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寒武纪们能否走出AI冰河期?

2021/03/08 09:03      互联网江湖   


  我们可以看到AI企业的故事似乎越来越难讲了。

  近日美国AI芯片明星创企Wave Computing完成破产重组,更名MIPS。

  这家曾被誉为全球最有前途的AI公司之一的明星企业,在去年4月份申请破产保护后,

  最终以改名的方式黯然收场。

  悲观论者们曾在Wave Computing申请破产保护后预言:未来独立的AI芯片公司都将走向消亡。

  言论虽过于悲观,但目前的市场实况确实给人一种这样的感觉。

  亏到家的AI芯片,如何由奢到俭?

  近日寒武纪发布2020年业绩快报,报告显示,2020年寒武纪公司实现营业收入4.59亿元,同比增长3.38%。全年净亏损4.36亿元,上年同期亏损11.79亿元,同比减少63.04%。

  虽亏损依旧,但亏损整体规模却呈现下降趋势,没了上市时夸张一般的亏法。

  在寒武纪上市时的招股书显示,寒武纪在2017年度、2018年度和2019年度,公司归属于母公司普通股股东的净利润分别为-38,070.04 万元、-4,104.65 万元和-117,898.56 万元。

  同时招股书中还明确写道:“未来一段时间,寒武纪将持续亏损、无法盈利。”

  根据天眼查APP数据显示:寒武纪在2019-2020年两年内通过上市和融资带来的资金量超过40亿人民币。对于寒武纪而言,在一段时间内亏成漏斗是一件可预见且可接受的事情。

  根据亿欧智库调查,以28nm制程为例,国内AI芯片的开发费用约为2500万美元,AI协处理器开发费用约为800万美元。

  高投入在AI芯片这一细分领域上显得尤为突出,如此巨额的花费,在市场使用场景尚未得到明确验证之时,入局企业必然会产生无序的方向性亏损。

  而亏损对于早期AI芯片的投资者而言,明面上是完全可以接受的,出现这种情况的原因在于,AI芯片投资额本就不小,但资本涌进AI赛道之时,整个行业离场景落地还有一段距离,资本对于 AI 技术背后所能承载的市场规模大小没有一个较为清晰的认知,导致AI公司估值存在不合理性,但是AI热早已冲昏了投资人的头脑而盲目投资。

  这也是亏损多年的寒武纪在上市之初市场就给出了超千亿的市值的根本原因,只是当市场逐步厘清AI应用本质之时,其发展遮羞布便被拨开,风潮落下后,一地鸡毛。

  随着AI芯片整体赛道已经逐步回归理性,仅凭技术和行业前景便可随便拿到天量投资的时代已成过去式。

  在市场热情退却,融资开始变的困难的大背景下,极度烧钱的AI企业走向衰落便成了理所应当。

  烧光3亿美金的Wave Computing便是一个极具代表性的例子,而相对于Wave Computing的消亡,已成功上市的寒武纪虽在短期内不太可能重蹈Wave Computing的覆辙,但资本市场对于其持续亏损仍是抱有不满之意。

  相较于其上市之初的超千亿市值,在多轮下跌后寒武纪已不足650亿,而在早年丧失华为这一终端客户后,寒武纪似乎仍未找出明确且长期的替代方向。

  当巨头入局,“寒武纪们”都开始变的挺难

  AI企业风头最盛之时,莫过于在寒武纪推出首款AI处理器Cambricon-1A之后,华为与寒武纪技术联姻。

  华为将AI处理器IP整合进手机处理器麒麟970中,并由两者共同推出了“全球首款集成AI处理器的手机芯片”。

  这场合作让华为赚足了AI的噱头,也让寒武纪成功的抱上了华为的大腿,成为了国内首屈一指的AI芯片企业。

  在两者深入合作的几年中,华为成了寒武纪最大的单一客户,在2017年和2018年,华为分别为其带来了771万和1.14亿元营收,占其总营收的98.34%和97.63%。

  遗憾的是这种合作并非一场双方完全对等的合作,技术提供方寒武纪所扮演的角色过于被动,其出售单一 IP的商业模式具有一定的脆弱性,在合作之初便埋下了祸根。

  在以 IP 授权为盈利的商业模式中,主要是依靠算法和 Konw-how 进行授权收费。而对于大多数AI创业公司而言,缺乏Konw-how积累,只能以自身算法为主。

  但算法更迭速度较快,难以形成有效的技术壁垒。而另一边,算法只能与产品结合落地,才能达到在终端整体验证的效果。

  对于寒武纪而言,丧失华为的订单,就是丧失了直接对接终端的最优渠道,而其他面向终端的渠道,无论是在数量,还是在数据反馈验证数量上,都远远不如华为这家巨无霸。

  在终端场景被挤压的大背景下,寒武纪早年提出3年内占领10亿智能AI终端,占领中国云端高性能芯片1/3市场份额的目标,如今其终端梦已随着和华为合作的流产变得渺茫,同样曾见证了AI芯片风潮的寒武纪一系终端智能处理IP产品也在2018年的1M后成为绝响,逐步在主流市场失去声音。

  寒武纪脱实入虚,能否脱困为安?

  关于AI,一般观点认为分为基础层,技术层和应用层,而基础层又包括数据和计算能力。在这里,数据绝对是其中的核心,掌握了上游的数据就可以制约下游的技术发展和技术应用。

  在丧失以华为作为切入点的终端应用方向后,从2019年开始,处于行业下游的寒武纪的重心便开始逐步朝云端发展。

  而AI芯片的另一面云端方向则更为坎坷。随着AI整体数据供给流程越来越驳杂,更多的巨头倾向于数据的自我供给与芯片的自主研发。

  与此同时,国内掌握AI上游基础层的巨头开始布局AI芯片赛道。BAT三家中,阿里推出“平头哥”,腾讯投资了芯片公司燧原科技,而百度则与三星展开合作,巨头们纷纷宣告了自身涉足AI芯片领域不容置疑的决心。

  关于数据层和技术层的碰撞,技术可以研发,但是数据总归要受制于主流数据池,如今数据已被列为生产资料之一,未来可能将越来越难得,这似乎也是对许多技术层公司最大的威胁。

  自2011年开始,阿里一直都在参与技术开源社区的建设,目前Github上主体账号的总项目数是国内最多的;而百度方面在技术开源上也是动作频频。例如之前开源其自动驾驶系统Apollo,其自动驾驶软件可供任何人免费下载及修改使用。

  技术开源渐渐的成了科技巨头们的某种默契,但对于垂直技术层领域的企业来说,却是一种无形的打击。作为垂直技术层领域的代表企业,寒武纪更是首当其中。在数据池受限的大背景下,由此引发其云端发展的不确定性,在寒武纪上市之初,便平添了许多障碍。

  在2019年寒武纪的营收数据中,用来讲上市故事的智能计算集群系统业务营收上的大幅增长,皆是来自政府项目。珠海横琴和西安沣东两个政府互联网数据中心IDC项目,为寒武纪贡献了约80%的收入,其中横琴项目贡献了60%的收入。

  换个思路来说,寒武纪的云端发展,在巨头们所设置的数据围城中似乎举步维艰,很难得到数据哺育的寒武纪,似乎只能依赖其国资招牌来讲资本故事。

  行业头部企业亦如此,而那些处于头部以下的企业情况更是不容乐观,AI芯片独立公司的未来,似乎正要验证当初那些悲观者的预言:“独立的AI公司在未来都将走向消亡”

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