【公司研究】寒武紀-全球AI芯片設計領域先行者-20200717[30頁].pdf

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1、 證券研究報告 | 新股報告 2020 年 07 月 17 日 寒武紀寒武紀（688256.SH） 全球全球 AI 芯片芯片設計領域設計領域先行者先行者 技術立業，打造云、邊、端一體化智能芯片設計平臺技術立業，打造云、邊、端一體化智能芯片設計平臺。寒武紀成立于 2016 年，為新生代 AI 芯片設計龍頭廠商，公司致力于人工智能芯片的研發與 技術創新，通過終端智能處理器 IP、云端智能芯片及加速卡、邊緣智能芯 片及加速卡等產品實現對“云、邊、端”三大人工智能應用場景全覆蓋， 公司是人工智能芯片設計初創企業中， 少數已實現成功流片且規?；瘧霉臼侨斯ぶ悄苄酒O計初創企業中， 少數已實現成功流片且

2、規?；瘧?的公司之一。的公司之一。 公司營收增長迅猛，研發投入維持高位公司營收增長迅猛，研發投入維持高位。2019 年，公司實現營收 4,44 億 元，云端智能芯片及加速卡實現規?；鲐?，智能計算集群系統業務客戶 拓展順利， 支撐公司營收同比大幅增長 279.35%； 綜合毛利率為 68.19%， 高于行業平均水平；研發費用同比增加 126.17%達到 5.43 億元，以保持 公司技術前瞻性、領先性和核心競爭優勢。 人工智能人工智能將成為將成為下一個時代的主旋律下一個時代的主旋律，公司有望受益行業發展迅速成長。，公司有望受益行業發展迅速成長。 得益于大數據產業發展、深度學習算法革新和硬件技術

3、的提升，人工智能 技術正加快向各行各業各領域的滲透， 擁有廣闊的發展前景。 據 IHS Markit 數據，2025 年 AI 應用市場規模將從 2019 年的 428 億美元激增到 1289 億美元。 受益大數據產業驅動， 云端智能芯片將迎來百億級市場規模。受益大數據產業驅動， 云端智能芯片將迎來百億級市場規模。 大數據時代， 數據中心、超級數據中心的建設速度不斷加快，對于計算加速硬件的需求 不斷上升， 據 IDC 統計， 云端推理和訓練所產生的云端智能芯片市場需求， 將從 2017 年的 26 億美元增長到 2022 年的 136 億美元， 年均復合增長率 達 39.22%。寒武紀寒武紀思

4、元思元 100 和思元和思元 270 已實現了規?；慨a和出貨，已實現了規?；慨a和出貨， 下一代下一代面向云端訓練及推理的面向云端訓練及推理的思元思元 290 智能芯片順利推進智能芯片順利推進，目前已處于，目前已處于 內部樣品測試階段，預計內部樣品測試階段，預計 2021 年形成規?；杖?。年形成規?；杖?。 邊緣計算需求的帶動邊緣智能芯片市場持續擴張邊緣計算需求的帶動邊緣智能芯片市場持續擴張， 邊緣智能芯片有望成為， 邊緣智能芯片有望成為 公司未來發力點。公司未來發力點。根據 Gartner 預測，未來物聯網將約有 10%的數據需要 在網絡邊緣進行存儲和分析，以此推算 2020 年全球邊緣

5、計算的市場需求 將達到 411.40 億美元。根據 ABI Research 預計，邊緣智能芯片市場規模 2024 年將達到 76 億美元。 目前公司的思元 220 芯片產品及相應的 M.2 加 速卡已獲取部分客戶訂單、簽訂銷售合同，2020 年內有望實現放量。 募投進一步募投進一步加碼加碼云端、 邊緣端智能芯片云端、 邊緣端智能芯片， 提升公司核心競爭力和市場份額。提升公司核心競爭力和市場份額。 此次上市募集資金投資項目均圍繞公司主營業務及核心技術展開，云端智 能芯片的升級換代將有利于公司更好地為云計算時代提供高性能、高安全 的服務器加速芯片及平臺產品；邊緣芯片的研發項目將完善公司云邊端一

6、體化的發展戰略，彌補市場上邊緣加速方案的空白，為公司儲備新的業務 增長點。 風險提示風險提示： 客戶開拓不及預期的風險、 市場競爭加劇風險、 持續虧損風險。 股票信息股票信息 行業 半導體 發行價格 64.39 合理估值 23.00 發行數據發行數據 總股本（萬股） 40,010 發行數量(萬股) 4,010 網下發行(萬股) 2,328 網上發行(萬股) 972 保薦機構 中信證券股份有限公司 發行日期 2020/7/8 發行方式 網上發行,網下配售,戰略投資者 配售 作者作者 分析師分析師 劉高暢劉高暢 執業證書編號：S0680518090001 郵箱： 分析師分析師 鄭震湘鄭震湘 執業證

7、書編號：S0680518120002 郵箱： 分析師分析師 佘凌星佘凌星 執業證書編號：S0680520010001 郵箱： 股東信息股東信息 陳天石 33.19% 北京中科算源資產管理有限公司 18.24% 北京艾溪科技中心（有限合伙） 8.51% 蘇州工業園區古生代創業投資企業（有限合 伙） 3.93% 國投（上海）科技成果轉化創業投資基金企 業（有限合伙） 3.92% 南京招銀電信新趨勢凌霄成長股權投資基 金合伙企業（有限合伙） 3.61% 寧波瀚高投資合伙企業（有限合伙） 3.43% 深圳新芯投資合伙企業（有限合伙） 2.38% 北京艾加溪科技中心（有限合伙） 2.36% 杭州阿里創業

8、投資有限公司 1.94% 2020 年 07 月 17 日 請仔細閱讀本報告末頁聲明請仔細閱讀本報告末頁聲明 內容目錄內容目錄 一、寒武紀：打造云、邊、端一體化的 AI 芯片設計商 . 4 1.1 技術立業，新生代 AI 芯片設計廠商龍頭初長成 . 4 1.2 產品云、邊、端全覆蓋，打造一體化智能芯片設計平臺 . 4 1.3 股權結構較為集中，管理層經驗豐富 . 9 1.4 營收增長迅猛，研發投入維持高位 . 10 二、人工智能，下一個時代的主旋律 . 13 2.1 人工智能芯片，大幅提升機器學習效能 . 13 2.2 云、端、邊智能芯片，各放異彩 . 15 2.2.1 終端智能處理器 . 1

9、5 2.2.2 云端智能芯片 . 17 2.2.3 邊緣智能芯片 . 19 2.3 市場競爭復雜激烈，未決勝負 . 21 三、核心競爭力分析 . 24 3.1 技術水平具備行業領先性 . 24 3.2 研發團隊實力雄厚 . 26 3.3 募投進一步布局云端、邊緣端智能芯片 . 27 四、風險提示 . 29 圖表目錄圖表目錄 圖表 1：寒武紀發展歷程 . 4 圖表 2：寒武紀產品矩陣構成 . 5 圖表 3：各種應用場景對芯片性能需求不同 . 5 圖表 4：寒武紀終端智能處理器架構示意圖 . 6 圖表 5：寒武紀思元系列產品概況 . 7 圖表 6：寒武紀云端智能芯片及加速卡適配情況 . 7 圖表

10、7：思元 220 芯片概況 . 8 圖表 8：寒武紀智能計算集群系統軟硬件的總體架構 . 8 圖表 9：公司主要客戶情況 . 9 圖表 10：寒武紀股權結構圖（上市前） . 9 圖表 11：寒武紀營收情況 . 10 圖表 12：寒武紀歸母凈利潤情況 . 10 圖表 13：2017-2019 年寒武紀營收情況（分業務） . 10 圖表 14：2020 年 1-3 月寒武紀營收結構 . 10 圖表 15：寒武紀各業務板塊毛利率水平情況 . 11 圖表 16：寒武紀毛利率水平與 A 股設計類公司對比 . 11 圖表 17：寒武紀費用情況（百萬元） . 11 圖表 18：公司研發費用及占營收比重 .

11、12 圖表 19：2019 年公司員工結構 . 12 圖表 20：可比公司應收賬款周轉率和存貨周轉率 . 12 圖表 21：人工智能、機器學習與深度學習的關系 . 13 圖表 22：深度學習的訓練和推理階段 . 13 圖表 23：GPU 比 CPU 有更多的邏輯運算單元（ALU） . 14 圖表 24：TPU 結構圖 . 14 mNoRqQpQpQoMzRtMtPpQpM8O9R6MoMnNnPnNeRqQsNlOmOmMaQqQwPvPnQoMMYoPyQ 2020 年 07 月 17 日 請仔細閱讀本報告末頁聲明請仔細閱讀本報告末頁聲明 圖表 25：傳統 CPU、GPU 結構與脈動陣列對比

12、 . 14 圖表 26：谷歌 TPU 能效比與傳統芯片能耗比情況 . 15 圖表 27：人工智能云端邊結構 . 15 圖表 28：人工智能芯片在消費電子各領域市場規模預測（億美元） . 16 圖表 29：全球智能駕駛汽車市場規模 . 16 圖表 30：2019 年至 2025 年汽車領域 AI 應用情況 . 17 圖表 31：全球數據中心負載任務量變化 . 17 圖表 32：全球超級數據中心數量及占比 . 17 圖表 33：全球云端智能芯片市場規模（億美元） . 18 圖表 34：中國智能服務器市場規模（億美元） . 18 圖表 35：Paddle Lite 適配思元 270 . 18 圖表

13、36：寒武紀云端智能芯片主要客戶 . 19 圖表 37：全球邊緣計算市場規模及預測（億美元） . 19 圖表 38：中國人工智能芯片市場規模及預測（億元） . 19 圖表 39：tesla HW3.0 FSD（Full Self-Driving）車載電腦控制模組與 HW2.5 對比 . 20 圖表 40：Tesla HW3.0 與 HW2.5 處理器對比 . 21 圖表 41：英偉達營收情況 . 22 圖表 42：Intel 的 Gaudi 訓練芯片與英偉達 V100 比較 . 22 圖表 43：云計算服務商市占率及營收增速 . 22 圖表 44：四大云服務器中使用的專用加速器情況 . 22

14、圖表 45：國內智能芯片初創公司情況 . 23 圖表 46：公司核心技術框架結構 . 24 圖表 47：公司核心技術產品收入情況 . 24 圖表 48：公司的技術儲備 . 25 圖表 49：公司正在從事的研發項目及進展情況 . 26 圖表 50：公司人員學歷結構（截至 2019 年 12 月 31 日） . 27 圖表 51：公司核心技術人員履歷及貢獻 . 27 圖表 52：公司募投情況 . 28 2020 年 07 月 17 日 請仔細閱讀本報告末頁聲明請仔細閱讀本報告末頁聲明 一、寒武紀：打造云、邊、端一體化的一、寒武紀：打造云、邊、端一體化的 AI 芯片設計商芯片設計商 1.1 技術立業

15、，技術立業，新生代新生代 AI 芯片設計廠商龍頭初長成芯片設計廠商龍頭初長成 寒武紀成立于 2016 年 3 月，總部位于北京。公司主營業務涵蓋人工智能核心芯片的研 發、設計和銷售，公司致力于人工智能芯片的研發與技術創新，打造人工智能領域核心 處理器芯片，最終為客戶提供豐富的芯片產品與系統軟件解決方案。公司主要產品包括 終端智能處理器 IP、云端智能芯片及加速卡、邊緣智能芯片及加速卡以及與上述產品配 套的基礎系統軟件平臺，產品被廣泛應用于消費電子、數據中心、云計算等諸多場景。 圖表 1：寒武紀發展歷程 資料來源：招股說明書，國盛證券研究所 技術產業化加速落地，云、邊、端一體化布局業已形成。技術

16、產業化加速落地，云、邊、端一體化布局業已形成。公司業務始于終端，2016 年公 司成立不久即推出全球首款終端智能處理器 IP 寒武紀 1A 處理器，隨后相繼推出 1H 及 1M 系列芯片，至今采用公司終端智能處理器 IP 的終端設備出貨已過億臺；2018 年推出 國內首款高峰值云端智能芯片思元 100，切入云端智能芯片及加速卡領域，很快第二代 產品思元 270 也于 2019 年推出，目前系列產品已量產出貨，并成功應用于浪潮、聯想 等多家服務器廠商產品中。2019 年基于思元 220 的邊緣智能芯片及加速卡的發布標志 著公司云端、邊緣端和終端場景全面覆蓋的智能芯片產品系列布局初步形成。 公司自

17、成立至今，一直專注于人工智能芯片設計領域，積累了較強的技術和研發優勢， 能提供云邊端一體、軟硬件協同、訓練推理融合、具備統一生態的系列化智能芯片產品 和平臺化基礎系統軟件。公司是人工智能芯片設計初創企業中，少數已實現成功流片且公司是人工智能芯片設計初創企業中，少數已實現成功流片且 規?；瘧玫墓局?。規?；瘧玫墓局?。 1.2 產品云、邊、端全覆蓋，打造一體化智能芯片設計平臺產品云、邊、端全覆蓋，打造一體化智能芯片設計平臺 產品產品將將實現三大人工智能應用場景全覆蓋。實現三大人工智能應用場景全覆蓋。公司目前的產品包括終端智能處理器 IP、云 2020 年 07 月 17 日 請仔細閱讀本

18、報告末頁聲明請仔細閱讀本報告末頁聲明 端智能芯片及加速卡、邊緣智能芯片及加速卡，分別對應終端（端） 、云端（云）和邊緣 端 （邊） 三種人工智能技術的應用場景， 其中邊緣智能芯片及加速卡尚未開展實際銷售。 圖表 2：寒武紀產品矩陣構成 資料來源：招股說明書，公司官網，國盛證券研究所 云、 邊、 端三種場景云、 邊、 端三種場景中人工智能技術的應用，中人工智能技術的應用， 分別分別依靠依靠多品類多品類核心芯片提供的算力支撐核心芯片提供的算力支撐。 不同場景，對芯片算力和功耗等特性要求不同，因而實際應用中產生了對多品類智能芯 片的需求。其中終端場景面向各類消費電子、IoT 產品，要求芯片功耗低、高

19、能效、高性 價比等特性；云端面向數據中心、私有云等，數據處理量龐大，芯片需具備高性能、高 計算密度等特性；邊緣端應用場景更為多樣且碎片化，對各種性能的要求通常介于終端 和云端之間。 圖表 3：各種應用場景對芯片性能需求不同 應用場景應用場景 芯片需求芯片需求 典型計算能力典型計算能力 典型功耗典型功耗 典型應用領域典型應用領域 終端 低功耗、 高能效、 推理任務為主、 成 本敏感、硬件產品形態眾多 8TOPS 30TOPS 50 瓦 云計算數據中心、企業私有 云等 邊緣端 對功耗、 性能、 尺寸的要求常介于終 端與云端之間、 推理任務為主、 多用 于插電設備、硬件產品形態相對較 少 5TOPS

20、 至 30TOPS 4 瓦至 15 瓦 智能制造、 智能家居、 智能零 售、 智慧交通、智慧金融、智 慧醫療、智能駕駛等眾多應 用領域 資料來源：招股說明書，國盛證券研究所 端：終端智能處理器端：終端智能處理器 IP 終端智能處理器 IP，通常為了節省成本而以一個模塊集成于終端設備的 SoC 芯片中，在 手機等終端設備中為圖像視頻、 語音、 自然語言相關的智能應用提供人工智能算力支持。 “端” 業務模式為“端” 業務模式為 IP 授權。授權。 公司的終端智能處理器 IP 產品覆蓋了從 0.5TOPS 到 8TOPS 2020 年 07 月 17 日 請仔細閱讀本報告末頁聲明請仔細閱讀本報告末頁

21、聲明 區間內不同檔位的人工智能算力需求，片上緩存尺寸可按照客戶需求進行配置，通過集 成公司該 IP 產品，手機用或 IoT 類的 SoC 芯片可快速獲得在終端做人工智能本地處理 的能力。公司只進行 IP 授權，而非出售芯片。 圖表 4：寒武紀終端智能處理器架構示意圖 資料來源：招股說明書，國盛證券研究所 云：云：云端智能芯片及加速卡云端智能芯片及加速卡 云端智能芯片及加速卡面向云計算和數據中心場景，為云服務器、數據中心等的人工智 能應用程序提供高性能、高計算密度、高能效的硬件計算資源，支撐該類場景下復雜度 和數據吞吐量高速增長的人工智能處理任務。 “云”業務模式為“云”業務模式為 fables

22、s 模式模式，基于公司領先的智能處理器架構技術以及成熟的芯片 設計能力，公司設計并供應性能和能效復合下游要求的云端智能芯片。目前覆蓋包含視 覺、語音、自然語言處理，推薦系統，搜索殷勤及傳統機器學習等多樣化應用領域。目 前可提供從 30TOPS 到 128TOPS 的單加速卡單芯片計算能力的云端智能芯片及加速卡 產品已量產。目前公司已推出產品中思元 100 和思元 270 都已實現了規?；慨a和出 貨，客戶包括浪潮、聯想、新華三等終端服務器廠商，思元 290 商用在即。 2020 年 07 月 17 日 請仔細閱讀本報告末頁聲明請仔細閱讀本報告末頁聲明 圖表 5：寒武紀思元系列產品概況 型號型號

23、 指令集指令集 推理推理/訓練訓練 工藝制程工藝制程 性能性能 產品圖片產品圖片 思元 100 （MLU100） 自研 MLUv01 指令集 云端推理 臺積電 16nm 1GHz 主頻下， FP16 理論峰值為 16TOPS （非稀疏） 和 64TOPS （稀 疏等效理論峰值） ， INT8 理論峰 值性能為 32TOPS（非稀疏）和 128TOPS（稀疏等效理論峰值） 思元 270 （MLU270） 自研 MLUv02 指令集 推理+訓練 臺積電 16nm 在 1GHz 主頻下，理論峰值性能 為 256TOPS （INT4） 、 128TOPS （INT8）、64TOPS（INT16） 思元 100 （MLU102） 自研 MLUv02 指令集 訓練 臺積電 7nm 采用了 HBM2 內存和先進的 2.5D CoWoS 封裝，支持片間高 速互聯 資料來源：招股說明書，國盛證券研究所 圖表 6：寒武紀云端智能芯片及加速卡適配情況 廠商名稱廠商名稱 通過認證產品通過認證產品 該廠商認證的標準該廠商認證的標準 該廠商認證需履行的程序該廠商認證需履行的程序 認證有效期限