倍增长,计算集群业务成主力

继 12 月 5 日传出开始接受科创板上市辅导的消息后,国内 AI 芯片独角兽寒武纪 IPO 进程再次更新。3 月 26 日,寒武纪在创板上市的申请已获上交所正式受理。

最新披露的招股书显示,寒武纪计划募集资金约 28 亿元,将用于新一代云端训练芯片、推理芯片和边缘端智能芯片及系统的研发。其保荐机构为中信证券。
寒武纪成立于 2016 年 3 月,法定代表人、最终受益人为寒武纪 CEO、创始人陈天石,公司经营范围包括计算机系统服务;软件开发;销售计算机软件及辅助设备等。据介绍,寒武纪目前已形成以云端智能芯片及加速卡、智能计算集群系统为主,终端智能处理器 IP 为辅的业务矩阵。

目前,寒武纪已面向云端、边缘端、终端推出了三个系列不同品类的通用型智能芯片与处理器产品,以及共用相同自研指令集、处理器架构和基础系统软件平台,完成了「云边端一体化」建设,可覆盖人工智能领域高度多样化的应用场景(如视觉、语音、自然语言理解、传统机器学习等)。寒武纪以技术立业,是科创板上市的为数不多的「硬科技」属性企业。


营收三年 50 倍增长,现金流充沛

寒武纪在营收增幅方面表现不俗,据招股书披露,2017 年度、2018 年度和 2019 年度,寒武纪营业收入分别为 784.33 万元、11,702.52 万元和 44,393.85 万元,2018 年度和 2019 年度较前年增幅分别为 1392.05% 及 279.35%;2017-2019 年,公司营收增长超过 50 倍,营收实现高速增长。

毛利率方面,2017 年、2018 年和 2019 年,寒武纪综合毛利率分别为 100.00%、99.05% 和 67.73%,据相关数据统计,科创板已上市企业最近一期的毛利率均值为 52.29%,寒武纪综合毛利率大幅超过平均值。招股书显示,寒武纪终端智能处理器 IP 业务的毛利 99% 以上,而 2019 年公司拓展了云端智能芯片及加速卡、智能计算集群系统业务等新业务,故 2019 年毛利有所下降。

利润方面,据寒武纪招股书数据显示,2017 年度、2018 年度和 2019 年度,公司归属于母公司普通股股东的净利润分别为-38,070.04 万元、-4,104.65 万元和-117,898.56 万元。报告期内,寒武纪未实现盈利。

招股书显示,报告亏损的主要原因有两方面,一是「公司研发支出较大,产品仍在市场拓展阶段」;二是「报告期内因员工激励股份支付较大。」据招股书数据,于 2017 年度、2018 年度、2019 年度,寒武纪分别确认了研发费用 2,986.19 万元、24,011.18 万元和 54,304.54 万元,研发投入在科创板上市公司位列前茅,符合高科技、高研发投入、高增长的科创属性。2017 至 2019 年度,公司分别确认了股份支付费用 36,398.57 万元、17.48 万元、94,379.44 万元。

针对该数据,有投资人表示:「人工智能行业发展前期具有高研发投入、高市场投入的特点,从数据来看,寒武纪成立仅四年,亏损尚在可控范围。同时。寒武纪的股份激励额度在科创板上市公司中也位列前茅,通过股权激励,能够吸引和留住优秀人才,这对 AI 芯片这种重研发人才的行业尤为重要。」

另外,寒武纪在现金流方面表现突出,印证了之前对于公司在手现金超过 40 亿元的传言。据招股书显示,截止 2019 年底,寒武纪共计 46.68 亿的资产中,货币资金 3.83 亿元,其他流动资产(结构性存款及理财)39.20 亿元,现金流充沛。

在高科技公司受到广泛关注的应收账款方面,2017 年、2018 年和 2019 年,寒武纪应收账款账面净值分别为 441.09 万元、3,264.44 万元和 6,460.87 万元,占当期末资产总额的比例分别为 0.75%、1.07% 和 1.38%。而目前已上市 95 家科创板企业中,最新一期应收账款总额占期末资产总额比例均值为 16.9%,寒武纪应收账款占总资产比例大幅低于科创板上市公司平均水平,这也从侧面反映出寒武纪收入的含金量较高,其业务的拓展较为稳健。

IP 业务占比缩小,新业务成增长主力

据招股书介绍,寒武纪目前主营业务为云端智能芯片及加速卡、智能计算集群系统,终端智能处理器 IP 三大业务线。其中,2017 年、2018 年和 2019 年,公司主营业务收入占比分别为 99.38%、100.00% 和 99.99%,主营业务贡献显著。

具体收入结构如下表显示:

值得注意的是,2017 年和 2018 年,寒武纪主营业务收入主要来源于终端智能处理器 IP 许可收入;随着研发资源不断丰富以及市场渠道持续拓宽,2019 年,寒武纪拓展了云端智能芯片及加速卡业务与智能计算集群系统业务,使得主营业务收入大幅增加。招股书显示,2019 年,寒武纪云端智能芯片及加速卡 2019 年实现销售收入 7,888.24 万元,占主营业务收入比例为 17.77%;智能计算集群系统 2019 年实现销售收入 29,618.15 万元,占主营业务收入比例为 66.72%,明显超过了终端智能处理器 IP 的业务收入。

有媒体认为,寒武纪曾被质疑过度依赖华为终端芯片业务。如今披露的数据显示,这部分终端智能处理器 IP 业务已不再是其主要收入来源,新产品和业务贡献了大部分 2019 年度公司的收入,寒武纪所披露的业务信息充分回应了外界质疑。

作为一家典型的芯片设计公司,寒武纪的云端智能芯片和相应的智能计算集群才是主要的产品形态,终端智能处理器 IP 更多是公司在设立初期获取现金流、验证技术及产品的能力过渡阶段的成果。因此寒武纪收入的迅速增长,主要可归因于两大新产品的成功研发及产业化。

特别值得一提的是,2019 年,寒武纪贡献收入最大的业务板块「智能计算集群业务」承接了寒武纪首创的「AI+IDC」商业模式,该业务板块聚焦人工智能技术在数据中心的应用,为人工智能计算能力建设能力相对较弱的客户提供定制化的软硬件整体解决方案,以科学地配置和管理集群的软硬件、提升运行效率。

数据中心业务被市场认为极具发展潜力,相关报道显示,Nvidia 数据中心业务收入在 2015 年仅为 3.4 亿美元,自 2016 年起,Nvidia 数据中心业务增长迅速,以 72.23% 的年均复合增长率实现了 2019 年 29.8 亿美元的收入,其增速远远超过了 Nvidia 其他板块业务的收入。

根据 Nvidia 的预测,到 2023 年全球数据中心对于人工智能芯片的市场需求将达到 500 亿美元。其中,高性能计算市场规模将达到 100 亿美元,超大规模和消费互联网市场将达到 200 亿美元,云计算和工业互联网市场规模将达到 200 亿美元。如果寒武纪的智能集群业务最终可以占据全球 5% 的市场,则市场空间达到 25 亿美金,是当前的 60 倍。

智能计算集群作为「人工智能领域的新型基础设施」,将作为示范项目向各地推广,有望得到大规模复制。据悉,寒武纪的智能计算集群业务已经逐步实现产业化落地:2019 年,寒武纪分别与珠海市横琴新区管理委员会商务局、西安沣东仪享科技服务有限公司、上海脑科学与类脑研究中心达成了智能集群系统的相关合作。

高额研发投入,高速产品迭代

芯片行业历来被认为是「硬科技」的代表,衡量一家硬科技企业的成色,了解其科技水平的段位至关重要。以下从研发投入、研发团队、迭代速度、知识产权四个维度评估寒武纪的科技水平:

研发投入方面,据招股书,2017 年、2018 年和 2019 年,寒武纪研发费用分别为 2,986.19 万元、24,011.18 万元和 54,304.36 万元,研发费用率分别为 380.73%、205.18% 和 122.32%。

具体研发投入与营业收入占比见下图:

据公开数据显示,目前科创板已上市且已实现规模化营收并明确披露研发支出的 56 家企业,研发支出占营业收入比例均值仅为 13.31%,由此可见,寒武纪对研发的投入在科创板名列前茅。

研发团队方面,招股书披露,截至 2019 年底,寒武纪研发人员共计 680 人,占员工总数的 79.25%,其中,70% 以上研发人员拥有硕士及以上学位。同时,核心研发管理团队一直保持稳定,公司核心技术与研发团队进行了早期的学术研究和产业化工作,奠定了公司迅速跻身人工芯片行业前列的技术基础。

产品迭代方面,据媒体报道,成立四年,寒武纪每年都会推出和迭代新产品,相较于其他国外芯片设计公司与 A 股上市芯片设计公司以平均约每 1-3 年的迭代周期推出系列新产品,寒武纪的研发能力表现突出。

同时,招股书还披露了寒武纪的知识产权信息,数据显示,截至 2020 年 2 月 29 日,公司已获授权的境内外专利有 65 项(其中境内专利 50 项、境外专利 15 项),PCT 专利申请 120 项,正在申请中的境内外专利共有 1,474 项。专利一旦申请公开,就有可能被竞争对手获知技术路线,大量的在申请中的境内外专利,既能保护公司核心技术又能确保公开内容有限,从侧面反映出公司知识产权团队的规划能力突出。

综合来看,寒武纪在公司营收业绩、产品布局及发展前景方面均交出了不错的答卷。有投资人表示:「寒武纪的上市,能够通过资本市场更便捷、更高效地融资,加大投入研发,进一步加强智能芯片领域的龙头地位。」寒武纪的上市,有助于带动 A 股市场智能芯片整个产业链上下游的发展,A 股市场的「寒武纪概念股」均将受益。
产业寒武纪AI 芯片技术
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华为创立于1987年,是全球领先的ICT(信息与通信)基础设施和智能终端提供商。

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自然语言理解是人工智能的核心课题之一,也被广泛认为是最困难和最具标志性的任务。最经典的两个人工智能思想实验——图灵测试和中文房间,都是围绕自然语言理解来构建的。自然语言理解在人工智能技术体系中的重要性不言而喻,它一方面承载着机器和人的交流,另一方面直达知识和逻辑。自然语言理解也是人工智能学者孜孜以求的圣杯,机器学习的巨擘 Michael I. Jordan 就曾经在 Reddit 上的 AMA(Ask Me Anything)栏目中畅想用十亿美元建立一个专门用于自然语言理解的实验室。

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