6月10日消息，人工智能芯片領(lǐng)域代表企業(yè)之一的寒武紀(jì)何時(shí)出現(xiàn)利潤(rùn)拐點(diǎn)？這或許是許多投資者都想知道的問(wèn)題。

　　但這個(gè)問(wèn)題真的那么重要嗎？

　　恰巧筆者最近看的一本關(guān)于‘超級(jí)強(qiáng)勢(shì)股’的書(shū)中，作者肯尼斯L費(fèi)雪做了這樣的故事分享：

　　‘osbone公司首先發(fā)現(xiàn)個(gè)人電腦市場(chǎng)上的商業(yè)機(jī)會(huì)。從設(shè)計(jì)、研發(fā)到面向客戶，不到4個(gè)月的時(shí)間，osbone公司就推出了自己的第一款個(gè)人電腦osbone1.該款電腦一經(jīng)面試就給osbone公司帶來(lái)了豐厚的利潤(rùn)，很快個(gè)人電腦市場(chǎng)就刮起了以osbone1為首的個(gè)人電腦風(fēng)。Osbone1沒(méi)有經(jīng)過(guò)更好的研發(fā)，它的面世只經(jīng)過(guò)了短暫的4個(gè)月。Osbone1公司只是具有對(duì)未來(lái)市場(chǎng)需求的準(zhǔn)確把握，也正是這種對(duì)市場(chǎng)需求的敏銳洞察力使公司在最初的兩年里得到了豐厚的回報(bào)。

　　隨著個(gè)人電腦市場(chǎng)的進(jìn)一步成熟，osbone公司依然想依靠企業(yè)家的市場(chǎng)洞察力對(duì)產(chǎn)品的需求趨勢(shì)進(jìn)行分析，但這一次它沒(méi)有想到個(gè)人電腦的下一步進(jìn)步方向是個(gè)人電腦的兼容性，這首先被ibm所發(fā)現(xiàn)。Osbone公司對(duì)市場(chǎng)把握的偏離使得其對(duì)另外兩個(gè)品牌vixen和executive1的研發(fā)投入變得沒(méi)有任何價(jià)值，也使得自己的公司沒(méi)有任何價(jià)值。1983年9月，osbone公司被迫縮小生產(chǎn)規(guī)模，公司員工的數(shù)量從最多的1000人驟減到80人。Osbone公司面臨倒閉的風(fēng)險(xiǎn)?！?/p>

　　那么這個(gè)故事對(duì)于研究寒武紀(jì)這家公司的啟示是，巨額的研發(fā)投入是不是存在浪費(fèi)的問(wèn)題？這涉及兩個(gè)方面，一個(gè)是現(xiàn)有產(chǎn)品研發(fā)投向的競(jìng)爭(zhēng)，一個(gè)是未來(lái)產(chǎn)品研發(fā)投向的競(jìng)爭(zhēng)。

　　從結(jié)果來(lái)看，2019年、2020年，寒武紀(jì)的終端智能處理器ip授權(quán)業(yè)務(wù)出現(xiàn)了一定的危機(jī)，營(yíng)收占比從2017年的98.33%下降至2020年的2.4%。

　　這一危機(jī)造成的原因，源自寒武紀(jì)1a和寒武紀(jì)1h兩款產(chǎn)品的終端客戶也就是華為，其旗下的華為海思也進(jìn)行了手機(jī)終端智能芯片的研制，同時(shí)，在云端也就是服務(wù)器智能芯片領(lǐng)域，寒武紀(jì)的思元290在市場(chǎng)中面臨的競(jìng)爭(zhēng)對(duì)手包括英偉達(dá)的a100和v100 gpu，以及華為海思的ascend910。

　　因此，從這個(gè)角度來(lái)說(shuō)，寒武紀(jì)在此期間（17-20）所大筆投向的研發(fā)資金0.29億元、2.4億元、5.43億元、7.68億元，是否存在著部分浪費(fèi)呢？因?yàn)橹辽?，?duì)應(yīng)手機(jī)終端產(chǎn)品的研發(fā)投入并沒(méi)有產(chǎn)生持續(xù)的回報(bào)。

　　同時(shí)，近2年來(lái)，為寒武紀(jì)支撐門(mén)面的還不是終端、云端及邊緣端的智能芯片，而是智能計(jì)算集群系統(tǒng)，這個(gè)系統(tǒng)的主要客戶是南京科技創(chuàng)新投資公司，搜索這家企業(yè)的相關(guān)信息，根據(jù)官網(wǎng)的介紹，該公司為廣大玩家提供一個(gè)正規(guī)化的電競(jìng)訓(xùn)練平臺(tái)，致力尋找到最佳的電競(jìng)?cè)瞬拧?/p>

　　這一點(diǎn)，似乎與筆者對(duì)于寒武紀(jì)的暢想有些遙遠(yuǎn)。那么對(duì)于寒武紀(jì)的投資，唯一可以期待的只有更多的市場(chǎng)增量，只有這樣，它才能避免與有著（手機(jī)）終端、云端（華為云）、邊緣端（華為基站等通信設(shè)備）布局的華為展開(kāi)正面競(jìng)爭(zhēng)。但即便如此，寒武紀(jì)目前的市場(chǎng)價(jià)格也是令人難以承受的。

寒武紀(jì)

　　當(dāng)初寒武紀(jì)天價(jià)發(fā)行的支撐理由除了趕上了市場(chǎng)對(duì)于半導(dǎo)體板塊炒作的最高峰值這個(gè)時(shí)間點(diǎn)以外，還與它講著一個(gè)激動(dòng)人心的故事有關(guān)。

　　‘歷史上，每一次新的應(yīng)用浪潮都會(huì)有新的巨頭公司崛起，intel和arm分別抓住了個(gè)人電腦和移動(dòng)終端兩次行業(yè)變革式的發(fā)展，當(dāng)前人工智能應(yīng)用的興起，對(duì)處理器芯片提出了新的設(shè)計(jì)架構(gòu)要求，給芯片設(shè)計(jì)行業(yè)帶來(lái)了新的發(fā)展基于。

　　傳統(tǒng)龍頭公司也意識(shí)到了人工智能相關(guān)應(yīng)用的巨大潛力，通過(guò)并購(gòu)方式收購(gòu)了大量新興的人工智能芯片設(shè)計(jì)公司，例如intel收購(gòu)habana、nervana、mobileye，xilinx收購(gòu)深鑒科技。’

　　回看intel和arm的股價(jià)歷史回報(bào)，想想就令人激動(dòng)，再加上這么一個(gè)股票消費(fèi)市場(chǎng)，給出這么一個(gè)天價(jià)也就可以理解了。

　　那么從現(xiàn)實(shí)來(lái)看，人工智能芯片對(duì)于傳統(tǒng)芯片譬如cpu、gpu、dsp、fpga的優(yōu)勢(shì)在哪？

　　先看cpu。理論上，利用終端中原有的通用cpu運(yùn)行人工智能算法，也可在功能上實(shí)現(xiàn)相關(guān)應(yīng)用。但對(duì)實(shí)時(shí)性要求較高的場(chǎng)景（如智能駕駛等），對(duì)響應(yīng)的延時(shí)極為敏感，基于cpu作人工智能計(jì)算遠(yuǎn)不能滿足實(shí)時(shí)性要求，必須引入專門(mén)的人工智能處理器。而在手機(jī)、平板電腦、音箱、ar/vr眼鏡、機(jī)器人等對(duì)散熱、能耗敏感的消費(fèi)類電子終端場(chǎng)景，采用cpu支撐人工智能算法，不僅性能不理想，計(jì)算的能耗亦不能滿足相關(guān)場(chǎng)景下的可可限制，同樣需要采用專門(mén)的人工智能處理器提升性能降低能耗。

　　而gpu，最初為圖形顯示與渲染等任務(wù)設(shè)計(jì)，主要用于個(gè)人電腦、游戲機(jī)、工作站，而人工智能領(lǐng)域，其多用于服務(wù)器與數(shù)據(jù)中心，終端應(yīng)用較少；fpga雖然可以通過(guò)硬件重構(gòu)方式靈活實(shí)現(xiàn)適合人工智能應(yīng)用的架構(gòu)，但它的成本和能效與實(shí)現(xiàn)相同架構(gòu)的非fpga芯片有很大的差距。

　　因此，在選擇上，人工智能芯片是新需求下的最優(yōu)解，那么這個(gè)需求受到下游幾個(gè)重點(diǎn)領(lǐng)域發(fā)展的影響。

　　云計(jì)算方面，隨著全球范圍內(nèi)云數(shù)據(jù)中心、超級(jí)數(shù)據(jù)中心的建設(shè)速度不斷加快，人工智能算法的不斷普及和應(yīng)用，和高性能計(jì)算能力的需求增長(zhǎng)導(dǎo)致全球范圍內(nèi)數(shù)據(jù)中心對(duì)于計(jì)算加速硬件的需求不斷上升。

　　邊緣端方面，由于云端受限于延時(shí)性和安全性，不能滿足部分對(duì)數(shù)據(jù)安全性和系統(tǒng)及時(shí)性要求較高的用戶需求，這些用戶的需求推動(dòng)大量數(shù)據(jù)存儲(chǔ)向邊緣端轉(zhuǎn)移。在運(yùn)營(yíng)商邊緣機(jī)房智能化改造的大背景下，能夠解決5g網(wǎng)絡(luò)對(duì)于低時(shí)延、高帶寬、海量物聯(lián)的部分要求。

　　（手機(jī)）終端方面，人工智能相關(guān)應(yīng)用雖然可以在傳統(tǒng)的手機(jī)處理器芯片上運(yùn)行，但在流暢度和能耗方面表現(xiàn)不夠理想而且用戶體驗(yàn)不佳，引入人工智能處理器增加手機(jī)芯片的運(yùn)算能力逐漸成為主流。

　　新興領(lǐng)域方面，智能汽車能夠?yàn)橛脩籼峁┳詣?dòng)駕駛、影音娛樂(lè)、車輛互聯(lián)等多樣化服務(wù)，實(shí)現(xiàn)車輛行駛過(guò)程中完全自動(dòng)化與智能化。而智能駕駛系統(tǒng)的核心是芯片，汽車的新能源化和互聯(lián)化進(jìn)程必將要求底層硬件能夠支撐高速運(yùn)算的同時(shí)保持低功耗與邏輯控制。

　　這4大方面的需求共同推升了人工智能芯片的增長(zhǎng)，但是這個(gè)增長(zhǎng)也給寒武紀(jì)帶來(lái)了更大的挑戰(zhàn)。

　　比如，當(dāng)前以深度學(xué)習(xí)為代表的人工智能技術(shù)對(duì)于底層芯片計(jì)算能力的需求一直在飛速增長(zhǎng)，其增速已經(jīng)大幅超過(guò)了摩爾定律的速度。例如google于2019年提出的efficientnetb7深度學(xué)習(xí)模型，每完成1次前向計(jì)算即需要3.61*1010次基本運(yùn)算，是7年前同類模型（alexnet）運(yùn)算需求的50倍。

　　這樣的一個(gè)發(fā)展速度，使得企業(yè)必須的加快固定資產(chǎn)的迭代，才能夠生產(chǎn)具有更快運(yùn)算能力的芯片。當(dāng)然這里除了固定資產(chǎn)的折舊費(fèi)用，還有材料費(fèi)、芯片流片費(fèi)、研發(fā)人工費(fèi)用，綜合起來(lái)是一筆非常大的開(kāi)支。

　　競(jìng)爭(zhēng)、需求、費(fèi)用，是寒武紀(jì)這家企業(yè)經(jīng)營(yíng)的主要矛盾，而在這個(gè)矛盾之外，還有一個(gè)核心矛盾，即市場(chǎng)出價(jià)。

　　接著開(kāi)頭L費(fèi)雪所分享的故事，它的后續(xù)是，ibm確實(shí)是一家輝煌過(guò)很長(zhǎng)時(shí)間的公司。

　　Ibm公司的股票在1932年最低價(jià)是52.5美元每股，自此以后一直高漲到117美元每股。1933年，從75.75美元漲到153.25美元每股。之后長(zhǎng)期徘徊在這個(gè)價(jià)格左右，直到1936年漲到194美元每股，1939年，這只股票的價(jià)格突破了195.75美元每股，但之后隨即下跌、在此之后一直沒(méi)有漲到195美元每股，直到1945年達(dá)到另一穩(wěn)定價(jià)格250美元每股。隨后在20世紀(jì)50年代，一直在這個(gè)價(jià)格水平之下徘徊。1956年，達(dá)到了這30年統(tǒng)計(jì)中的最高峰550美元/股。

　　假設(shè)你有這樣的好運(yùn)氣。在這24年里，你每年的總回報(bào)率僅僅只有10%。很難達(dá)到20世紀(jì)30年代神話中的預(yù)期值。

總結(jié)

　　總體來(lái)說(shuō)，首先你不確定寒武紀(jì)是不是一家劃時(shí)代的企業(yè)，但即便它最終成為了這樣的企業(yè)，由于部分參與者的躁狂癥，你很難獲得持續(xù)的超額回報(bào)，那么更多的回報(bào)只能產(chǎn)生于階段性的交易/投資之中，這就是ibm留給投資者的遺產(chǎn)。