被称为“AI芯片第一股“的寒武纪在2020年6月上市后，股价在当日上涨358%至295元，市值突破千亿元。在随后两个月大幅下跌，2020年底股价维持在150元左右。到2021年股价进一步下跌，截至8月3日收盘，股价为103.30元，总市值416.30亿元。

有关寒武纪估值的争议由来已久，芯片工程师高峰告诉财经网科技，在行业看来，寒武纪本身合理的市值应该在300亿到500亿元，以其目前的基础和销售额不足以支撑千亿元市值。

投资机构对此也有自己的看法，“上市时候的估值太高了，当时的市场定价偏离太远。多因素导致了高估值，政策导向向科技公司倾斜，可投资的科技标的稀缺，叠加市场情绪高亢。”一位关注AI芯片的私募机构投资人向财经网科技表示。

寒武纪内部人士告诉财经网科技，股价下跌在他看来是因为寒武纪净利润的持续亏损，而净利润的亏损背后则是芯片研发的巨大投入。

2017年到2020年，寒武纪营收为 784.33万元、1.17亿元、4.44亿元和4.59亿元；扣非后净利润分别为-2886.07万元、-1.72亿元、-3.77亿元和-6.59亿元。研发费用分别为 2986.19 万元、2.40亿元、5.43亿元 、7.68亿元，占营收比重分别为 380.73%、205.18%、 122.32%和167.38%。

营收持续增加，亏损却连续扩大，寒武纪需要向外界证明自身的商业能力。

平安证券半导体系列报告指出，预计到2024年，中国人工智能技术市场规模将达到172亿美元； 全球占比将从2020年12.5%上升到15.6%，中国人工智能技术市场是全球市场增长的主要驱动力；在AI计算的训练和推理两个领域， 已经有不少初创公司发布了GPU产品；若以10%-15%的国产化率来估算，国产GPU芯片市场规模大约在37-56亿元。

“市场规模大，但是寒武纪的研发目前还没有转化为能够满足市场需求的产品。”上述私募机构投资人向财经网科技表示。

寒武纪内部人士向财经网科技证实，目前寒武纪AI芯片产品面临着着通用性不高、商业客户拓展难的局面。

客户类型单一问题亟待解决

寒武纪于2016年3月成立，前身是中科院计算所2008年组建的探索处理器架构与人工智能的交叉领域10人学术团队。

公司经营模式为Fabless（无晶圆厂）模式，主要做智能芯片的设计和销售，将晶圆制造、封装测试等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。主要通过向客户提供处理器 IP 授权、芯片及加速卡产品、智能计算集群系统获取收入。

寒武纪声名鹊起是在2017年，当年华为旗舰手机Mate 10中的麒麟970芯片集成了寒武纪的智能处理器IP产品1A，其产品较早借此实现了商业化落地。

根据寒武纪上市招股书和2020年年报，2019年之前，IP授权业务是寒武纪营收的最大来源。2017～2018年终端智能处理器IP业务占主营业务收入比重分别为98.95%、99.69%。其中，华为海思为最大客户，贡献了2017年和2018年这一业务100%、97.94%的销售收入。

但2019年之后，华为海思开始自研芯片，不再与寒武纪继续合作，2019和2020年寒武纪IP授权业务分别下滑 41.23%、82.96% 。

谈及失去华为海思这一客户对寒武纪的影响，寒武纪工程师李庆对财经网科技表示：“肯定影响大，跟华为合作了以后曝光率多高，能较快上市跟这也有关系。”

对于华为不再与寒武纪合作的原因，多位受访者认为与华为自身的战略有关，同时也从侧面说明了AI芯片研发门槛不高。“AI芯片的门槛没有那么高，他们招点人自己能做，华为本来什么都想掌握在自己手里，所以就不合作了。”李庆指出。

“其实还是跟华为战略相关性比较强。AI芯片门槛不像传统的CPU设计难度那么高，开发成本也没有那么高，不然现在也不会有这么多新的企业涌现出来。”寒武纪软件工程师吴亮亮指出。

2019年开始寒武纪IP授权这一业务占营收比重大幅减少。2019 年和2020年公司主营业务收入绝大部分为云端智能芯片及加速卡业务和智能计算集群系统业务收入。

失去了华为海思后，寒武纪很难再拓展同等体量的客户。

寒武纪在其财报中指出，除华为海思外，公司其他 IP 授权业务客户销售规模较小;由于国内知名智能手机厂商绝大多数产品现阶段采用成熟手机芯片产品和方案，尚未大规模商用其自主研发的 SoC 芯片，这些厂商短期内不存在大规模采购公司处理器 IP 产品的需求。因此，现阶段公司智能处理器 IP 市场需求相对有限。

另一方面，集成电路巨头英伟达、英特尔、高通、联发科、华为海思等均对智能芯片投入大量资源进行研发或并购;集成电路行业IP巨头ARM等公司的进入，也加剧了终端智能处理器 IP 市场的竞争，IP 授权业务潜在市场空间进一步受到挤压，公司面临较大的竞争压力。

目前看，寒武纪有四大业务，智能计算集群系统业务、云端智能芯片及加速卡业务、边缘智能芯片及加速卡业务和IP授权业务。公司2020年营收4.59亿元，同比增长 3.38%，其中，智能计算集群系统业务收入3.26亿元，同比增长 9.95%；云端智能芯片及加速卡业务收入 8625.23万元，同比增长 9.34%;边缘智能芯片及加速卡业务2020年底才实现规模化出货，收入为2082.44 万元 。

智能计算集群系统业务是基于寒武纪云端智能芯片及加速卡产品，集成服务器、网络设备、存储设备等相关硬件设备提供给客户。

智能计算集群系统业务为目前寒武纪营收的最大来源，2020年年报显示占其营收的 70.96%。其中，第一大客户南京市科技创新投资有限责任公司开展的南京智能计算中心项目(一期)智能计算设备采购项目贡献了2.66亿元的营收，占这一业务收入比例的81.54%。

寒武纪2020年报对此指出，智能计算集群系统业务取决于下游客户对于人工智能算力的需求。如果下游客户对于人工智能数据中心的建设需求趋缓，公司智能计算集群系统业务面临着商业化进展障碍及可持续性风险。 

2020年，这一业务的前五大客户分别是：南京市科技创新投资公司，项目内容是智能计算中心；无锡数据湖信息技术有限公司，项目内容是易华录数据湖；中国科学院计算技术研究所数字经济产业研究院，项目内容是智能计算公共试验服务平台设备采购；北京市百度网讯科技有限公司，项目内容是海淀区人工智能计算处理中心；洛阳中科人工智能研究院有限公司，人工智能产业创新基地算力服务平台。其中无锡数据湖信息技术有限公司和百度网讯科技有限公司为商业客户。

寒武纪深度学习框架研发工程师韩凌对财经网科技表示，我们其实有两类客户，商业客户和非商业客户。一直以来商业客户没那么多，像政府、研究所我们不认为是商业客户。商业客户是我们一直想拓展的，但拓展难度比较大。

财经网科技采访中发现，业内的普遍共识是，商业客户相比非商业客户更有想象空间，商业客户多代表商业化竞争力更强。“我们都想做进互联网企业，这种企业如果做得比较好的话，芯片卖的比较多，市值肯定会有比较大的提升，但确实比较难做。”李庆表示。

按照应用，数据中心的AI芯片主要分成云端训练芯片和云端推理芯片，按照厂商类型，可以分为传统芯片厂商、跨界科技巨头和初创公司三类玩家。

传统芯片公司包括英伟达、AMD、英特尔、华为海思等，国内外目前80%的AI芯片市场由英伟达把控。跨界巨头包括了谷歌、阿里、百度等，他们加入AI芯片市场主要是因为业务需要，以收购创业公司和自主研发方式切入。初创公司中就包括了国内的寒武纪、燧原科技等。

对于商业客户的拓展难度，李庆介绍到：“大的互联网公司，寒武纪肯定都想合作，有专门的市场销售他们都会去谈，之前推过几个互联网公司，但没有成。现在还是非常重视这种商业客户，如果我们有一个业务能打进阿里、腾讯，应该是非常大的进展。”

专用型产品难以满足通用市场需求

商业客户拓展难原因之一是目前寒武纪AI芯片的通用性不高，如果启用寒武纪的产品，客户需要对应的付出很多开发上的成本，迁移成本较大。

寒武纪软件工程师李庆向财经网科技介绍了寒武纪与百度合作的例子。寒武纪为百度适配了一个网络，用了寒武纪的卡，百度却需要前前后后半年时间投入很多人力去做迁移。“当时是因为我们给百度解决了一个很大的业务痛点百度才用了我们的卡，如果提升不是很大，甚至只有10%或者20%的成本降低，百度不一定会用，因为迁移的人力成本很高。”

当前主流的AI芯片主要分为三类，GPU、FPGA、ASIC。GPU、FPGA均是前期较为成熟的芯片架构，属于通用型芯片。ASIC属于为AI特定场景定制的芯片，寒武纪芯片属于ASIC芯片。

目前为止，寒武纪推出了用于终端场景的寒武纪 1A、寒武纪 1H、寒武纪 1M 系列智能处理器;思元 100、思元 270 和思元 290云端智能芯片及加速卡，以及思元220边缘智能芯片及加速卡，以及适用于所有芯片与处理器产品的Cambricon Neuware 软件开发平台。

寒武纪的思元290，在市场中的主要竞争对手是英伟达的A100和V100GPU，以及华为海思的Ascend910智能芯片。

芯片工程师高峰指出寒武纪等几家初创公司的AI芯片产品专用性太强，因此销售受阻。因为专用性太强，套件的应用性不高，这就需要客户对应的付出很多开发上的成本，这些初创公司还不够成熟，客户更愿意使用像英伟达这种比较成熟的公司的产品，所以说没人愿意陪着初创公司来长跑。

“像寒武纪等这几家公司开发的AI芯片都是专用的AI，并不是通用型AI，所以应用场景比较窄。针对不同客户，寒武纪需要进行定制性的开发，每次的开发成本较高，这也是目前寒武纪的销售额没有可观增长的原因。”高峰进一步表示。

客户会在不同的产品之间进行对比，会看不同产品的性能提升度、使用后降多少成本。由于英伟达已经垄断了这一市场，客户迁移到一个新的平台意味着更高的成本。

尽管寒武纪为百度这样的公司解决了一定的痛点，但李庆认为，这相当于是给百度做了一个专用的解决方案，通用性不高。如果适配的百度这个业务模型升级了，有可能就用不上这些寒武纪的卡了。“适配成本确实挺高，但现在公司也在做一些通用的软件栈，最好是每个模型都都能用这个软件栈。但这比较难，越通用肯定技术开发难度越高。”

寒武纪软件工程师吴亮亮指出，国内基本上实力比较成熟的这些芯片，通过定制化的优化方式，可以达到和英伟达一样的效果或者是更好的效果，但想要覆盖所有的应用场景就比较困难。

软件生态建设尚需时日

上述问题背后是寒武纪和传统芯片巨头在软件生态上存在的巨大差距。

多位受访者指出，由于国内AI芯片行业发展处于早期，软件生态建设不完善导致的产品通用性不高是目前国产AI芯片面临的普遍问题，这也是国产AI芯片落地情况并不乐观的原因。

“目前国内的AI芯片无法如英伟达一样提供类似CUDA那样强大的开发平台。这个开发平台构建了从芯片算力，指令体系，算法适配，内核及应用一整套解决方案。这套解决方案兼容性和通用性均很高，通用性上适用于目前绝大部分算力需求场景，如智能驾驶，机器人，云等应用场景。这是目前我们的短板。“芯片工程师高峰指出。

高峰认为，英伟达能成功在于两方面，第一是硬件层面芯片功耗和性能方面很突出，第二在应用层面的支持非常好，就是所有的用户接口用起来都很容易，整个软件生态非常成熟，这是目前国内芯片公司还无法跨越的一个非常大的技术壁垒。

软件生态的建设需要投入巨大的人力和时间成本。2020 年末寒武纪拥有研发人员 978 人，较上年同期增加 43.82%。2020年研发费用 7.68亿元，同比增长 41.48%。其中职工薪酬 4.43亿元，同比增长 56.31%，测试化验加工费6861.10万元 。寒武纪在公告中指出，研发费用中的职工薪酬增加，因为2020 年研发人员数量较 2019 年增加较多，同时因半导体行业人才紧缺，研发人员平均薪酬有小幅增加。

寒武纪软件工程师吴亮亮认为英伟达的软件生态不是短期建成，AI芯片行业兴起其实也就5年时间，很多公司成立一两年，而英伟达花了10年以上才搭建了完善的生态系统，想要在三五年内达到接近的程度很困难。寒武纪也在2020年年报中指出，公司基础系统软件平台，Cambricon Neuware的生态完善程度与英伟达相比仍有一定的差距。

软件生态的完善需要具体的场景来提供支持，同时需要行业内合作伙伴的共同努力，而寒武纪目前商业客户仍然较少。“产品需要市场的检验，客户多了，反馈就多，再重新迭代。客户少，我们就只能看英伟达怎么做，然后我们跟着做。”李庆表示。

当下，寒武纪不仅面临着像英伟达这样传统芯片厂商的竞争，还面临着跨界科技巨头自研芯片的局面。这一领域的大客户使用英伟达的产品似乎更加顺手，对寒武纪来说拓展大的互联网公司作为客户不是一件容易的事情。显然，如何满足商业用户的通用性需求，是寒武纪能够在这一领域有所建树的关键所在，但无论在时间上，还是在投入上，对于寒武纪都是一个巨大的挑战。

（应采访者要求，文章出现的高峰、李庆、韩凌、吴亮亮均为化名）