寒武纪招股书首次披露:去年营收超4亿元,95%依赖前五大客户

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寒武纪招股书首次披露:去年营收超4亿元,95%依赖前五大客户
麻省理工科技评论 2020-03-27

2020-03-27

AI 芯片独角兽也首次向外界展示了一份自己的成绩单
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AI 芯片独角兽也首次向外界展示了一份自己的成绩单

3 月 26 日,上交所受理了中科寒武纪科技股份有限公司(以下简称:寒武纪)的科创板上市申请,这家备受业界关注的 AI 芯片独角兽也首次向外界展示了一份自己的成绩单。

此前,由于信息不够透明,外界对于寒武纪有诸多猜测,例如,依赖大客户华为,华为开始转向自研会给寒武纪造成重创,也有分析其巨额亏损难以为继的观点。

争议之下,真实的情况究竟如何?透过其招股书(申报稿)我们能略知一二。

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图|寒武纪芯片(来源:寒武纪官网)

上市募资 28 亿元,研发投入高于营收规模

根据寒武纪的招股书披露,本次上市拟公开发行不超过 4010 万股人民币普通股(A 股),募集资金规模预计约为 28.01 亿元。主要将用于新一代的边缘、云端智能芯片和系统项目的投入以及补充流动资金,其中补充流动资金需求高达 9 亿元,我们可以看到这家独角兽对资金着实非常渴望。

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图|上市募资用途(来源:寒武纪招股书)

从财务账面来看,巨额亏损并不假。在 2017、2018 和 2019 三个年度,寒武纪归属于母公司普通股股东的净利润分别为 - 3.81 亿元、-0.41 亿元和 - 11.79 亿元。不过营收增长水平还算是可观的,2018 年公司营收 1.17 亿元,2019 年则增长到 4.44 亿元,达到了上市的标准,至于还能不能持续翻倍增长需要看接下来的市场表现。

远超营收水平的研发投入可能是造成亏损最直接的原因。寒武纪最近三年累计研发投入合计 8.13 亿元,占最近三年累计营业收入的比例为 142.93%。2017 年、2018 年和 2019 年,公司研发费用分别为 0.29 亿元、2.40 亿元和 5.43 亿元,研发费用率分别为 380.73%、205.18% 和 122.32%。研发费用主要由职工薪酬、测试化验加工费、知识产权事务费等构成,截至 2019 年 12 月 31 日,公司研发人员为 680 人,占员工总数比例高达 79.25%。

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图|寒武纪的财务概况(来源:寒武纪招股书)

专利方面,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 1474 项。

股权架构方面,2019 年 9 月,寒武纪通过第六次增加注册资本同时第三次股权转让形成了上市前的股权架构,公司整体估值达 221 亿元。创始人陈天石持股 33.19% 为第一大股东,其次是中科算源,持股 18.24%。排名前十的股东还包括艾溪合伙、古生代创投、国投基金、南京招银、宁波瀚高、深圳新芯、艾加溪合伙、阿里创投,另外联想和科大讯飞均有一定比例的投资参与。

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图|寒武纪股权结构(来源:寒武纪招股书)

报告期内,寒武纪的客户集中度目前仍较高。2017 年、2018 年和 2019 年,公司前五大客户的销售金额合计占营业收入比例分别为 100.00%、99.95% 和 95.44%。

云、边、端均有布局,Fabless 经营模式

自 2016 年 3 月成立以来,寒武纪先后推出了用于终端场景的寒武纪 1A、寒武纪 1H、寒武纪 1M 系列芯片、基于思元 100 和思元 270 芯片的云端智能加速卡系列产品以及基于思元 220 芯片的边缘智能加速卡。目前产品体系其实已覆盖云端、边缘端的智能芯片及其加速卡、终端智能处理器 IP,快速完成了云、边、端三大场景的布局。

招股书提到,寒武纪 1A、寒武纪 1H 分别应用于 “某” 全球知名中国科技企业的旗舰智能手机芯片中,已集成于超过 1 亿台智能手机及其他智能终端设备中,根据此前的诸多公开信息,这家 “某” 企业显然是华为,华为曾在旗下手机处理器麒麟 970、麒麟 980 上集成寒武纪的 NPU IP,不过后来开始转向采用自研的“达芬奇架构”。此外,寒武纪也表示思元系列产品已应用于浪潮、联想等多家服务器厂商的产品中。

从产业模式来看,集成电路企业主要包括 IDM(垂直整合制造)、Fabless(无晶圆厂)、Foundry(代工厂)以及封装测试企业(OSAT),集成电路设计行业运营模式主要为其中的 IDM 模式和 Fabless 模式。

寒武纪的经营模式则是其中的 Fabless 模式,只专注于芯片的设计和销售,而将晶圆制造、封装测试等其余环节委托给晶圆制造企业、封装测试企业及其他加工厂商代工完成。

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图|寒武纪的主营业务(来源:寒武纪招股书)

在此基础上,公司的主营业务形成以终端智能处理器 IP、云端智能芯片和加速卡以及智能计算集群系统为主,那么怎么赚钱盈利?

举个例子,给华为麒麟芯片提供的就是 IP 授权服务,这里的商业模式是将已完成逻辑设计或物理设计的芯片功能模块(如处理器、DRAM 接口等)以商业授权的形式交付给客户使用,允许客户将其集成在自己的芯片设计版图中,并通过流片形成最终芯片产品。

IP 授权的收费模式分为两部分:一部分是固定费用(license 费用),在 IP 授权时支付一定费用;另一部分是提成费用(royalty 费用),一般是每一片使用其 IP 的芯片实现销售按一定金额或者单价比例收取一定费用。

而云端智能芯片主要以实体芯片或加速卡的形式应用于各类云服务器或数据中心中。寒武纪在完成芯片设计后,将最终的芯片版图交付给台积电进行晶圆代工,然后委托日月光或 Amkor 等厂商完成芯片的封装测试,再由电路板厂商使用芯片生产出加速卡销售给客户。

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图|寒武纪的主要产品研发进程(来源:寒武纪招股书)

招股书也披露,寒武纪的产品目前主要还是集中在国内市场,境内业务占比 99.81%,国际市场尚未有明显开拓。

而在业务模式和产品种类的战略定位上,这家独角兽还是蛮有野心的,长线路径要向 Nvidia、Intel、AMD、ARM、华为海思等行业领跑者看齐,同时也重点提到,公司是国际上少数能为云端、边缘端、终端提供全品类系列化智能芯片和处理器产品的企业之一、国际上少数同时具备人工智能推理和训练智能芯片产品的企业之一,以及国内少数具有先进集成电路工艺(7nm)下复杂芯片设计经验的企业之一。

大客户华为转向自主研发有多大影响?

对于一家成立才 4 年的芯片公司来说,先从行业大客户切入拿下订单维持生计,客户高度集中着实难以避免,不过这尚不是最关键的问题,问题是接下来如有大客户流失是否能成功开拓新的大客户资源,而且这些大客户是否会有持续性的需求增量。

招股书中提到,2017 年和 2018 年,公司向第一大客户 “公司 A” 销售占比较最高,公司 A 得到公司授权后,将寒武纪终端智能处理器 IP 集成于其旗舰智能手机芯片中,显然,这家 “公司 A” 代指大客户华为,在 2017 年、2018 年,可以说寒武纪主要的营收来源就靠对华为的销售,占总营收比例高达 98.34% 和 97.63%,这是唯一的寄托。

不过,寒武纪肯定也意识到,如果华为转向自研,弃用寒武纪的技术怎么办?

于是在 2019 年,寒武纪对大客户进行了新的开拓,其中对华为的销售金额占总营收的比重直接下降到 14.34%。2019 年最大的客户是政府项目,来自珠海市横琴新区管理委员会商务局,还有一个对 “公司 B” 的销售规模与华为相当,为 14.38%,文件中披露 “公司 B” 为公司关联方,寒武纪为这个客户提供加速卡和研发试制品。

回顾 2018 年 5 月,寒武纪的投资方之一联想曾首发推出一款搭载寒武纪 MLU100 智能处理计算卡的服务器 ThinkSystem SR650,同年 10 月份的安博会上,中国三大服务器提供商浪潮、联想、曙光都表示要推出搭载寒武纪 MLU100 芯片的服务器产品,从各种关联性来看,这个 “公司 B” 大概率或是联想。

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图|寒武纪前五大客户的销售占比(来源:寒武纪招股书)

2019 年是一个转折点,寒武纪在云端芯片和加速卡、智能计算集群业务方面针对服务器厂商、云服务厂商、企业和地方政府等进行了扩展,这让公司第一大客户销售占比大幅下降,初步实现客户的多元化,上市前其实已不存在单个客户销售比例超过公司销售总额 50% 的情况。

而且 2019 年,在公司的综合毛利率为 68.19% 的情况下,公司终端智能处理器 IP 实现许可销售收入仅为 0.68 亿元,占主营业务收入的比重也从 99.90% 降到了 15.49%。

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图|寒武纪不同业务产品线的毛利水平(来源:寒武纪招股书)

从截至 2019 年年底的营收构成来看,华为仍是寒武纪的前五大客户之一,如果华为正式弃用寒武纪的技术,改为自主研发的“达芬奇架构”,肯定会对寒武纪的营收规模造成重大不利,但这种影响并不足以致命,而且新开拓的客户资源也不可能都像华为一样有自主研发芯片的能力,去全面替代寒武纪的技术。

而对于华为,此前曾有知情人士称,在华为的内部 “达芬奇架构” 和“NPU IP”其实属于两个项目,由两个不同的团队推进,两个部门的研发工作基本上可以理解为两个相互独立的事件,这类似于内外部的跑马竞赛,如果外部的产品性能优于内部的产品,继续采用外部的技术也无可厚非,并不一定非要形成打压和竞争,最终的产品性能最好才是王道。

就 2019 年来看,寒武纪还在向华为提供服务,尽管销售金额从 2018 年的 1.14 亿元下滑至 2019 年的 0.64 亿元,但并非外界传闻的华为已与寒武纪彻底失去合作关系,双方合作实际上多半是双赢的结果,毕竟千金易得,经验难得。

全球智能芯片市场的崛起,顺势而为

根据全球半导体贸易统计组织(WSTS)的数据,2013 年至 2018 年期间,全球集成电路产业收入年均复合增长率为 9.3%,2019 年,全球集成电路产业总收入为 3304 亿美元,不过受贸易摩擦影响,较 2018 年度下降了 16.0%。

但技术上的大趋势是不可阻挡的,随着人工智能成为基础设施,更高性能的数据中心设备需求逐年增长,接下来的 5G 商用也势必会带动各种数据暴涨,服务类型扩大,终端、云端持续智能化升级等,如果寒武纪能在技术上保持优势,立足行业应该问题不大,如果能有机会开拓国际市场,前景仍值得期待。

寒武纪招股书首次披露:去年营收超4亿元,95%依赖前五大客户

图|全球集成电路产业市场规模(来源:WSTS)

另外,招股书中对我国集成电路产业进行了简要分析,与欧、美、日、韩等发达国家仍有差距,主要表现在以下几方面:

1、产业结构不够合理。我国集成电路产业以附加值较低的封装测试环节为主,技术含量较高的设计环节占比不到 40%,而发达国家芯片设计环节的产值占比超过了 60%。

2、产业集中度低,在国际竞争中缺乏具有核心优势的龙头企业。我国前十大芯片设计企业 2018 年的市场份额占有率仅为 40.21%,而全球前十大设计企业的市场份额在 70% 以上。

3、核心器件过度依赖进口,自给率低。2018 年中国集成电路进口总金额 3,166.81 亿美元,出口总金额为 860.15 亿美元,贸易逆差同比增长 11.21%。

同时,根据自身的研发经验,寒武纪也对 AI 智能芯片的迭代周期进行了预判。综合考虑到设计的研发周期、不同工艺下的制造周期、产品在市场的销售周期等因素,未来经过充分竞争后,云端智能芯片的迭代周期通常会在 2 年左右,边缘智能芯片的迭代周期通常会在 2-3 年左右,具备专门化、本地化人工智能处理能力的终端消费类电子芯片(如旗舰手机芯片)的迭代周期约为 1 年,其他中高端智能类 SoC 芯片的迭代周期约为 2 年。

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图|AI 智能芯片的发展趋势(来源:寒武纪招股书)

关于新兴的 AI 智能芯片是中国芯片企业的一大时代机会,在中国市场,有数据有场景更有国家政策近年来的不断扶持,人工智能从基础层到云端,再到广泛的应用端,对智能芯片需求量与日俱增,发展环境得天独厚,专用 AI 智能芯片将是我国芯片企业角逐的重要战场。

从目前的国际竞争梯队来看,泛人工智能类芯片第一梯队还是国际集成电路设计龙头企业,包括 Nvidia、Intel、AMD、Qualcomm、NXP、Broadcom、Xilinx、联发科、华为海思,以及以进行 IP 授权模式经营业务的 ARM、Cadence 和 Synopsys 等公司。

第二梯队则是寒武纪、地平线机器人、Graphcore、Wave Computing 等为代表的专业 AI 芯片设计公司,这类企业虽然与国际芯片巨头在成立时间、营收规模、技术积累以及生态开拓方面都相差甚远,但在人工智能算法和针对人工智能应用场景的技术方面已具备相当的优势,在这样的专用芯片领域,未来从独角兽企业中再跑出行业龙头并非没有可能。

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