今日，AI芯片公司寒武紀（SH：688256）正式登錄科創板，成為科創板上的AI芯片第一股，也在一眾等待上市的AI公司中拔得頭籌。

寒武紀首次公開募股的發行價為64.39元/股，發行價為250元/股，總市值一度超過1000億。截至鈦媒體發稿，寒武紀股價報228元/股，市值在900億浮動。

開盤時，寒武紀市值超過1000億元

在科創板一眾上市企業中，寒武紀股票躍居漲幅第一名，達到272.81%。在成交量方面，寒武紀也躋身科創板第五名，成交量達到了803.76萬股。當前成交量第一的是中芯國際，達到了3917.10萬股。

寒武紀股票漲幅躍居科創板第一

寒武紀成交量躍居第五名，第一名為中芯國際

寒武紀從創立到IPO用了不到五年時間，比同期申請IPO的AI公司都要短。2016年，中科大少年班的陳天石、陳云霽兩兄弟創立了寒武紀，其前身是中科院計算所2008年組建的“探索處理器架構與人工智能的交叉領域”10人學術團隊。

成立至今，寒武紀已完成多輪融資，投資方包括阿里巴巴、科大訊飛、聯想創投、中科院創投、中國國新等重磅企業級和投資方。據悉，IPO前寒武紀的估值已達222億元。

寒武紀稱得上國內AI芯片行業從起步、熱潮再到冷靜期的見證者。

2018年被視為國內AI芯片元年，不僅阿里巴巴、百度和華為等巨頭重金入場，包括寒武紀、地平線等AI芯片獨角獸也開始涌現。單是AI語音芯片這一垂直賽道，一年之間就涌入了包括云知聲、出門問問、思必馳、Rokid 等諸多廠商。（詳見：掘金 AI 芯片，中國“芯”掀起大戰）。

而當潮水褪去，缺乏大客戶、造血能力差等技術公司成長必經的拷問，市場多了唱衰之聲。寒武紀也因失去大客戶華為受到質疑。那么，寒武紀的上市對于AI芯片行業而言，是曇花一現，還是新開端？

十年磨一劍，虧損在所難免

回溯其產品研發路，可以發現寒武紀助推了全球首款人工智能手機芯片的誕生。

2016年寒武紀推出了1A處理器（Cambricon-1A），華為麒麟970集成了該處理器，應用在了華為Mate 10手機上。這使得華為麒麟970成為全球首款人工智能手機芯片。

2017年寒武紀推出了第二代處理器1H。2018年10月26日，華為正式發布搭載麒麟980的華為Mate 20手機，就集成了這款1H處理器。同年，寒武紀還推出了1M處理器。

值得關注的是，2018年起寒武紀開始推出思元系列芯片及云端智能加速卡，包括思元100和思元270，思元290目前處于芯片樣品測試階段。

寒武紀本次IPO擬募資28.01億元，其中19億元用于新一代云端訓練芯片、推理芯片、邊緣人工智能芯片及系統項目，9億元用于補充流動資金。

在回應上交所IPO的必要性時，寒武紀表示，除募投項目所涉及三款芯片產品外，公司預計未來3年內仍有其他5-6款芯片產品需要進行研發投入。初步估計未來3年內除募集資金以外，仍需30億-36億元資金投入該等研發項目。

招股書顯示，寒武紀的主營業務是各類云服務器邊緣計算設備，終端設備中人工智能核心芯片研發、設計和銷售。為客戶提供豐富的芯片產品和系統軟件解決方案。公司的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。

在招股書中，寒武紀也在特別風險提示中明示：公司存在累計未彌補虧損及持續虧損的風險。2017年至2019年度，公司虧損分別為3.81億元、4104.65萬元，11.79億元，三年虧損超16億元。

不過，2019年巨虧的11.79億并非全部為經營性虧損。招股書顯示，虧損主要原因有三：1）在于公司研發支出較大；2）產品仍在市場拓展階段；3）報告期內因股權激勵計提的股份支付金額較大。

排除股權激勵計提等非經常性損益后，寒武紀2019年的凈虧損為3.76億，相對于前兩年的2886萬、1.72億虧損依然不少。

同期，寒武紀三年的研發費用分別為2986.19萬元、24011.18萬元和54304.54萬元，近三年研發投入總計為81301.91萬元。研發費用率分別為380.73%、205.18%和122.32%。

這也是十年磨一劍的技術公司的常態。

“技術類公司大都是十年磨一劍，這一劍磨成了會導致市場的爆發，從而帶動自身市值的爆發。所以這類公司的資本化路徑和曲線，和消費、供應鏈等正常線性發展的企業不同。這時提供一個相對好的政策幫助他們上市，才能使過程更加公平?！毙清Y本創始合伙人楊歌對鈦媒體表示。 （詳見：專訪星瀚資本楊歌：堅決駁斥AI芯片唱衰論）

如圖，科創板為申報企業提供了五套上市標準，寒武紀選擇了第二套，這是其中唯一對公司研發投入做出規定的標準。第二套標準要求：預計公司市值不低于人民幣15億元，最近一年營業收入不低于人民幣2億元，且最近三年研發投入合計占最近三年營業收入的比例不低于15%。

招股書顯示，2017-2019年，寒武紀研發投入占營業收入的比例分別為：380.73%，205.18%、122.32%，已經遠遠超出標準二所設比例?？梢妼τ谘邪l投入高企，而盈利能力較弱的技術型公司，標準二是最合適的申報標準。

失去華為后，寒武紀靠什么？

在中科院和華為大客戶的加持下，寒武紀曾有過順風順水的時期。但當合作伙伴一朝變為競爭對手，寒武紀明顯被打了個措手不及。

寒武紀招股書顯示，2017-2018年公司對華為海思的銷售收入分別約為771.27萬元、1.14億元，占營業收入的比例分別為98.34%、95.44%，華為是寒武紀的頭部大客戶。這部分業務就是寒武紀的終端智能處理器IP授權業務。

2019年是雙方合作的關鍵轉折點。繼2018年10月華為發布了人工智能架構“達芬奇”，2019年6月華為發布的AI芯片麒麟810，就采用了華為自研的達芬奇架構而非寒武紀的芯片架構，這意味著寒武紀幾項業務中占營收比例最重、造血能力最強的部分被卡住了喉嚨。

招股書顯示，2017-2019年，寒武紀IP授權業務收入分別為771.27萬元、1.167億元和6877萬元，占主營業務收入的比例分別為98.95%、99.69%和15.49%。

失去華為大客戶后，2019年寒武紀IP授權業務占主營業務收入的比重驟降至15.49%。招股書中也提示IP授權業務的持續發展存在風險?！肮疚磥鞩P授權業務的持續增長取決于能否成功拓展新客戶和繼續與存量客戶維持合作”，寒武紀提示道。

招股書提示，寒武紀IP授權業務持續發展存在風險

數據顯示，今年Q1寒武紀實現營業收入1155.26萬元，同比減少18.91%。營收減少主要是因為從華為海思取得的終端智能處理器IP授權業務收入同比下降較大，疫情也帶來了一定影響。

在與華為分道揚鑣、IP授權業務急轉直下后，為挽救營收，寒武紀新增了云端智能芯片及加速卡、智能計算集群系統兩項業務。

寒武紀主營業務收入占比

當前，寒武紀面向云、邊、端三種場景分別研發了三種類型的芯片產品。其中云端智能芯片及加速卡從2018年開始推出，邊緣智能芯片及加速卡則是在2019年推出。寒武紀表示，其云端智能芯片及加速卡已應用到國內主流服務器廠商的產品中，并已實現量產出貨。

寒武紀面向云、邊、端三大場景分別研發了三種類型的芯片

不過，2019年度云端智能芯片及加速卡只貢獻了17.77%的營收，收入的大頭在智能計算集群系統方面，占據了66.72%。

智能計算集群系統，是由思元系列智能芯片加速卡、基礎系統軟件平臺以及智能計算集群管理系統構成的。簡單來說，這是一套軟硬件整體解決方案，做的是客戶定制化生意。

硅谷知名風投A16Z曾表示，AI本質上是一種新的業務類型，類似于傳統軟件行業和服務行業的結合。“AI應用既像普通軟件，可以多次出售，但是每次都需要大量的專業人員提供服務。”

這就導致，AI的生意無法像普通軟件一樣零成本擴張，而定制化服務會讓AI公司的成本更高。

商業化向to G轉向

除了開辟了兩條新的業務線，為減少失去華為大客戶的損失，2019年寒武紀也對客戶進行了調整。

招股書顯示，2018年公司A（即華為）占營業收入比例高達97.63%，而2019年寒武紀與珠海市橫琴新區管理委員會商務局達成了合作，后者在寒武紀營業收入中的比例高達46.65%。再加上上海腦科學與類腦研究中心的訂單，政府訂單已經撐起了寒武紀的半壁江山。

寒武紀前五大客戶銷售情況（來源招股書）

招股書中，寒武紀也對客戶及供應商集中度高做出了風險提示。2017年、2018年和2019年，寒武紀前五大客戶的銷售金額合計占營業收入比例分別為100.00%、99.95%和95.44%。若公司主要客戶大幅降低對公司產品的采購量或者公司未能繼續維持與主要客戶的合作關系，將給公司業績帶來顯著不利的影響。

政府訂單占大頭，對AI芯片公司而言會是個問題嗎？

“大量的需求來自政府采購，恰好說明技術市場處于早期。在早期狀態下，市場化程度不高，沒有出現大量商業化和to C的需求，此時需要政府幫助推動產業發展。因為政府動用的資金和資源更多，閉環的圈更大。市場中哪怕是大型企業，也玩不轉特別大的資源體系?！睏罡鑼︹伱襟w表示。

這個行業必須要計長期回報才能挖掘出真正的需求?！罢少徔粗亻L期回報，而企業是做不到這點的。楊歌補充道。

除此以外，寒武紀還披露了市場競爭加劇的風險。“與英偉達、英特爾、AMD等國際大型集成電路企業相比，公司在整體規模、資金實力、研發儲備、銷售渠道等方面仍然存在較大差距。國內企業如華為海思及其他芯片設計公司也日漸進入該市場，市場競爭進一步加劇。”

可見勁敵環伺下，寒武紀的IPO只是下個考驗的開端。特別在國內AI行業開始戳泡沫，而AI獨角獸估值又虛高的情況下，上市或許會破發甚至估值倒掛，而不上市，投資方及資金壓力將成為懸在企業頭頂的達摩克里斯之劍。留給人們的疑問是，寒武紀上市了，但然后呢？
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