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AI芯片第一股 寒武纪啥时候能赚钱?
作者:来源网络(侵权删)
时间:2024-09-09 10:22:31
公开数据显示,从2017年到2023年,寒武纪的归母净利润一直处于亏损状态,且累计亏损金额不小。到了2024年上半年,公司营业收入同比大幅下滑43.42%,归母净利润和扣非净利润分别亏损5.3亿元和6.09亿元,亏损幅度进一步扩大。
关键词: AI芯片

寒武纪,作为深度学习处理器芯片的研发者,自2016年成立以来便备受瞩目。


9月5日,“AI芯片第一股”寒武纪(688256.SH)盘中股价闪崩,跌幅一度超过14%,成交金额亦快速攀升,显示有大额资金在短时间内出逃。


市场传闻招标推迟、产品降价及股权激励收入预期下调可能是原因。根据寒武纪回应,公司经营正常,并发表声明指有假冒“专家”传播虚假信息,已造成负面影响,将保留追责权利。


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众所周知,寒武纪头顶“AI芯片第一股”的光环,于2020年成功登陆科创板,一度成为市场关注的焦点。然而,尽管拥有先进的技术和广阔的市场前景,寒武纪的盈利之路却显得尤为漫长和曲折。


不足亿元的营收也让投资者一度大呼没法和其近千亿的市值匹配。


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01.
为何在此刻遭遇下跌?

除了寒武纪官方给的说法外,我们再来分析一下。


首先,观察购买寒武纪的资金结构,我们发现其中散户和游资占据主导地位。


对于这些资金而言,”寒武纪本身"并非决定性因素,市场对芯片的预期才是关键。由于海外芯片市场主要由英伟达供应,其涨幅显著,成为市场关注的焦点。


在国内,华为自研芯片风风火火这几年,算得上“老大”,却因未上市而无法直接投资。因此,市场转而选择寒武纪作为芯片投资的替代选项,这也赋予了寒武纪特定的题材属性,即“备胎”角色。


然而,近期市场上出现了一篇小作文,指出运营商智算招标推迟,AI算力中心的资本开支下调。由于运营商是芯片的主要买家,其资本开支的下调意味着市场需求可能减弱。尽管这一调整本身可能并非决定性因素,但运营商的资金状况确实面临压力。


此外,中美近期交流增多,可能带来半导体行业的一些变化。中美即将在天津举行会议,一旦中美关系缓和,美国可能会放开一些中低端芯片的供应,并解除其他一些技术限制。这一变化不仅可能对寒武纪产生影响,还可能引发整个半导体行业的重新洗牌,部分国产替代逻辑将面临挑战。


寒武纪主营业务是应用于各类云服务器、边缘计算设备、终端设备中人工智能核心芯片的研发、设计和销售。公司的主要产品包括云端产品线、边缘产品线、处理器IP授权及软件。


寒武纪的产品不仅满足了多元化的市场需求,还在安防监控、自动驾驶、移动终端、智能家居等多个领域展现出强大的应用潜力。


在技术层面,寒武纪不断推陈出新,如推出全新一代云端AI芯片思元270,采用16nm工艺制程,性能较上一代提升4倍多。

02.
上半年巨亏超6亿 4年砸了近50亿搞研发


即便寒武纪技术领先,市场布局广泛,却陷入了连年亏损的尴尬境地。


公开数据显示,从2017年到2023年,寒武纪的归母净利润一直处于亏损状态,且累计亏损金额不小。到了2024年上半年,公司营业收入同比大幅下滑43.42%,归母净利润和扣非净利润分别亏损5.3亿元和6.09亿元,亏损幅度进一步扩大。
芯传感注意到,寒武纪自2020年7月20日上市以来一直连续亏损。算上今年上半年,寒武纪2020年至今扣非净利润已累计亏损50.01亿元。

造成这一困境的原因多方面。首先,巨大的研发投入是其中的重要因素。为了确保智能芯片产品及基础系统软件平台的高质量迭代,在激烈的市场竞争中保持技术领先,寒武纪不惜血本,持续进行大量的研发投入。从2020年到今年上半年,公司研发费用累计高达49.92亿元,占营业收入的比例极高,这无疑加重了公司的财务负担。


其次,供应链的影响和市场竞争的加剧也是不可忽视的因素。全球半导体行业的波动和市场竞争的激烈程度让寒武纪面临着成本上升和市场份额争夺的双重压力。


同时,公司产品的市场推广和品牌建设也需要大量的时间和资金投入,这无疑进一步加大了公司的经营压力。

03.
盈利之日尚需时日


对于寒武纪而言,要实现盈利并非易事,但并非没有可能。


首先,AI的普及,AI芯片的市场需求将持续增长,这是必然的。寒武纪作为业内明星企业,有望受益于市场扩容的红利。另外,寒武纪持续增强产品的竞争力,并扩大市场占有率。例如,新一代产品如思元270的推出,将为公司开辟全新的增长点。
据寒武纪官方说法,思元270集成了寒武纪在处理器架构领域的一系列创新性技术,处理非稀疏人工智能模型的理论峰值性能提升至上一代思元100的4倍,达到128TOPS(INT8);同时兼容INT4和INT16运算,理论峰值分别达到256TOPS和64TOPS;支持浮点运算和混合精度运算。

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图:寒武纪思元270系列
思元270采用寒武纪MLUv02架构,可支持视觉、语音、自然语言处理以及传统机器学习等多样化的人工智能应用,更为视觉应用集成了充裕的视频和图像编解码硬件单元。


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