寒武纪“失速”，是AI芯片行业的阵痛？

其二，寒武纪凭借智能计算集群业务，云端智能芯片及加速卡业务，扩展到其他大客户。2019年，通过智能计算集群业务，寒武纪拿到珠海+公司B(中科曙光)、西安的大单，其中，珠海项目，中科曙光负责总集成，占比61.03%，成为寒武纪最大客户。

总之，IP授权业务遇到困境之后，寒武纪很快找到业务的新增长点。但是，依然没有摆脱客户集中度高的问题。客户集中度越高，营收依赖性越强，企业风险就越大。

此外，与IP授权业务不同，智能计算集群业务处于行业发展初期阶段，与通用计算集群不同：

“通用计算集群一般以X86 CPU为核心，并非为人工智能应用所专门设计。寒武纪以智能芯片为核心，仅解决人工智能 领域的计算需求，但在人工智能之外的领域不能代替X86 CPU为核心的通用计算集群。”

寒武纪提到拓展智能计算群系统业务的主要目的：

“通过该类业务带动公司云端智能芯片及加速卡产品的推广和销售，扩大公司核心产品的用户群体， 不会仅为了赚取系统集成相关的利润而选择集成其他厂商的智能芯片产品。”

换言之，智能计算集群业务与云端智能芯片及加速卡产品相辅相成，关联紧密。尽管，寒武纪方面对智能计算集群业务的可持续性非常乐观。因其产品上与浪潮、联想等服务器厂商存在模式差异，不构成直接竞争关系。联想、浪潮不单独研发智能芯片，更多集中于通用计算群。

此外，云端智能芯片及加速卡产品通用性较强，通过了公司B(中科曙光)在内，以及浪潮、联想、 新华三等多家主流服务器厂商的适配认证，可以直接搭载在该等厂商的各类型服务器产品中。除公司B(中科曙光)之外，还向浪潮、联想、百度、金山云等客户实现了销售。

值得注意的是，相较于终端智能处理器IP产品，智能计算集群业务、云端智能芯片及加速卡产品的资金投入更重。这也是2018年到2019年，寒武纪研发投入增加126%，亏损加深的主要原因。

03、亏损是行业共性?

今年4月底，据外媒披露，AI芯片新星公司Wave Computing几近倒闭，MIPS计划终止，中国区关闭，已申请破产保护，进行资产重组。

同样是，推动深度学习从边缘到数据中心计算加速的AI芯片公司，因Wave Computing基于软件可动态重构处理器CGRA架构、以及数据流Data Flow得芯片DPU较传统GPU在能效、扩展性等更有优势，适合于边缘计算。Wave Computing一度被外界认为其有能力与英特尔、英伟达、ARM一争高下。

除疫情加速Wave Computing资金链的断裂，成为压死骆驼的最后一根稻草外。Wave Computing的“陨落”，与其自身产品性能、战略路线、市场定位、以及内部领导层意见不一致亦有很大关系。

即便疫情加速了云端AI的需求，但边缘侧的需求、发展尚在初始阶段，Wave Computing过于注重边缘层，实为战略性失误。同时，Wave Computing的产品并没有达到宣传上的那么好，2018年，收购MIPS与自身业务不符，都进一步加速了Wave Computing走向终点。

Wave Computing只是AI芯片行业的一个缩影。实际上，近两年，AI芯片行业缺资金、缺人才、缺技术、难落地，已经成为行业内的痛点。

从整个AI投融资大环境上来看，近两年，AI行业投融资变缓。过去，不断有AI公司刷新融资纪录的好日子，已一去不复返。据IT桔子数据披露，2020年第一季度，国内风险投资额较去年同期下降三分之一，总投资从去年1736亿元下降至1191亿元。加上疫情影响，可以预见，未来中小型AI企业的融资将更加困难。

(图片来自网络)

尽管，一部分AI企业依然在寒冬下获得融资，如思必驰、燧原科技、云从科技等。但仔细观察发现，融资主要原因是自我造血能力不足。

以人脸识别起家的旷视科技，是国内AI四小龙之一。2011年成立至今，共计融资100亿人民币。据2019年，旷视科技在港交所递交的招股书显示，2016年至2019年上半年亏损幅度翻倍增长，累计亏损96.53亿。2019年上半年亏损达52亿，超过2018年全年的33.52亿。

AI人工智能概念宽泛，涉及的领域众多，但以CV、NLP、语音识别等领域的企业占比最大，落地相对容易。越往基础层，如芯片、云计算、大数据层面，难度越大，企业越少。

旷视科技所在的计算机视觉领域，属于AI技术中较为好落地的领域。灼识咨询报告显示，旷视科技在手机软件人脸识别算法服务市场占率超60%，但收入只有1.73亿元。AI变现能力不足，研发投入较大，让旷视科技营收不足以支撑支出。

计算机视觉领域尚且如此，再看AI芯片行业。

5月7日，云端AI芯片公司燧原科技获得B轮融资。燧原科技表示，资金将用于产品量产，业务规模扩大，扩充技术支持团队，高端专家引进，以及继续投入第二代云端训练和推断产品的开发。资金用途透露出一个关键信号，即产品量产、产品研发、人才引进需要资金支持。

燧原科技在此时获得融资是一个幸运儿，据媒体报道，AI芯片行业升温、降温的速度同等迅速。曾经被投资人吹捧的赛道，如今避之唯恐不及。据全天候科技报道，AI芯片的风口已经过去。AI芯片创业公司不再是好的投资标的，不少投资人开始绕着AI芯片走，不再看好AI芯片概念。

侧面印证了，AI芯片研发投入大、周期长、落地慢、落地难。

但这并不意味着，AI芯片不能盈利。以英伟达为例，AI芯片一直是英伟达着重布局的业务。早在2015年，黄仁勋就称英伟达是一家人工智能公司。2016年，英伟达先后推出面向深度学习的芯片Tesla P40、Tesla P4、Tesla P100，2017年推出面向高性能计算的Tesla V100，2018年推出AI训练、推理的Tensor Core......

据其公布的截至1月26日的2020财年第四财季财报显示，其营收31.05亿美元，较同期增长41%，净利润9.5亿美元，同比增长68%。“皮衣教主”黄仁勋称，财报数据主要得益于英伟达加速计算业务，以及数据中心收入创下纪录。

英伟达的吸金能力惊人，亏损并不是AI芯片行业的“常态”。

04、寒武纪何处去?

（编辑：云计算网_泰州站长网）

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