华为采购需求大降 股价腰斩的寒武纪

华为采购需求大降 股价腰斩的寒武纪
2020年09月23日 16:57 新浪财经-自媒体综合

  华为采购需求大降 股价腰斩的寒武纪

  来源:英才杂志

  作者|陶冶

  作为名噪一时的芯片公司,寒武纪(688256.SH)早在今年7月IPO前就已经吸引了足够的注意力,身披“AI芯片第一股”的名号,市场对其的期许自然居高不下,上市之后公司股价最高一度达到297.77元/股。

  技术与市场的割裂一直是阻碍在科技类公司面前最大的问题,寒武纪也不例外,基于投资者对寒武纪未来市场开拓的悲观预期以及其他因素,公司股价自达到峰值之后便一路下挫,截至9月21日,寒武纪收盘价170.77元/股,股价累计降幅达三成有余,对比美股科技五虎总不由让人心生疑虑,国内科技类公司为何迟迟无法迎来属于自己的名利双收?

  细分领域

  寒武纪的未来和经营水平好似已经与AI的未来应用前景牢牢绑在了一起。

  寒武纪目前主营业务为云端智能芯片及加速卡、智能计算集群系统、终端智能处理器 IP 三大产品。简单来说公司主要是针对人工智能应用场景下云端、终端及边缘数据处理提供相应芯片设计支持(包括加速卡)。

  在半导体领域发展的上半场,人工智能尚未得到充足的发展,早期的相关芯片设计及中央处理器算力大都以常见的“0/1”为基础来设计,是一种线性的、二维的处理模式,这部分运算过程通常通过我们熟悉的CPU来完成。

  但随着近年来人工智能应用场景不断丰富,以往相关硬件的处理能力在应对光感、语言、肢体动作等更为丰富的“三维”指令时,CPU的处理速度就受到了极大限制,这时候就需要一个应对“三维”指令的辅助器件来协助CPU进行数据处理。

  寒武纪的智能芯片及加速卡就是在此背景下应运而生的新品种,可以理解为在寒武纪技术加持下不论在设备终端亦或是云端,所有相关人工智能的运算处理都将享有更高的运算速度和更低的能耗,但同时我们也发现,寒武纪的未来和经营水平好似已经与AI的未来应用前景牢牢绑在了一起,这也是为什么评判他“仅仅”是细分领域龙头的原因所在。

  但根据IDC等多家公司统计数据显示,2022年单就云端推理和训练所产生的智能芯片市场需求就预计达到136 亿美元,年均复合增长率可以达到39.22% ,如此来看细分领域的局限好似并不能束缚住寒武纪的发展,而实际上摆在寒武纪面前除了市场体量外还有严峻的同业竞争局势。

  围追堵截

  用一个前有堵截后有追兵来形容寒武纪当下的市场竞争格局并不为过。

  芯片类科技企业先花钱后盈利的模式并不稀奇,况且对于寒武纪这么一家天量研发投入的公司,投资者对其亏损的现状并不诧异。但对于上市公司来说,面对披露的压力,净利润增长缓慢也许可以得到投资人的谅解,但营收水平停滞不前市场迟迟无法打开就不由使人心生疑虑了。

  寒武纪同样十分急于市场的进一步拓展,据其半年报,除研发费用外,增长幅度最高的就是销售费用,公司上半年销售费用为1243万元,同比增长近2.5倍,但从现实角度来判断,未来实际效果也许并不能达到预期。

  除去过往销售费用基数本就较小外,最重要的原因之一是寒武纪当前面临的竞争较为残酷。在上市之初的招股说明书中,寒武纪明确罗列了公司将要面对的竞争对手,英伟达、英特尔、AMD、ARM、华为海思等五家企业均被寒武纪视作可比公司,用一个前有堵截后有追兵来形容寒武纪当下的市场竞争格局并不为过。

  英伟达相对于寒武纪的比较优势在于其高额的市场占有率以及多年来完善的软件生态布局。虽然寒武纪的芯片产品相比英伟达不遑多让,但英伟达得益于多年的经营,其在市场上占有率较高。英伟达2020上半财年营收达到761亿元,其数据中心业务(对标寒武纪业务)营收超过了200亿元。

  除了英伟达的堵截外,华为海思也是紧追不舍,寒武纪上市之初为人所推崇的原因之一就是其华为AI芯片供货商的身份,双方合作营收占寒武纪营收比重一度达到95%以上,随着海思自研的推动,华为的采购需求大降。华为的撤单并不是因寒武纪的单项产品存在劣势,华为徐军曾表示,华为需要的是产品是从云到各种物联网终端的全场景支持,寒武纪很好,但是没法支持我们所需要的全场景。

  这也是为何称寒武纪是芯片细分领域的龙头,但也仅仅只是细分领域的龙头。

  芯片行业不仅仅是市场的竞争,也是资金与人才的竞争,但从研发投入和资金投入角度来看,寒武纪同样稍显不足。

  首先以资金密集程度来看,虽然寒武纪科创板成功上市募集了大量资金,但当前资金实力远不及海思、AMD、英伟达等,不论从净资产或是资产总额层面,寒武纪均与头部企业相差较大。

  研发投入层面,寒武纪投入力度不可谓不强,每年研发投入占比营收均数倍有余,但受限于营收基数较小,相较于营收3-4倍的研发投入听起来很有力度,但绝对数也仅有2.7亿元左右,而华为海思2019年财报提到,其研发投入达到了1317亿元,差异不可谓不大。

  大力投入研发并无错,只是我们不能被相对数遮住双眼,绝对数的量级才是能否诞生出科研成果的后勤保障。

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责任编辑:陈志杰

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