AI芯片寒武纪深度经营分析报告

AI芯片寒武纪深度经营分析报告2020年8月HYPERLINKHYPERLINKHYPERLINKHYPERLINKHYPERLINKHYPERLINKHYPERLINKHYPERLINKHYPERLINKHYPERLINKHYPERLINKHYPERLINKHYPERLINKHYPERLINKHYPERLINKHYPERLINKHYPERLINKHYPERLINKHYPERLINKHYPERLINKHYPERLINKHYPERLINKHYPERLINKHYPERLINKHYPERLINKHYPERLINKHYPERLINKHYPERLINKHYPERLINKHYPERLINKHYPERLINKHYPERLINKHYPERLINKHYPERLINKHYPERLINKHYPERLINKHYPERLINKHYPERLINKHYPERLINKHYPERLINKHYPERLINKHYPERLINKHYPERLINKHYPERLINKHYPERLINKHYPERLINKHYPERLINKHYPERLINKHYPERLINKHYPERLINKHYPERLINKHYPERLINKHYPERLINKHYPERLINKHYPERLINK\l"br0"年全球边缘计算市场规模预测（亿美元）HYPERLINK\l"br0"HYPERLINK\l"br0".........................................................19HYPERLINK\l"br0"智能计算集群系统各业务营收情况（万元）HYPERLINK\l"br0".............................................................................20HYPERLINK\l"br0"公司未来三年分析预测（单位：百万元）HYPERLINK\l"br0".................................................................................22HYPERLINK\l"br0"可比公司估值表HYPERLINK\l"br0"HYPERLINK\l"br0"............................................................................................................................2241寒武纪：AI芯片国产龙头1.1公司发展历程：既是新秀，也是龙头寒武纪是全球智能芯片领域的先行者、国内人工智能芯片龙头厂商。寒武纪创立于2016年，聚焦云边端一体的智能新生态，致力打造各寒武纪已与智能产业的众多上下游企业建立了良好的合作关系。图表：公司主要发展历程资料来源：公司官网，艾瑞咨询，市场研究部1.2云边端一体化的四大主营业务图表：公司主要产品产品类型寒武纪主要产品推出时间2016年寒武纪1A处理器寒武纪1H处理器寒武纪1M处理器终端智能处理器IP2017年2018年思元100（MLU100）芯片及云端智能加速卡2018年云端智能芯片及加速卡思元270（MLU270）芯片及云端智能加速卡思元290（MLU290）芯片及云端智能加速卡2019年芯片样品测试中2019年边缘智能芯片及加速卡思元220（MLU220）芯片及云端智能加速卡CambriconNeuware持续研发和升级，以片与处理器产品）适配新的芯片基础系统软件平台资料来源：招股说明书，市场研究部1.2.1终端智能处理器IP5SoC智能处理器IP产品主要有1A、和1M系列，具体情况如下：图表：终端智能处理器产品及特点产品型号产品特点全球首款商用终端智能处理器IP产品，可支持视觉、语音和自然语言处理等消费电子领域的人工智能应用；根据客户的公开宣传信息，搭载寒武纪1A的某旗舰手机芯片在人工智能应用上达到了4核CPU25倍以上的性能和50倍以上的能效，采用该手机芯片的旗舰手机产品每分钟可识别2,005张图片。寒武纪1A（2016）寒武纪1H的功耗和面积等指标较上一代产品有显著提升，支持双核模式，并增加了对8位定点（INT8）人工智能运算的支持。根据客户的公开宣传信息，搭载寒武纪1H的某旗舰手机芯片，每分钟可识别4,500张图片，是上一代产品的2.2倍。寒武纪1H（2017）寒武纪1M7nm等先进工艺作了专门优化，进一步提升了处理器性能和能效；提供不同性能档位的处理器配置，支持多核模式；在业界率先支持定点化训练，可在终端支持人工智能训练任务。寒武纪1M（2018）资料来源：招股说明书，市场研究部IP备等。寒武纪智能终端处理器IP采用定制化的低功耗处理器可显著提升深度学习的处理速度和能效，适用于各类低功耗智能终端芯片。目前寒武纪智能处理器IP已成功打入华为海思、紫光展锐、晨星星宸半导体等多家公司的芯片和智能终端产业链。图表：公司智能处理器架构示意图资料来源：招股说明书，市场研究部1.2.2云端智能芯片及加速卡6景下复杂度和数据吞吐量高速增长的人工智能处理任务。公司于2018年推出了中国首款高峰值云端智能芯片思元1002019出了第二代产品思元，该系列下一款产品思元290已处于内部样品测试阶段，具体情况如下：图表：公司云端智能芯片及加速卡产品及特点产品型号产品特点中国首款高峰值云端智能芯片使用公司自研的MLUv01指令集，面向人工智能云端推理任务思元100基于台积电16nm先进工艺制造，芯片面积326平方毫米，推理场景典型功耗小于瓦在1GHz主频下，FP16理论峰值性能为16TOPS64TOPSINT8理论峰值性能为32TOPS（非稀疏）和128TOPS（稀疏等效理论峰值）（MLU100）在思元100基础上升级了指令集和芯片架构，提升了性能和能效，应用范畴拓展至人工智能训练，集成了丰富的视频图像编解码硬件单元思元270使用公司自研的MLUv02指令集，面向人工智能云端推理和训练任务（MLU270）基于台积电16nm先进工艺制造，芯片面积369平方毫米，推理场景典型功耗小于瓦在1GHz主频下，理论峰值性能为256TOPS（INT4128TOPS（INT8、64TOPS（INT16）使用公司自研的MLUv02指令集，面向复杂人工智能模型的云端训练任务基于台积电7nm先进工艺制造思元290（MLU290）采用了HBM2内存和先进的2.5DCoWoS封装，支持片间高速互联资料来源：招股说明书，市场研究部公司已量产的云端智能芯片及加速卡产品可提供从到的单加速卡单芯片计算能力。浪潮、联想、新华三等厂商与不同配置的服务器产品，单台服务器的人工智能计算能力最高可达集群，为客户提供更高的人工智能计算能力。1.2.3边缘智能芯片及加速卡2019年月推出了边缘智能芯片思元及相应的加速卡，可支持边缘计算场景下的智能数据分析与建模、的推处理器IP缘端（思元芯片）到云端（思元芯片）完整的智能芯片产品线，思元芯片的具体情况如下：7图表：公司边缘智能芯片及加速卡产品及特点产品型号产品特点产品优势思元220使用公司自研的MLUv02指令集，面寒武纪MLUv02架构基于片上网络向人工智能边缘推理任务（NOC基于台积电16nm95压缩，提升缓存有效容量和带宽。面向边缘侧量身定制的智能化解决方件单元和外设接口案。在U盘大小的尺寸下就可以提供8路高清视频的实时智能分析。思元220芯片支持多类神经网络，NeuWare软件栈可以轻松部署推理环境。BANGLang.编程环境可对计AI定制要求。思元220在1GHz的主频下，理论峰值性能为32TOPS（INT4（INT88TOPS（INT16芯片典型功耗小于瓦（MLU220）在8.25M2峰值性能为16TOPS（INT48TOPS（INT84TOPS（INT16）资料来源：招股说明书，公司官网，市场研究部1.2.4基础系统软件平台公司为云边端全系列智能芯片与处理器产品提供统一的平台级基础系统软件Cambricon场景之间的软件开发壁垒，兼具高性能、灵活性和可扩展性的优势，无须繁琐的移植即可让同一人工智能应用程序便捷高效地运行在公司云边端系列化芯片与处理器产品之上。在度和协同计算成为可能。Cambricon是公司打造云边端统一的人工智能开发生态的核心部件，其框架结构如下图所示：图表：基础系统软件平台框架结构资料来源：招股说明书，市场研究部1.3股权架构稳定2016年3833.19%股权，中科算源持有18.24%股权，艾溪合伙持有8.51%股权。本次公开发行后，三者分别持股、16.41%7.66%。图表：公司股权结构图资料来源：招股说明书，市场研究部1.4五大竞争优势公司是目前国际上少数几家全面系统掌握了智能芯片及其基础系统布局的展开，主要如下：图表：公司主要竞争优势资料来源：招股说明书，市场研究部1.5募投资金用途：聚焦研发9公司产品生产和技术研发实力，不会导致公司生产经营模式发生变下：图表：募集资金投资使用安排（单位：万元）项目名称新一代云端训练芯片及系统项目新一代云端推理芯片及系统项目新一代边缘端人工智能芯片及系统项目补充流动资金投资总额69,973.0760,016.9760,072.4790,000.00280,062.51第一年第二年40,143.8733,719.7131,284.3730,000.00135,147.95第三年17,969.3015,034.5217,262.2930,000.0030,000.0064,648.45合计资料来源：招股说明书，市场研究部3年内公司仍有其他5-6款芯片产品需进行研发投入。参照募投项目的研6估计未来3年内，除募集资金以外，仍需30-36亿元资金投入该等研3-4亿元加强IC硬件相关的公共组件技术和模块建设，投入3-4亿元加强跨芯片的基纪募资的必要因素。2公司财务分析：持续创收，持续研发2.1营收及净利润分析：尚未盈利20182019年，公司分别实现营业收入万元、万元和44,393.85万元。2018年公司营业收入同比增加10,918.20万元，增长率为1,392.05%，主要原因系人工智能技术和应IP的终端设备已实现规模化出货，使得公司终端智能处理器IP收入大幅增加。2019年公司营业收入同比增加32,691.32279.35%了云端智能芯片和加速卡、智能计算集群业务和相应的新客户。2018年和2019万元、-4,104.65万元和-117,898.56万元。公司目前尚未盈规模相对较小，自设立以来即从事人工智能芯片产品和技术的研发，为保持技术领先性，研发资金投入较大；此外，2019公司的股权激励也导致公司累计未弥补亏损大幅增加。10图表：公司营收及增速情况图表12：公司归母净亏损情况资料来源：招股说明书，市场研究部资料来源：招股说明书，市场研究部2.2主营业务结构分析图表：公司营收按产品拆分情况（万元）2019年度2018年度2017年度项目收入44,390.69占比收入占比收入779.47占比主营业务收入99.99%100.00%99.38%理器6,877.127,888.2429,618.1515.49%99.69%771.2798.33%云端智能芯片及加速卡17.77%66.72%--------智能计算集群系统其他其他业务收入合计7.193.150.02%36.31-0.31%-8.204.851.05%0.62%0.01%44,393.85100.00%100.00%784.33100.00%资料来源：招股说明书，市场研究部2018年，公司主营业务收入主要来源于终端智能处理器IP许可收入；2019算集群系统业务，使得主营业务收入大幅增加。20182019IP实现许可销售收入771.27万元、11,666.21万元，占主营业务收入的比重分别为98.95%99.69%和15.49%2018年，终端智能处理器IPIP公司终端智能处理器IP许可销售收入大幅增加。2019年，终端智能处理器IP许可销售收入同比下降较大，主要原因系公司于2018年向华为海思逐步交付了终端智能处理器IP2019年固定费用模式的IP许可销售收入相应下降。20182019年，公司推出了面向云端服务器市场的芯片思元100和思元及相关加速卡产品，20197,888.2417.77%。下游客户搭建智能计算集群系统。2019入29,618.15万元，占主营业务收入的比重为。2.3盈利能力分析图表：公司分产品毛利情况（万元）图表15：公司综合毛利及毛利率情况资料来源：招股说明书，市场研究部资料来源：招股说明书，市场研究部年、20182019年，公司营业毛利分别为万元、11,690.81万元和30,271.31万元，呈逐年增长趋势。2018年和201999.96%99.90%和68.19%下降趋势，主要原因系2019年公司拓展了云端智能芯片及加速卡、IP。2.4三费及研发费用分析图表：公司期间费用情况（单位：万元）2019年度占营业收2018年度占营业收2017年度占营业收项目金额金额金额入的比重入的比重入的比重销售费用管理费用研发费用财务费用合计1,901.31105,607.8954,304.54-431.344.28%621.604,407.56-269.715.31%12.001.53%237.89%122.32%-0.97%37.66%205.18%-2.30%37,204.142,986.19-144.424743.44%380.73%-18.41%161,382.39363.52%28,770.63245.85%40,057.905107.29%资料来源：招股说明书，市场研究部20182019万元、28,770.63万元和161,382.39万元，占营业收入的比重分别为、245.85%和363.52%2017年公司期间费用占营业收入的年期间费用占营业收122019年期间费高。费和知识产权事务费等构成。低，研发费用率较高。20182019年，公司业务处于快速发展阶额上升较快，超过了当期营业收入规模。2.5资产质量分析：轻资产加码研发图表：公司主要资产构成情况（单位：万元）2019-12-312018-12-31金额2017-12-31金额项目金额比例95.35%4.65%比例97.12%2.88%比例96.48%3.52%流动资产非流动资产合计21,723.12466,847.23295,394.408,750.7556,943.412,075.0659,018.46100.00%304,145.16100.00%100.00%资料来源：招股说明书，市场研究部公司资产总额呈快速增长态势，年末、2018年末和2019年末，公司总资产分别为59,018.46万元、304,145.16万元和466,847.23万元。2018年和2019年，公司资产总额分别增长万元和万元，主要系公司进行股权融资所致。公司以轻资产模式运营，资产以流动资产为主，年末、2018年末和2019年末，流动资产占总资产的比例分别为96.48%97.12%和95.35%。上述资产结构符合公司业务模式的特点。133产品性能强劲，行业前景开阔均为著名跨国公司，主要有Nvidia、Intel、AMD、ARM、华为海思产品以及自研的生态系统，将有望在强者如林的竞争格局中脱颖而出，享受人工智能带来空前的发展机遇。3.1终端智能处理器3.1.1同类产品的比较在终端智能处理器方面，公司对标的是ARM。在性能功耗比指标产品最高可提供单核INT8ARM类产品；在对推理和训练的支持方面，寒武纪1M可同时支持推理和ARM同类产品在推理功能之外是否支持训练尚未披露。ARM在市场上更具备先发优势，ARM在集成电路市场图表：终端智能处理器的对比情况面向训练/产品型号运算能力（理论峰值性能）性能功耗比推理任务1GHz（FP16疏峰值性能2TOPS（）寒武纪1A2TOPS/W@7nm推理子型号寒武纪1H81GHz主频下，非稀疏峰值性能1TOPS（INT8）子型号寒武纪1H16：1GHz主频下，非稀疏峰值性能0.5TOPSFP161TOPS（INT8稀疏峰值性能2TOPS（）寒武纪1H寒武纪1M4TOPS/W@7nm推理提供三种尺寸的配置，在1GHz主频下，INT8峰值性能分别为2TOPS4TOPS、8TOPS；INT4峰值性能分别为4TOPS8TOPS、16TOPS推理和训练5TOPS/W@7nm未披露推理，是否支持训练未披露推理，是否支持训练未披露推理，是否支持训练未披露ARM1GHz主频下，1TOPS1GHz主频下，2TOPS1GHz主频下，4TOPSEthos-N37ARM未披露Ethos-N57ARM5TOPS/W@7nmEthos-N77资料来源：公司招股书，市场研究部3.1.2全球半导体市场空间广阔全球半导体市场将从201846亿美元增长至2027亿9.13在该期间占据半导体14市场的最大份额，公司在半导体领域的业绩具有更大的弹性。图表：全球半导体市场（十亿美元）资料来源：IBS，市场研究部3.1.3深度挖掘潜在客户，客户多元化趋势明显2018IP授权业务收入分别占主营业务收入的比例分别为98.95%和99.69%，华为作为第一大客户，在其自家麒麟芯片上大量使用了公司的1A和1H芯片。2019年终端智能处理器IP授权业务收入相较于2018年下滑41.23%年主推寒武纪前正在洽谈的潜在客户有5家，预计有3家或以上客户会在年签约。由于IP授权从导入到大量出货需要一定的周期，年授权收入预计金额约1,650万元。公司的终端智能处理器IP握确定性订单，未来在该项目的业绩有望迎来反弹。3.2云端智能芯片及加速卡3.2.1同类产品的对比家都已采用7nm能力方面，英伟达凭借其最新发布的A100占据了领先位置，高于公CUDA软件生态成熟完备，在该领域处于绝对领先地位，相对公司、华为海思与英特尔具备显著的优势；在智能计算市场份额与认知度上，英伟达的GPU产品仍处于绝对领先地位，而公司、华为海思与英特尔的相关产品仍处于市场开拓期。发的7nm寒武纪思元290将凭借强悍的性能表现和出色的性价比帮助公司进一步开拓市场。15图表：云端智能芯片的对比情况面向训练/产品型号运算能力（理论峰值性能）性能功耗比制造工艺16nm推理任务寒武纪思元10032TOPS@INT8约0.5TOPS/W推理（非稀疏模式）（非稀疏模式）寒武纪思元270128TOPS@INT8研发中16nm约2TOPS/W研发中推理和训练寒武纪思元2907nm推理和训练推理和训练NvidiaTelsaT4NvidiaTesla130TOPS@INT812nm约2TOPS/W125TOPS@FP1612nm7nm约0.5TFLOPS/W推理和训练推理和训练V100NvidiaTesla624TOPS@INT8约2TOPS/W（非稀疏模式）（非稀疏模式）A100IntelGoya未披露未披露16nm16nm12nm7nm未披露未披露推理IntelGaudi推理和训练推理华为海思Ascend310华为海思16TOPS@INT8512TOPS@INT8约2TOPS/W约2TOPS/W推理和训练Ascend910资料来源：公司招股书，市场研究部3.2.2云端市场加速增长，带来巨大的增量市场自然语言等方向上的广泛应用使得计算能力需求呈现指数型增长趋势。根据Cisco的预计，2016年至2021年全球数据中心负载任务量将成2016年的不到250万个负载任务量增长到2021年的近570万个负载任务量。同时，随着云计算的不断发展，全球范围内云Cisco预计到2021年，计算能力更强的超级数据中心将达到62853%。16图表：2016年-2021年数据中心负载任务量变化图表22：2016年-2021年超级数据中心数量变化资料来源：公司招股书,市场研究部资料来源：公司招股书,市场研究部计将从2017年的26亿美元增长到2022年的136亿美元，年均复合增长率39.22%享受到市场规模加速扩张带来的红利。图表：2017年-2022年云端智能芯片市场规模及预测资料来源：公司招股书，IDC，市场研究部3.2.3新产品研发进展顺利，大订单确定性高20197888.2480.94%270都已实现了270已经拿到某服务器厂商和某人工智能领域领先企业确定性相对较高的采购订单，总体金额在5000万元左产品已处于内部样品测试阶段，已经处于与若干互段，预计在2021年形成规模化收入。3.3边缘端智能芯片及加速卡3.3.1同类产品的对比16nm/12nm17品目前略高于英伟达同类型产品，但预计英伟达未来会推出新款产场认知度上看，英伟达的边缘计算产品在全球范围内仍处于领先地公司的边缘芯片思元220发布时间较短，仍处于市场开拓期。图表：边缘端智能芯片的对比情况面向训练/产品型号运算能力（理论峰值性能）性能功耗比制造工艺推理任务推理寒武纪思元16TOPS@INT822016nm约2TOPS/WNvidia约Jeston16nm芯片功耗未披露推理1.5TFLOPS@FP16TX2Nvidia32TOPS@INT8Xavier12nm12nm约1TOPS/W推理推理华为海思约4-5TOPS@INT83559A约1.5TOPS/W华为海思16TOPS@INT812nm约2TOPS/W推理Ascend310资料来源：公司招股书，市场研究部要支撑。3.3.2多场景应用创造更大的市场潜能转移。边缘计算是5G网络架构中的核心环节，在运营商边缘机房智能化改造的大背景下，能够解决5G网络对于低时延、高带宽、海量以大幅提升生产效率，是智能制造的重要技术基础。根据Gartn