AI芯片行業(yè)之寒武紀(jì)研究報(bào)告

AI芯片行業(yè)之寒武紀(jì)研究報(bào)告一、公司技術(shù)積淀深厚，營收快速增長（一）公司是稀缺的

AI計(jì)算平臺公司公司在AI芯片領(lǐng)域技術(shù)積淀深厚，不斷拓展業(yè)務(wù)邊界。公司成立于2016年，創(chuàng)始人

陳天石是前中科院計(jì)算機(jī)所研究員。2010-2015年，陳天石在中科院工作期間的主要

研究方向是計(jì)算機(jī)體系結(jié)構(gòu)和計(jì)算智能，并就相關(guān)研究發(fā)表論文40余篇。2016年，

公司創(chuàng)立之初即推出了全球首款商用智能終端IP-寒武紀(jì)1A。截止2020年底，公司的

智能IP產(chǎn)品已搭載于超過1億臺智能手機(jī)和智能終端設(shè)備中。2018年，公司在云端AI芯片領(lǐng)域取得突破，推出了中國首款高峰值云端智能芯片-思元100芯片。之后，公

司陸續(xù)推出思元270、290和370，架構(gòu)持續(xù)升級，性能持續(xù)提升，與頭部廠商的技術(shù)

差距持續(xù)縮小。公司不斷拓展業(yè)務(wù)邊界，在邊緣計(jì)算場景推出思元220芯片，并布局

智能駕駛場景。（二）股權(quán)架構(gòu)：創(chuàng)始人持股

37.5%、阿里創(chuàng)投名列其中截至2021年9月，公司創(chuàng)始人持股37.5%。公司創(chuàng)始人陳天石持有公司29.9%的股份，

并通過艾溪合伙間接持有公司7.7%的股份，合計(jì)持有公司37.5%的股份，是公司的

控股股東和實(shí)際控制人。中科院計(jì)算機(jī)所通過中科算源間接持有公司16.4%的股份。

此外，公司的股東還包括國投基金、古生代創(chuàng)投等國有資金股東以及阿里創(chuàng)投等下

游企業(yè)。（三）營收快速增長、研發(fā)持續(xù)投入、員工隊(duì)伍擴(kuò)張公司營收高增長，2020年受疫情影響增速下滑。

2021年前三季度，公司營收2.2億

元，同比增長41.2%，主要原因是2020年底公司與相當(dāng)部分客戶簽訂框架協(xié)議，邊

緣端產(chǎn)品出貨量快速提升。2021H1，以思元220芯片為主的邊緣端智能加速卡業(yè)務(wù)

實(shí)現(xiàn)營收8374萬元，較去年同期顯著增長740%。2020年，公司營收4.6億，同比增

長3.4%，營收增速下降的主要原因是受疫情影響，占公司營收較大比重的智能計(jì)算

集群業(yè)務(wù)的部分項(xiàng)目實(shí)施和驗(yàn)收的進(jìn)度延緩。公司第四季度收入確認(rèn)金額較高。公司智能計(jì)算集群項(xiàng)目一般在年底交付，其占營

收比重較大，因此總營收在第四季度確認(rèn)收入比較高。2020年Q4的營收為3.0億元，

超過2020年前三季度營收總和1.6億元；2019年Q4的營收為3.3億元，超過2019年前

三季度營收總和1.1億元。公司于2021年12月披露中標(biāo)江蘇昆山智能計(jì)算中心基礎(chǔ)設(shè)

施建設(shè)項(xiàng)目，項(xiàng)目金額為5億元。若該項(xiàng)目在年底確認(rèn)收入，預(yù)計(jì)會給公司2021Q4

帶來較大的營收。2017-2018年，公司的營收主要來源為終端芯片IP。公司于2016-2018年間開發(fā)出了

1A、1H和1M芯片，以IP授權(quán)的形提供給華為海思。公司終端芯片IP業(yè)務(wù)的收費(fèi)分為

兩部分：1.

在IP授權(quán)時(shí)收的固定費(fèi)用：IP授權(quán)的固定費(fèi)用的收費(fèi)為許可技術(shù)通過驗(yàn)收后，許

可產(chǎn)品正式出貨前，按照授權(quán)許可實(shí)施進(jìn)度分階段收取相應(yīng)費(fèi)用。2017-2019年，

固定費(fèi)用收費(fèi)分別為285萬元、7395萬元和2200萬元，占比分別為37%、63%

和32%。2.

在產(chǎn)品銷售后收的提成費(fèi)用：按照使用其IP的芯片實(shí)現(xiàn)銷售時(shí)按單價(jià)比例收取

一定提成費(fèi)用。提成費(fèi)用為被授權(quán)方量產(chǎn)芯片并銷售許可產(chǎn)品后的每個(gè)季度末，

按照許可產(chǎn)品的累計(jì)銷售數(shù)量所在區(qū)間，分標(biāo)準(zhǔn)收取相應(yīng)費(fèi)用。2017-2019年，

提成費(fèi)用收費(fèi)分別為486萬元、4271萬元和4677萬元，占比分別為63%、37%

和68%。2019年，終端智能處理器IP許可銷售收入同比下降41.1%，主要原因系公司于2018

年向華為海思逐步交付了終端智能處理器IP，2019年固定費(fèi)用模式的IP許可銷售收

入相應(yīng)下降。2019年后，公司將業(yè)務(wù)發(fā)展重點(diǎn)由終端轉(zhuǎn)向云端后，終端智能處理器

IP業(yè)務(wù)將變?yōu)榇媪繕I(yè)務(wù)，收入以其搭載手機(jī)銷售額的提成收入為主。2019-2020年，智能計(jì)算集群業(yè)務(wù)成為營收主力。2018年之后，公司陸續(xù)推出性能

優(yōu)異的云端芯片，獲得數(shù)據(jù)中心建設(shè)類項(xiàng)目的較大金額訂單，營收結(jié)構(gòu)中智能計(jì)算

集群項(xiàng)目占比快速提升。2019年、2020年，智能計(jì)算集群業(yè)務(wù)分別實(shí)現(xiàn)營收3.0和3.3

億元，占營收比重為67%和71%。公司作為國產(chǎn)AI計(jì)算平臺公司，在產(chǎn)品性能快速追趕海外龍頭，技術(shù)差距縮小的情況下，本土優(yōu)勢逐漸顯現(xiàn)。2021年，公司邊緣端業(yè)務(wù)快速增長，占營收比重快速提升。2020年底公司與相當(dāng)部

分客戶簽訂框架協(xié)議，邊緣端產(chǎn)品出貨量快速提升。2021H1，以思元220芯片為主

的邊緣端智能加速卡業(yè)務(wù)實(shí)現(xiàn)營收8374萬元，較去年同期顯著增長740%，占營收比

重達(dá)到61%。此外，以思元290加速卡為主的訓(xùn)練整機(jī)業(yè)務(wù)也在2021H1實(shí)現(xiàn)收入

2603萬元，占營收比重為19%。低毛利業(yè)務(wù)的營收占比提升，影響公司整體毛利率。2017、2018年，公司的營收以

IP授權(quán)收費(fèi)為主，產(chǎn)品形態(tài)是軟件，所以毛利率較高。2019年之后，公司的營收以

智能計(jì)算集群系統(tǒng)業(yè)務(wù)為主，需要采購部分軟硬件設(shè)備，因此，導(dǎo)致了毛利率的降

低。2019、2020年，智能計(jì)算集群系統(tǒng)的利率分別為58.2%和61.9%，都低于公司

整體毛利率。2021H1，邊緣端業(yè)務(wù)快速增長，占營收比重由2020年的4.5%提升至

2021H1的60.7%。2020年，邊緣端業(yè)務(wù)的毛利率為49.0%，低于公司整體毛利率

65.4%。隨著公司低毛利業(yè)務(wù)占營收比重的提升，公司整體毛利率有所下滑。2021年，受上游芯片漲價(jià)影響，公司的毛利率有所下滑。公司前三季度營業(yè)成本為

1.1億元，同比增長77.0%，毛利率為50.8%，同比下降14pct。2021年全球汽車、消

費(fèi)電子的需求快速復(fù)蘇，產(chǎn)能供應(yīng)缺口擴(kuò)大，芯片價(jià)格快速上漲。公司受到上游晶

圓廠芯片價(jià)格上漲，成本快速上升。公司在2020年底與相當(dāng)部分客戶簽訂了邊緣端

芯片的框架協(xié)議，下游產(chǎn)品價(jià)格在年初已經(jīng)確定，上游新增成本無法短期轉(zhuǎn)嫁。2022、2023年，我們認(rèn)為，公司毛利率將在2021年的基礎(chǔ)上保持逐漸上升的趨勢。

主要原因（1）隨著芯片產(chǎn)能的提升，芯片制造成本增長趨穩(wěn)，公司成本端壓力趨緩。

（2）公司2021年11月推出的云端加速卡思元370預(yù)計(jì)2022年量產(chǎn)。云端加速卡的利

潤率要顯著高于邊緣端芯片。云端加速卡的放量將帶動公司整體毛利率的提升。公司存貨快速增長，為第四季度芯片產(chǎn)能緊張?zhí)崆白鰷?zhǔn)備。截止到2021年第三季度，

公司存貨高達(dá)2.2億元，較去年同期大幅增加190.9%。一方面，公司為第四季度智能

計(jì)算集群業(yè)務(wù)較大規(guī)模交貨提前采購備貨做準(zhǔn)備；另一方面，公司2021年邊緣端芯

片思元220快速放量，向上游晶圓廠采購量加大。上游芯片供應(yīng)商在第四季度產(chǎn)能緊

張，公司為預(yù)防潛在供貨短缺風(fēng)險(xiǎn)提前做好準(zhǔn)備。管理費(fèi)用率受大額股權(quán)支付費(fèi)用影響，人員快速擴(kuò)張，導(dǎo)致整體費(fèi)用率快速上升。

公司在發(fā)展早期以股權(quán)激勵(lì)的方式穩(wěn)定研發(fā)和管理團(tuán)隊(duì)，股權(quán)支付費(fèi)用全部計(jì)入管

理費(fèi)。2017-2021H1，公司的股權(quán)支付費(fèi)用分別為3.6億元、17.5萬元、9.4億元、1186

萬元和7833萬元。剔除掉股權(quán)支付費(fèi)用后，公司的總體費(fèi)用率呈現(xiàn)出逐年上升的趨

勢。研發(fā)費(fèi)用率由2019年的122%提升至2021H1的301%；管理費(fèi)用率由2019年的

25%提升至2021H1的58%；銷售費(fèi)用率由2019年的4%提升至2021H1的18%。一方面，公司大部分營收是在第四季度確認(rèn)，因此在年中季報(bào)的費(fèi)用率會相對較高，在

第四季度收入大量確認(rèn)后費(fèi)用率有望降低；另一方面，公司人員快速擴(kuò)張，人員成

本上升導(dǎo)致了整體費(fèi)用率的快速上升。公司員工由2019年底的858人擴(kuò)張到了2021

年6月的1298人，增長了51%。研發(fā)人員數(shù)量快速上升。公司的研發(fā)費(fèi)用超過了公司營收，是造成公司虧損的主要

原因。公司研發(fā)費(fèi)用率由2019年的122%提升至2021H1的301%，其大幅上漲的主要

原因是研發(fā)人員的擴(kuò)張和薪酬待遇的提升。公司的研發(fā)人員由2019年底的680人快

速擴(kuò)張至2021年6月的1002人，增加了47%。研發(fā)人員薪酬穩(wěn)定提升。隨著各大互聯(lián)網(wǎng)廠商加大芯片研發(fā)支出，芯片設(shè)計(jì)人才需

求增大，增大了公司提升研發(fā)人員待遇的壓力。2021H1，研發(fā)人員平均薪酬為25.7

萬元，同比增加24.8%。公司對于研發(fā)人員的年終獎(jiǎng)?wù)夹匠瓯戎剌^大，2020年底研

發(fā)人員的平均薪酬為46.5萬元，顯著高于2020H1的20.6萬元。我們預(yù)計(jì)未來，研發(fā)團(tuán)隊(duì)擴(kuò)張到一定規(guī)模后會保持穩(wěn)定的狀態(tài)。公司的研發(fā)工作聚

焦在芯片和加速卡產(chǎn)品迭代和軟件平臺的升級上。我們預(yù)計(jì)公司針對AI應(yīng)用可預(yù)見

的場景研發(fā)團(tuán)隊(duì)組建完成后，整體研發(fā)人員的規(guī)模將保持穩(wěn)定。公司通過股權(quán)激勵(lì)的方式穩(wěn)定研發(fā)團(tuán)隊(duì)。公司通過股權(quán)激勵(lì)等方式引進(jìn)科研人才、

保障公司現(xiàn)有團(tuán)隊(duì)的穩(wěn)定。公司成立了艾溪合伙和艾加溪合伙兩個(gè)股權(quán)激勵(lì)平臺，

2017-2020年，公司分別發(fā)生股份支付費(fèi)用3.6億元、17萬元、9.4億元和1186萬元。公司2020年底和2021年8月的股權(quán)激勵(lì)預(yù)計(jì)給公司2021-2025年帶來較大攤銷費(fèi)用。

公司于2020年12月對490名員工授予股權(quán)激勵(lì)，研發(fā)人員占比75.7%，預(yù)計(jì)2021-

2024年攤銷費(fèi)用總計(jì)3.2億元；公司于2021年8月對641名員工授予股權(quán)激勵(lì)，研發(fā)

人員占比80.0%，預(yù)計(jì)2021-2025年攤銷費(fèi)用總計(jì)2.7億元。這兩個(gè)股權(quán)激勵(lì)計(jì)劃預(yù)

計(jì)給2021-2025年產(chǎn)生攤銷費(fèi)用分別為2.0億元、2.0億元、1.2億元、5812萬元和1238

萬元。公司快速擴(kuò)張，虧損逐步擴(kuò)大。剔除掉股權(quán)激勵(lì)的影響后，2018-2021H1，公司歸

母凈利潤分別為-4087萬元、-2.4億元、-4.2億元和-3.1億元；歸母凈利率分別為34.9%、-53.0%、-92.1%和-227.2%。公司虧損的主要原因是人員不斷擴(kuò)張，人員成

本上升。我們認(rèn)為公司營收規(guī)模達(dá)到一定程度后，各項(xiàng)財(cái)務(wù)指標(biāo)將呈現(xiàn)出比較健康

的狀態(tài)。二、公司新品性能大幅提升，有望擴(kuò)大客戶覆蓋面（一）公司產(chǎn)品矩陣完整、新品性能大幅提升公司圍繞“云-邊-端”各場景打造完整AI芯片產(chǎn)品矩陣。公司針對于計(jì)算集群、自動

駕駛、邊緣計(jì)算和AIoT設(shè)備等AI算力需求旺盛的領(lǐng)域開發(fā)了完整的AI算力芯片矩陣。

公司在研發(fā)上持續(xù)大量投入，新產(chǎn)品陸續(xù)推出，在各場景廣泛應(yīng)用。2020年公司三

大核心產(chǎn)品云端智能芯片及加速卡、邊緣端智能加速卡和終端智能處理器IP，分別

實(shí)現(xiàn)營收8625萬元、2082萬元和1172萬元。此外，公司為云邊端全系列智能芯片與

處理器產(chǎn)品提供統(tǒng)一的平臺級基礎(chǔ)系統(tǒng)軟件CambriconNeuware，打破了不同場景

之間的軟件開發(fā)壁壘，兼具高性能、靈活性和可擴(kuò)展性的優(yōu)勢。公司“云-邊-端”芯片及加速卡產(chǎn)品1.

云端場景下，思元270、思元290芯片為云計(jì)算和數(shù)據(jù)中心場景下的AI模型的訓(xùn)

練和推理任務(wù)提供高性能、高計(jì)算密度、高能效的硬件計(jì)算資源。2020年，公

司推出了玄思1000智能加速器，集成了4個(gè)思元290加速卡，可提供4.1PetaOPS

（INT4）的算力，相當(dāng)于一個(gè)小型計(jì)算中心的算力。2021H1，以玄思1000作為

主要產(chǎn)品的訓(xùn)練整機(jī)業(yè)務(wù)已經(jīng)實(shí)現(xiàn)營收2604萬元；以思元270、290芯片為主的

云端智能芯片及加速卡產(chǎn)品實(shí)現(xiàn)營收1877萬元。2.

邊緣端場景下，公司2019年底推出的思元220芯片為邊緣計(jì)算各場景下的智能

數(shù)據(jù)分析與建模、視覺、語音、自然語言處理等多樣化的AI算力支持?；谒荚?/p>

220芯片的M.2加速卡可提供8TOPS（INT8）的算力，廣泛應(yīng)用于車路協(xié)同、云

游戲等邊緣計(jì)算場景。2020年底公司與相當(dāng)部分客戶簽訂框架協(xié)議，出貨量快

速提升。2021H1，以思元220芯片為主的邊緣端智能加速卡業(yè)務(wù)實(shí)現(xiàn)營收8374萬元，較去年同期顯著增長740%。3.

終端應(yīng)用場景下，公司推出的1H和1M芯片可為智能手機(jī)、AIoT等設(shè)備提供圖像

分析、目標(biāo)識別、語音識別、自然語言處理等智能應(yīng)用的算力支持。公司2018

年推出的1M芯片基于7nm工藝，可提供8TOPS（INT8）的算力。2021H1，公

司的終端智能處理器IP業(yè)務(wù)實(shí)現(xiàn)營收617萬元。公司早期收入以芯片IP授權(quán)為主，2018年以后以標(biāo)準(zhǔn)化的芯片和加速卡產(chǎn)品為主。

公司于2016-2018年間開發(fā)出了1A、1H和1M芯片，以IP授權(quán)的形式賣給華為海思。

公司終端芯片IP業(yè)務(wù)的收費(fèi)分為兩部分：一部分是固定費(fèi)用，在IP授權(quán)時(shí)收取一定費(fèi)

用；另一部分是提成費(fèi)用，按照使用其IP的芯片實(shí)現(xiàn)銷售時(shí)按單價(jià)比例收取一定提

成費(fèi)用。2018年，公司開發(fā)出了用于云端和邊緣端的芯片和加速卡后，以售賣標(biāo)準(zhǔn)化的產(chǎn)品

收入為主。邊緣端的思元220主要是以芯片為主的產(chǎn)品形態(tài)出售。云端的思元100、

270、370是以加速卡為主的產(chǎn)品形態(tài)出售。云端的思元290加速卡主要是集成在玄

思1000服務(wù)器以訓(xùn)練整機(jī)的產(chǎn)品形態(tài)出售。

此外，公司還為大型智能計(jì)算中心提供云端加速卡和系統(tǒng)軟件，采用一次性交付的

智能計(jì)算集群業(yè)務(wù)。公司發(fā)布第三代產(chǎn)品，思元370較上一代產(chǎn)品性能提升較大。2021年11月，公司發(fā)布基于最新MLUarch03架構(gòu)的第一款產(chǎn)品思元370芯片及加速卡。與上一代產(chǎn)品相

比，在75w的散熱水平下，思元370加速卡的算力（INT8）達(dá)到了192TOPS，是思元

270加速卡算力的兩倍。此外，思元370芯片使用了高帶寬且低功耗的LPDDR5內(nèi)存

類型，內(nèi)存帶寬是上一代產(chǎn)品的3倍，訪存能效達(dá)GDDR6的1.5倍。公司芯片架構(gòu)已升級到第四代。公司已發(fā)布了四代芯片架構(gòu)，同步將指令集升級到

了第四代MLUv03。公司推出的思元370是基于最新架構(gòu)MLUarch03，其整體上有三

大創(chuàng)新：（1）采用芯粒技術(shù)：在一個(gè)芯片中封裝多顆芯粒，每顆芯粒具有獨(dú)立的AI計(jì)算單元、內(nèi)存、IO及接口，實(shí)現(xiàn)低功耗、低延時(shí)和超高寬帶；（2）設(shè)計(jì)了新一代

張量計(jì)算單元，內(nèi)置Supercharger模塊大幅提升各類卷積效率；（3）采用全新的多

算子硬件融合技術(shù)，在軟件融合的基礎(chǔ)上大幅減少算子執(zhí)行時(shí)間?；诙嘈玖＜軜?gòu)

的思元370可通過不同的組合為客戶提供更多樣化的產(chǎn)品。我們認(rèn)為，公司擁有芯片

指令集設(shè)計(jì)、先進(jìn)制程的7nm工藝設(shè)計(jì)等具有競爭力的芯片設(shè)計(jì)技術(shù)。這些核心技

術(shù)是公司能快速推出面向多個(gè)場景的芯片產(chǎn)品矩陣的基礎(chǔ)。公司的系統(tǒng)軟件升級，軟硬件協(xié)同能力進(jìn)一步加強(qiáng)。公司不僅采用了新一代的芯片

架構(gòu)，還同步升級了Neuware系統(tǒng)軟件。其采用了公司自研的MagicMind推理加速引

擎，支持跨框架的模型解析、自動后端代碼生成及優(yōu)化。MagicMind可幫助用戶在

MLU、GPU、CPU訓(xùn)練好的算法模型上，降低用戶的研發(fā)成本，減少將推理業(yè)務(wù)部

署到寒武紀(jì)全系列加速卡產(chǎn)品上。此外，MagicMind和深度學(xué)習(xí)框架Tensorflow、

Pytorch深度融合，使得用戶可以無縫地完成從模型訓(xùn)練到推理部署的全部流程，進(jìn)

行靈活的訓(xùn)練推理業(yè)務(wù)混布和潮汐式的業(yè)務(wù)切換，可快速響應(yīng)業(yè)務(wù)變化，提升算力

利用率，降低運(yùn)營成本。我們認(rèn)為Neuware的升級是公司通過提升軟件的易用性從

而提升硬件產(chǎn)品對于用戶的吸引力，進(jìn)一步加強(qiáng)了軟硬件的協(xié)同效應(yīng)。（二）公司研發(fā)快速推進(jìn)，與頭部廠商差距逐漸縮小公司產(chǎn)品在多個(gè)場景快速滲透，新的成長驅(qū)動力不斷出現(xiàn)。公司自2015年成立以來，

每一年都有新產(chǎn)品推出。2017-2018年，公司的主要營收來自于終端芯片IP產(chǎn)品，其

超過97%的收入都是來自于華為海思。公司的1A、1H和1M芯片向華為海思授權(quán)IP許

可，收取授權(quán)費(fèi)，并作為集成在麒麟系列芯片的AI模塊搭載于華為的旗艦手機(jī)上。隨著華為旗艦手機(jī)的快速放量，公司營收從2017年的771萬元，快速增長到1.2億元。

2019年以來，公司的云端芯片出貨量逐漸提升，成為驅(qū)動公司成長的新動力。2020

年，思元100、270以加速卡或智能計(jì)算集群的形式實(shí)現(xiàn)營收4.1億元，占營收比重為

90%。2021H1，公司的邊緣端業(yè)務(wù)快速增長，思元220芯片實(shí)現(xiàn)營收8374，同比增

長740%。公司研發(fā)進(jìn)度較快，與頭部廠商差距逐漸縮小。我們通過對比寒武紀(jì)與全球頭部AI芯片公司可以發(fā)現(xiàn)：（1）公司研發(fā)進(jìn)度較快：2018-2021年，公司分別推出了思元

100、270、290、370芯片，性能不斷提升，算力功耗比分別為0.4、1.8、1.5和

1.7TOPS/W。與之相比，華為海思在2018、2019年推出昇騰310、910芯片后，無

新的AI芯片推出；英偉達(dá)在2018年推出V100芯片后，2020年才推出新的A100芯片；

（2）與頭部廠商差距逐漸縮?。汗?019年推出的思元270在算力上與英偉達(dá)的

V100在同一水平，但研發(fā)進(jìn)度晚了一年。2020年，英偉達(dá)的A100算力是思元290的

1.2倍，算力功耗比是其1.3倍。2021年，在能耗都在150W的水平下，公司的思元370

的算力與英偉達(dá)的A10芯片在同一水平。寒武紀(jì)云端AI芯片性能指標(biāo)接近主流芯片，有望擴(kuò)大下游客戶覆蓋面。2021年11月

公司推出思元370芯片及加速卡，在能耗都在150W的水平下，思元370的的整數(shù)算

力（INT8）為256TOPS左右，與A10在同一水平；浮點(diǎn)數(shù)算力（FP32）為24TFLOPS，

略低于A10?？傮w來說，寒武紀(jì)思元370已經(jīng)具備和英偉達(dá)A10直接競爭的技術(shù)基礎(chǔ)。

思元370已陸續(xù)送測客戶，包括阿里云在內(nèi)的部分客戶已完成測試、導(dǎo)入。未來，隨

著寒武紀(jì)AI芯片的性能持續(xù)提升，其有望擴(kuò)大下游客戶覆蓋面。（三）阿里云已完成對思元

370

的測試和導(dǎo)入，未來有望擴(kuò)大客戶覆蓋面在數(shù)據(jù)中心場景中，AI算力需求快速增長。隨著AI應(yīng)用開發(fā)量和使用量的增加，在

數(shù)據(jù)中心中用于AI模型開發(fā)的算力需求快速增長。以全球最大的GPU供應(yīng)商英偉達(dá)

為例（同成本的GPU計(jì)算性能遠(yuǎn)超CPU，故被廣泛用作AI底層計(jì)算資源），2015-2020

年，英偉達(dá)的數(shù)據(jù)中心業(yè)務(wù)營收CAGR為81.6%，占營收比重由6.8%提升至2020年

的40.2%。英偉達(dá)的數(shù)據(jù)中心業(yè)務(wù)發(fā)展迅猛，為國內(nèi)AI計(jì)算平臺公司的發(fā)展提供了參

考。就數(shù)據(jù)中心業(yè)務(wù)的營收規(guī)模而言，寒武紀(jì)與英偉達(dá)有較大差距。英偉達(dá)數(shù)據(jù)中心業(yè)

務(wù)涉及的場景覆蓋云計(jì)算和邊緣計(jì)算兩個(gè)場景。因此，我們將寒武紀(jì)云端芯片和加

速卡、邊緣端芯片和加速卡、訓(xùn)練整機(jī)和智能計(jì)算集群四項(xiàng)業(yè)務(wù)加總后，與英偉達(dá)

的數(shù)據(jù)中心業(yè)務(wù)相對比。2019-2021H1，寒武紀(jì)這四項(xiàng)業(yè)務(wù)營收分別為3.8億元、4.3

億元和1.3億元，僅相當(dāng)于英偉達(dá)數(shù)據(jù)中心業(yè)務(wù)的1.9%、1%和0.5%。寒武紀(jì)與英偉達(dá)覆蓋下游客戶類型有差異。2019年，寒武紀(jì)與珠海橫琴新區(qū)管委會

商務(wù)局和陜西省西咸新區(qū)灃東新城管委會控股的西安灃東儀享科技達(dá)成了智能計(jì)算

集群系統(tǒng)的相關(guān)合作，分別實(shí)現(xiàn)收入2.1億元和8108萬元，占當(dāng)期總收入的63%。

2020年，寒武紀(jì)獲得南京智能計(jì)算中心（一期）項(xiàng)目訂單3億元；2021年，寒武紀(jì)獲

得江蘇昆山智能計(jì)算基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)項(xiàng)目訂單5億元。與之相比，英偉達(dá)的AI芯片主要

客戶是全球云計(jì)算廠商。2019年5月，全球前四大云計(jì)算廠商（亞馬遜AWS、谷歌

云、微軟Azure和阿里云）提供的2000種應(yīng)用實(shí)例需要由專有的AI加速卡來驅(qū)動，其

中超過97%的加速器都是來自英偉達(dá)。算力和算力功耗比是云計(jì)算廠商采購AI芯片時(shí)的主要考量因素。寒武紀(jì)云端芯片

100、270和290的客戶中，云廠商占比較少，主要原因是其性能與包括英偉達(dá)在內(nèi)

的主流AI芯片廠商仍然存在一定差距。2018年，寒武紀(jì)推出第一代云端AI芯片思元

100。同年，英偉達(dá)推出基于第六代Volta架構(gòu)的V100芯片，浮點(diǎn)數(shù)算力高達(dá)125

TFLOPS，遠(yuǎn)超思元100的16

TFLOPS的算力。2020年，寒武紀(jì)推出的思元290芯片

整數(shù)算力為512

TOPS，低于英偉達(dá)推出的A100芯片624

TOPS的算力。在云端AI芯

片市場領(lǐng)域，英偉達(dá)芯片性能的相對優(yōu)勢是其取得較高市場份額的重要保障。阿里云已完成了思元370的測試及導(dǎo)入。2021年寒武紀(jì)推出的思元370的性能與英偉

達(dá)A10具備直接競爭的技術(shù)基礎(chǔ)。阿里云基礎(chǔ)設(shè)施異構(gòu)計(jì)算團(tuán)隊(duì)已經(jīng)完成了思元370

的測試及導(dǎo)入，結(jié)合阿里云震旦異構(gòu)計(jì)算加速平臺完成了ODLA的接口適配，總體性

能表現(xiàn)良好?；谝园⒗餅榇淼膰鴥?nèi)主流云計(jì)算公司對于思元370的測試、導(dǎo)入的

進(jìn)程，我們預(yù)計(jì)，未來隨著思元370的量產(chǎn)，公司有望擴(kuò)大云計(jì)算、車聯(lián)網(wǎng)與自動駕

駛、物聯(lián)網(wǎng)邊緣計(jì)算等下游領(lǐng)域覆蓋面，推動商業(yè)化落地規(guī)模上一個(gè)新臺階。三、AI芯片下游應(yīng)用場景廣闊（一）AI算力是數(shù)據(jù)中心算力的主要驅(qū)動力之一中國市場的AI服務(wù)器出貨量和滲透率都有提升。根據(jù)IDC的數(shù)據(jù)，2019年中國市場

的服務(wù)器出貨量為319萬臺，其中AI服務(wù)器出貨量為7.9萬臺，滲透率為2.5%，較2018

年提升0.9pct。未來，隨著AI模型訓(xùn)練和應(yīng)用的興起，需要支持AI功能的服務(wù)器將持

續(xù)增加。IDC預(yù)計(jì)，中國AI服務(wù)器2021年的市場規(guī)模為57億美元，同比增長61.6%；

2025年市場規(guī)模將增長到109億美元，2021-2025年的CAGR為17.5%。GPU更適合AI運(yùn)算，單位AI服務(wù)器上的GPU數(shù)量在提升。從內(nèi)部結(jié)構(gòu)上比較，GPU比CPU擁有的更多的運(yùn)算單元，在應(yīng)用于大規(guī)模圖像處理、數(shù)據(jù)訓(xùn)練等AI場景時(shí)具

有相對技術(shù)優(yōu)勢。GPU在AI運(yùn)算上的優(yōu)勢凸顯，單位服務(wù)器上搭載的GPU數(shù)量持續(xù)

增加。根據(jù)IDC的數(shù)據(jù)，在中國出貨的AI服務(wù)器中，單位AI服務(wù)器上GPU的數(shù)量由

2017年的4.3個(gè)提升至2019年的8.0個(gè)。AI算力是數(shù)據(jù)中心算力的主要驅(qū)動力之一，增速高于通用計(jì)算。在數(shù)據(jù)中心場景的

芯片類型，英特爾以CPU為主，而英偉達(dá)以通用GPU為主。對于服務(wù)器而言，CPU是剛性需求，而GPU的需求相對彈性。2020年，英偉達(dá)數(shù)據(jù)中心業(yè)務(wù)營收67億美元，

少于英特爾261億美元。隨著AI應(yīng)用開發(fā)量和使用量的增加，GPU的需求量迅速增加。

2016-2020年，英偉達(dá)數(shù)據(jù)中心業(yè)務(wù)CAGR為68.5%，顯著高于英特爾數(shù)據(jù)中心業(yè)務(wù)

11.0%的CAGR。英偉達(dá)數(shù)據(jù)中心業(yè)務(wù)的快速成長驗(yàn)證了AI算力需求的成長是數(shù)據(jù)中

心算力增長的主要驅(qū)動力之一。英偉達(dá)的通用GPU已大量用于云計(jì)算。英偉達(dá)的數(shù)據(jù)中心芯片已被全球主流云廠商

大量采用。2019年5月，全球前四大云計(jì)算廠商（亞馬遜AWS、谷歌云、微軟Azure和阿里云）提供的2000種應(yīng)用實(shí)例需要由專有的AI加速卡來驅(qū)動，其中超過97%的

加速器都是來自英偉達(dá)。（二）各場景

AI應(yīng)用需求快速增長在云、邊、端各場景下，AI技術(shù)的大規(guī)模應(yīng)用帶來算力需求快速增長。近年來深度

學(xué)習(xí)算法取得長足發(fā)展，AI模型正向著大型化和應(yīng)用場景多樣化的方向發(fā)展。AI芯片

需求主要體現(xiàn)在：（1）云端AI模型正向著大型化的方向發(fā)展：基于海量數(shù)據(jù)的通用特征訓(xùn)練出大規(guī)模

預(yù)訓(xùn)練模型已經(jīng)成為云廠商提高AI模型生產(chǎn)效率的有效手段；（2）通信和計(jì)算架構(gòu)的改變：自動駕駛、云游戲等新場景下對于計(jì)算實(shí)時(shí)性的要求

帶動了邊緣計(jì)算市場快速發(fā)展，邊緣計(jì)算已成為拉動AI算力需求新的增長點(diǎn)；（3）智能網(wǎng)聯(lián)汽車的興起：隨著自動駕駛汽車滲透率的不斷上升，汽車廠商在搜集

了大量行駛數(shù)據(jù)的條件下，需要不斷優(yōu)化智能駕駛仿真模型，對于智能算力的需求

將有望提升；（4）VR/AR場景存在大量智慧化賦能需求：AI技術(shù)可為虛擬對象的行為、交互方式

智能化賦能，提升用戶在虛擬世界中的沉浸感。云端AI模型訓(xùn)練需要大規(guī)模AI算力支持?；诤Ａ繑?shù)據(jù)的通用特征訓(xùn)練出大規(guī)模預(yù)

訓(xùn)練模型已經(jīng)成為云廠商提高AI模型生產(chǎn)效率的有效手段。在預(yù)訓(xùn)練模型的基礎(chǔ)上，

云廠商針對不同場景的特征，調(diào)整參數(shù)和算法庫即可快速得到特定場景的AI模型。

大規(guī)模預(yù)訓(xùn)練模型需要對數(shù)億計(jì)的圖像、上百GB數(shù)據(jù)量進(jìn)行訓(xùn)練，最終確定的參數(shù)

數(shù)量為數(shù)億級別。AI模型訓(xùn)練的算力需求快速增長，拉動AI芯片出貨量。云端AI應(yīng)用的興起拉動云端AI算力需求快速增長。以人臉識別、語音識別為代表的

等AI應(yīng)用在各場景快速滲透，云廠商持續(xù)開發(fā)AI應(yīng)用產(chǎn)品。百度智能云的AI產(chǎn)品已服

務(wù)260多萬開發(fā)者，日均調(diào)用量突破1萬億次。隨著云端AI應(yīng)用開發(fā)量和使用量的增

加，用于AI模型訓(xùn)練的算力需求快速增長。根據(jù)IDC的數(shù)據(jù)，以公有云部署的中國人

工智能軟件的市場份額將從2021年的14%提升至2025年的36%。云計(jì)算廠商的資本支出持續(xù)增加。就美國的云計(jì)算廠商而言，2020年，亞馬遜、谷

歌、微軟三家公司的資本支出總計(jì)779億美元，同比增長50.8%。亞馬遜、谷歌、微

軟四家公司的資本支出由2016年的251億美元增長到2020年的779億美元，CAGR為

32.8%。就中國的云計(jì)算廠商而言，2020年，阿里巴巴、騰訊和百度三家的資本開

支由2016年的468億元增長到1151億元，CAGR為25.2%。新應(yīng)用帶來通信架構(gòu)的改變，邊緣端是AI芯片新的增長點(diǎn)。云游戲、自動駕駛等新

興應(yīng)用場景對于數(shù)據(jù)傳輸?shù)乃俣群土考壎继岢隽烁咭螅瑐鹘y(tǒng)的云端直連模式已

較難滿足大數(shù)據(jù)量的實(shí)時(shí)通信的要求。在終端和云端間布設(shè)邊緣端，形成“云-邊-端”

的通信架構(gòu)已經(jīng)成為未來技術(shù)發(fā)展的主要方向。在靠近用戶側(cè)的邊緣端布設(shè)服務(wù)器

提供中等算力的服務(wù)，一方面數(shù)據(jù)分析在邊緣端完成并傳輸給終端用戶，提高分析

傳輸速度，滿足AI應(yīng)用場景實(shí)時(shí)性的要求；另一方面邊緣端僅將精簡的數(shù)據(jù)流傳向

云端，緩解帶寬壓力，減少運(yùn)維成本。邊緣計(jì)算的需求增長將有效帶動邊緣端AI芯片

的出貨量。汽車智能化趨勢清晰，智能駕駛AI模型需要算力支持。自動駕駛汽車滲透率不斷提

升，汽車駕駛控制系統(tǒng)正向“感知-識別-交互”等智能功能發(fā)展。汽車智能化需要對

行駛過程中各種信息正確理解。因此，汽車廠商需要通過數(shù)據(jù)中心訓(xùn)練前端搜集的

各種數(shù)據(jù)，不斷優(yōu)化智能駕駛仿真模型。智能駕駛AI模型對于汽車從L1/L2輔助駕駛

階段走向L3/L4自動駕駛階段，并最終實(shí)現(xiàn)“智能決策、實(shí)時(shí)控制”的功能具有重要

作用。未來，隨著需要訓(xùn)練的各類行駛數(shù)據(jù)量的增加，以及開發(fā)智能駕駛AI模型需求

的增加，汽車廠商未來對于AI算力的需求將有望提升。智能駕駛過程中的采集的非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)，存在大量訓(xùn)練的需求。基于圖像、視頻等

非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)訓(xùn)練得到的AI模型對于開發(fā)DMS（駕駛監(jiān)控系統(tǒng)）、DAS（駕駛輔助

系統(tǒng)）、AEB（自動緊急制動）等具有重要作用。在座艙域，攝像頭采集的駕駛員面

部表情、駕駛員行為等圖像和視頻數(shù)據(jù)，通過機(jī)器學(xué)習(xí)訓(xùn)練成AI模型，可用于監(jiān)測駕

駛員的疲勞狀態(tài)和駕駛艙危險(xiǎn)動作等，減少車輛駕駛事故率。在駕駛域，通過對行

駛過程中的行人、車輛、標(biāo)志標(biāo)線等物體進(jìn)行框選標(biāo)注，訓(xùn)練神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)識別場景中的障礙物、理解各種信息的含義，并在此基礎(chǔ)上做出智能決策，將有效提升汽車的

安全性和駕駛體驗(yàn)。VR/AR場景存在大量智慧化賦能需求。在VR/AR場景中，虛擬對象的打造需要通過

大量真實(shí)世界中形狀、顏色、人類行為、交互數(shù)據(jù)的訓(xùn)練與推理來實(shí)現(xiàn)。AI技術(shù)為虛

擬現(xiàn)實(shí)世界提供建模自動化、交互方式智能化等智慧化賦能，有望提高VR內(nèi)容生產(chǎn)

效率和用戶的沉浸式體驗(yàn)。英偉達(dá)在2021年11月的GTC大會中展示了Omniverse產(chǎn)

品利用數(shù)字孿生、人臉表情模擬和自然語言訓(xùn)練等技術(shù)生成的虛擬人與人類實(shí)時(shí)交

互的過程。英偉達(dá)已將Omniverse定位為創(chuàng)建元宇宙數(shù)字化虛擬空間的技術(shù)平臺底

座。VR內(nèi)容提供商對于快速打造虛擬場景、提高用戶感官體驗(yàn)的追求，激發(fā)了其對

于AI算力的需求。四、公司的中立屬性在行業(yè)格局中具有獨(dú)特價(jià)值A(chǔ)I芯片應(yīng)用的廣闊前景和吸引了眾多科技公司和創(chuàng)業(yè)團(tuán)隊(duì)參與到這個(gè)領(lǐng)域中來。國

內(nèi)AI計(jì)算平臺領(lǐng)域的主要參與者可為三類：1.

綜合型科技公司：

AI芯片作為綜合型科技公司的基礎(chǔ)能力，為其智慧化賦能各

項(xiàng)業(yè)務(wù)，快速打造全棧AI解決方案提供有力支持；2.

互聯(lián)網(wǎng)公司：互聯(lián)網(wǎng)公司開發(fā)的AI芯片用于對海量數(shù)據(jù)訓(xùn)練和推理，不僅為其傳

統(tǒng)業(yè)務(wù)賦能，還支持云端AI應(yīng)用的開發(fā)；3.

初創(chuàng)公司：在加大自主替代和鼓勵(lì)基礎(chǔ)研究的政策背景下，具備一定技術(shù)實(shí)力的

創(chuàng)業(yè)團(tuán)隊(duì)開始研發(fā)AI芯片產(chǎn)品。AI芯片作為底層基礎(chǔ)算力，是各科技廠商實(shí)施AI戰(zhàn)略中的重要一環(huán)。2019年，華為

針對數(shù)據(jù)中心場景推出高性能的AI芯片昇騰910，為其各場景全棧AI解決方案賦能。

互聯(lián)網(wǎng)公司在既有的AI系統(tǒng)框架或應(yīng)用平臺的基礎(chǔ)上開發(fā)AI芯片。百度于2011年開

始啟動FPGA類型芯片的研究，并于2018年推出了昆侖一代芯片，2021年推出了昆

侖二代芯片。這兩款A(yù)I芯片都適配其自研的深度學(xué)習(xí)框架飛槳和百度機(jī)器學(xué)習(xí)平臺。根據(jù)公開的產(chǎn)品性能數(shù)據(jù)，寒武紀(jì)思元370在功耗150W的條件下，可提供256

TOPS的算力，與百度的昆侖一代芯片在同一水平。2021年，百度推出的昆侖二代芯片的

性能較昆侖一代提升2~3倍。對比算力功耗比這一指標(biāo)，思元370與昇騰910性能相

當(dāng)。阿里平頭哥采取錯(cuò)位競爭的策略，進(jìn)軍AI推理市場，其推出的含光800芯片推理

算力性能優(yōu)異。與其他科技廠商相比，寒武紀(jì)每年都有新的AI芯片產(chǎn)品推出。我們認(rèn)

為寒武紀(jì)擁有指令集、芯片設(shè)計(jì)框架和基礎(chǔ)系統(tǒng)軟件等底層能力，這是其產(chǎn)品快速

迭代、性能持續(xù)提升的主要原因。華為提供全棧AI解決方案，在部分場景與AI應(yīng)用公司構(gòu)成競爭關(guān)系。華為于2019年

推出云端AI芯片昇騰910和邊緣端AI芯片昇騰310。華為基于這兩款芯片推出AI模塊、

加速卡、服務(wù)器等AI算力產(chǎn)品。以這兩款芯片作為AI算力底座，華為為其在各場景提

供的AI解決方案賦能。以自動駕駛領(lǐng)域?yàn)槔?，華為提供了涵蓋底層算力（昇騰和鯤

鵬芯片）、系統(tǒng)平臺（智能駕駛操作系統(tǒng)）以及應(yīng)用軟件（集成開發(fā)環(huán)境和工具鏈）

的完整產(chǎn)品生態(tài)。這與部分自動駕駛產(chǎn)品提供商構(gòu)成同業(yè)競爭的關(guān)系，其發(fā)展會受

到一定限制。我們認(rèn)為，華為在各場景中提供全棧AI解決方案的戰(zhàn)略會影響其基礎(chǔ)

AI算力產(chǎn)品的商業(yè)拓展。互聯(lián)網(wǎng)公司的AI業(yè)務(wù)發(fā)展各有側(cè)重。百度更注重自動駕駛和語音交互領(lǐng)域的發(fā)展，

因此其算力需求在于對人機(jī)交互和大型神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法的支持。阿里強(qiáng)調(diào)將AI應(yīng)用于

電商、物流等商業(yè)場景，為消費(fèi)全流程提供技術(shù)支持。此外，阿里對于城市大腦產(chǎn)品

的開發(fā)也存在對于大量圖像數(shù)據(jù)訓(xùn)練和推理的需求。騰訊在擁有大量用戶數(shù)據(jù)的基

礎(chǔ)上，需要賦能內(nèi)容、社交、游戲、平臺工具四大業(yè)務(wù)。因此，其需要支持運(yùn)算多來

源、多格式的用戶數(shù)據(jù)。互聯(lián)網(wǎng)公司上層AI應(yīng)用發(fā)展重點(diǎn)的差異使其底層算力需求

類型不同，進(jìn)而導(dǎo)致其開發(fā)AI芯片的差異性?；ヂ?lián)網(wǎng)廠商的芯片產(chǎn)品與AI計(jì)算平臺公司既競爭又合作?；ヂ?lián)網(wǎng)廠商開發(fā)的芯片內(nèi)部賦能的產(chǎn)品定位較為明顯。例如，百度的昆侖芯片可支持深度學(xué)習(xí)框架飛槳、百

度機(jī)器學(xué)習(xí)平臺（BML）持續(xù)進(jìn)化，進(jìn)而賦能百度的搜索引擎、智能駕駛等前端應(yīng)

用業(yè)務(wù)。但對于圖片、視頻等非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)的訓(xùn)練和推理，其需要外購芯片來滿足AI運(yùn)算的需求。我們認(rèn)為，互聯(lián)網(wǎng)公司是在既有的AI系統(tǒng)框架或應(yīng)用平臺的基礎(chǔ)上開

發(fā)AI芯片，在部分應(yīng)用場景仍然需要購買AI計(jì)算平臺的產(chǎn)品。與國內(nèi)AI芯片初創(chuàng)公司相比，寒武紀(jì)產(chǎn)品生態(tài)完整、覆蓋場景廣泛。在AI芯片應(yīng)用

前景廣闊和國家政策鼓勵(lì)的背景下，眾多創(chuàng)業(yè)團(tuán)隊(duì)進(jìn)入AI芯片領(lǐng)域。商湯開發(fā)的云

端STPU芯片定制化程度高，針對其城市管理和商業(yè)場景業(yè)務(wù)中的智能視頻分析量身

定做。成立于2018年的燧原科技已開發(fā)兩代云端加速卡，并獲得騰訊的投資。由AMD前高管引領(lǐng)的瀚博半導(dǎo)體推出了云端芯片及加速卡。在邊緣計(jì)算場景，九天睿芯、

齊感科技和湃方科技也紛紛推出中等算力的AI加速卡。我們認(rèn)為，與國內(nèi)AI芯片初創(chuàng)

公司相比，寒武紀(jì)擁有微架構(gòu)、指令集、編程語言、基礎(chǔ)系統(tǒng)軟件等底層AI計(jì)算平臺

能力，產(chǎn)品已形成完整的生態(tài)矩陣，覆蓋“云-邊-端”各場景，優(yōu)勢較為明顯。公司的中立屬性在行業(yè)格局中具有獨(dú)特價(jià)值。公司的產(chǎn)品以AI芯片和加速卡為主，深耕AI算力領(lǐng)域，不涉足AI應(yīng)用領(lǐng)域，與行業(yè)參與者更多構(gòu)成的是互補(bǔ)關(guān)系而不是競

爭關(guān)系。公司作為AI產(chǎn)業(yè)鏈的上游，其下游客戶可涵蓋云計(jì)算公司、智能化升級的科

技公司以及AI初創(chuàng)公司等各種類型的AI應(yīng)用的開發(fā)者和提供商。公司的中立屬性使

其保持智能化升級中賦能者的定位，與產(chǎn)業(yè)鏈上下游形成合作共贏的關(guān)系，從而持

續(xù)拓展業(yè)務(wù)邊界。五、盈利預(yù)測和投資分析假設(shè)條件：1.

終端智能處理器IP：2019年后，公司將業(yè)務(wù)發(fā)展重點(diǎn)由終端轉(zhuǎn)向云端后，終端

智能處理器IP業(yè)務(wù)將變?yōu)榇媪繕I(yè)務(wù)，收入以其搭載手機(jī)銷售額的提成收入為

主。公司在該等技術(shù)實(shí)現(xiàn)產(chǎn)業(yè)化應(yīng)用前已將終端智能處理器IP相關(guān)研發(fā)支出計(jì)

入當(dāng)期研發(fā)費(fèi)用，因此該部分業(yè)務(wù)的毛利率較高。根據(jù)公司的年報(bào)，2020年終

端智能處理器IP產(chǎn)品營收增速為-82.96%，毛利率為99.8%。我們預(yù)計(jì)該業(yè)務(wù)

2021-2023年?duì)I收增速有望為36.5%、-15.0%和-17.8%；毛利率有望為

99.8%、99.8%和99.8%。