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1、 证券研究报告 | 新股报告 2020 年 07 月 17 日 寒武纪寒武纪(688256.SH) 全球全球 AI 芯片芯片设计领域设计领域先行者先行者 技术立业,打造云、边、端一体化智能芯片设计平台技术立业,打造云、边、端一体化智能芯片设计平台。寒武纪成立于 2016 年,为新生代 AI 芯片设计龙头厂商,公司致力于人工智能芯片的研发与 技术创新,通过终端智能处理器 IP、云端智能芯片及加速卡、边缘智能芯 片及加速卡等产品实现对“云、边、端”三大人工智能应用场景全覆盖, 公司是人工智能芯片设计初创企业中, 少数已实现成功流片且规模化应用公司是人工智能芯片设计初创企业中, 少数已实现成功流片且
2、规模化应用 的公司之一。的公司之一。 公司营收增长迅猛,研发投入维持高位公司营收增长迅猛,研发投入维持高位。2019 年,公司实现营收 4,44 亿 元,云端智能芯片及加速卡实现规模化出货,智能计算集群系统业务客户 拓展顺利, 支撑公司营收同比大幅增长 279.35%; 综合毛利率为 68.19%, 高于行业平均水平;研发费用同比增加 126.17%达到 5.43 亿元,以保持 公司技术前瞻性、领先性和核心竞争优势。 人工智能人工智能将成为将成为下一个时代的主旋律下一个时代的主旋律,公司有望受益行业发展迅速成长。,公司有望受益行业发展迅速成长。 得益于大数据产业发展、深度学习算法革新和硬件技术
3、的提升,人工智能 技术正加快向各行各业各领域的渗透, 拥有广阔的发展前景。 据 IHS Markit 数据,2025 年 AI 应用市场规模将从 2019 年的 428 亿美元激增到 1289 亿美元。 受益大数据产业驱动, 云端智能芯片将迎来百亿级市场规模。受益大数据产业驱动, 云端智能芯片将迎来百亿级市场规模。 大数据时代, 数据中心、超级数据中心的建设速度不断加快,对于计算加速硬件的需求 不断上升, 据 IDC 统计, 云端推理和训练所产生的云端智能芯片市场需求, 将从 2017 年的 26 亿美元增长到 2022 年的 136 亿美元, 年均复合增长率 达 39.22%。寒武纪寒武纪思
4、元思元 100 和思元和思元 270 已实现了规模化量产和出货,已实现了规模化量产和出货, 下一代下一代面向云端训练及推理的面向云端训练及推理的思元思元 290 智能芯片顺利推进智能芯片顺利推进,目前已处于,目前已处于 内部样品测试阶段,预计内部样品测试阶段,预计 2021 年形成规模化收入。年形成规模化收入。 边缘计算需求的带动边缘智能芯片市场持续扩张边缘计算需求的带动边缘智能芯片市场持续扩张, 边缘智能芯片有望成为, 边缘智能芯片有望成为 公司未来发力点。公司未来发力点。根据 Gartner 预测,未来物联网将约有 10%的数据需要 在网络边缘进行存储和分析,以此推算 2020 年全球边缘
5、计算的市场需求 将达到 411.40 亿美元。根据 ABI Research 预计,边缘智能芯片市场规模 2024 年将达到 76 亿美元。 目前公司的思元 220 芯片产品及相应的 M.2 加 速卡已获取部分客户订单、签订销售合同,2020 年内有望实现放量。 募投进一步募投进一步加码加码云端、 边缘端智能芯片云端、 边缘端智能芯片, 提升公司核心竞争力和市场份额。提升公司核心竞争力和市场份额。 此次上市募集资金投资项目均围绕公司主营业务及核心技术展开,云端智 能芯片的升级换代将有利于公司更好地为云计算时代提供高性能、高安全 的服务器加速芯片及平台产品;边缘芯片的研发项目将完善公司云边端一
6、体化的发展战略,弥补市场上边缘加速方案的空白,为公司储备新的业务 增长点。 风险提示风险提示: 客户开拓不及预期的风险、 市场竞争加剧风险、 持续亏损风险。 股票信息股票信息 行业 半导体 发行价格 64.39 合理估值 23.00 发行数据发行数据 总股本(万股) 40,010 发行数量(万股) 4,010 网下发行(万股) 2,328 网上发行(万股) 972 保荐机构 中信证券股份有限公司 发行日期 2020/7/8 发行方式 网上发行,网下配售,战略投资者 配售 作者作者 分析师分析师 刘高畅刘高畅 执业证书编号:S0680518090001 邮箱: 分析师分析师 郑震湘郑震湘 执业证
7、书编号:S0680518120002 邮箱: 分析师分析师 佘凌星佘凌星 执业证书编号:S0680520010001 邮箱: 股东信息股东信息 陈天石 33.19% 北京中科算源资产管理有限公司 18.24% 北京艾溪科技中心(有限合伙) 8.51% 苏州工业园区古生代创业投资企业(有限合 伙) 3.93% 国投(上海)科技成果转化创业投资基金企 业(有限合伙) 3.92% 南京招银电信新趋势凌霄成长股权投资基 金合伙企业(有限合伙) 3.61% 宁波瀚高投资合伙企业(有限合伙) 3.43% 深圳新芯投资合伙企业(有限合伙) 2.38% 北京艾加溪科技中心(有限合伙) 2.36% 杭州阿里创业
8、投资有限公司 1.94% 2020 年 07 月 17 日 请仔细阅读本报告末页声明请仔细阅读本报告末页声明 内容目录内容目录 一、寒武纪:打造云、边、端一体化的 AI 芯片设计商 . 4 1.1 技术立业,新生代 AI 芯片设计厂商龙头初长成 . 4 1.2 产品云、边、端全覆盖,打造一体化智能芯片设计平台 . 4 1.3 股权结构较为集中,管理层经验丰富 . 9 1.4 营收增长迅猛,研发投入维持高位 . 10 二、人工智能,下一个时代的主旋律 . 13 2.1 人工智能芯片,大幅提升机器学习效能 . 13 2.2 云、端、边智能芯片,各放异彩 . 15 2.2.1 终端智能处理器 . 1
9、5 2.2.2 云端智能芯片 . 17 2.2.3 边缘智能芯片 . 19 2.3 市场竞争复杂激烈,未决胜负 . 21 三、核心竞争力分析 . 24 3.1 技术水平具备行业领先性 . 24 3.2 研发团队实力雄厚 . 26 3.3 募投进一步布局云端、边缘端智能芯片 . 27 四、风险提示 . 29 图表目录图表目录 图表 1:寒武纪发展历程 . 4 图表 2:寒武纪产品矩阵构成 . 5 图表 3:各种应用场景对芯片性能需求不同 . 5 图表 4:寒武纪终端智能处理器架构示意图 . 6 图表 5:寒武纪思元系列产品概况 . 7 图表 6:寒武纪云端智能芯片及加速卡适配情况 . 7 图表
10、7:思元 220 芯片概况 . 8 图表 8:寒武纪智能计算集群系统软硬件的总体架构 . 8 图表 9:公司主要客户情况 . 9 图表 10:寒武纪股权结构图(上市前) . 9 图表 11:寒武纪营收情况 . 10 图表 12:寒武纪归母净利润情况 . 10 图表 13:2017-2019 年寒武纪营收情况(分业务) . 10 图表 14:2020 年 1-3 月寒武纪营收结构 . 10 图表 15:寒武纪各业务板块毛利率水平情况 . 11 图表 16:寒武纪毛利率水平与 A 股设计类公司对比 . 11 图表 17:寒武纪费用情况(百万元) . 11 图表 18:公司研发费用及占营收比重 .
11、12 图表 19:2019 年公司员工结构 . 12 图表 20:可比公司应收账款周转率和存货周转率 . 12 图表 21:人工智能、机器学习与深度学习的关系 . 13 图表 22:深度学习的训练和推理阶段 . 13 图表 23:GPU 比 CPU 有更多的逻辑运算单元(ALU) . 14 图表 24:TPU 结构图 . 14 mNoRqQpQpQoMzRtMtPpQpM8O9R6MoMnNnPnNeRqQsNlOmOmMaQqQwPvPnQoMMYoPyQ 2020 年 07 月 17 日 请仔细阅读本报告末页声明请仔细阅读本报告末页声明 图表 25:传统 CPU、GPU 结构与脉动阵列对比
12、 . 14 图表 26:谷歌 TPU 能效比与传统芯片能耗比情况 . 15 图表 27:人工智能云端边结构 . 15 图表 28:人工智能芯片在消费电子各领域市场规模预测(亿美元) . 16 图表 29:全球智能驾驶汽车市场规模 . 16 图表 30:2019 年至 2025 年汽车领域 AI 应用情况 . 17 图表 31:全球数据中心负载任务量变化 . 17 图表 32:全球超级数据中心数量及占比 . 17 图表 33:全球云端智能芯片市场规模(亿美元) . 18 图表 34:中国智能服务器市场规模(亿美元) . 18 图表 35:Paddle Lite 适配思元 270 . 18 图表
13、36:寒武纪云端智能芯片主要客户 . 19 图表 37:全球边缘计算市场规模及预测(亿美元) . 19 图表 38:中国人工智能芯片市场规模及预测(亿元) . 19 图表 39:tesla HW3.0 FSD(Full Self-Driving)车载电脑控制模组与 HW2.5 对比 . 20 图表 40:Tesla HW3.0 与 HW2.5 处理器对比 . 21 图表 41:英伟达营收情况 . 22 图表 42:Intel 的 Gaudi 训练芯片与英伟达 V100 比较 . 22 图表 43:云计算服务商市占率及营收增速 . 22 图表 44:四大云服务器中使用的专用加速器情况 . 22
14、图表 45:国内智能芯片初创公司情况 . 23 图表 46:公司核心技术框架结构 . 24 图表 47:公司核心技术产品收入情况 . 24 图表 48:公司的技术储备 . 25 图表 49:公司正在从事的研发项目及进展情况 . 26 图表 50:公司人员学历结构(截至 2019 年 12 月 31 日) . 27 图表 51:公司核心技术人员履历及贡献 . 27 图表 52:公司募投情况 . 28 2020 年 07 月 17 日 请仔细阅读本报告末页声明请仔细阅读本报告末页声明 一、寒武纪:打造云、边、端一体化的一、寒武纪:打造云、边、端一体化的 AI 芯片设计商芯片设计商 1.1 技术立业
15、,技术立业,新生代新生代 AI 芯片设计厂商龙头初长成芯片设计厂商龙头初长成 寒武纪成立于 2016 年 3 月,总部位于北京。公司主营业务涵盖人工智能核心芯片的研 发、设计和销售,公司致力于人工智能芯片的研发与技术创新,打造人工智能领域核心 处理器芯片,最终为客户提供丰富的芯片产品与系统软件解决方案。公司主要产品包括 终端智能处理器 IP、云端智能芯片及加速卡、边缘智能芯片及加速卡以及与上述产品配 套的基础系统软件平台,产品被广泛应用于消费电子、数据中心、云计算等诸多场景。 图表 1:寒武纪发展历程 资料来源:招股说明书,国盛证券研究所 技术产业化加速落地,云、边、端一体化布局业已形成。技术
16、产业化加速落地,云、边、端一体化布局业已形成。公司业务始于终端,2016 年公 司成立不久即推出全球首款终端智能处理器 IP 寒武纪 1A 处理器,随后相继推出 1H 及 1M 系列芯片,至今采用公司终端智能处理器 IP 的终端设备出货已过亿台;2018 年推出 国内首款高峰值云端智能芯片思元 100,切入云端智能芯片及加速卡领域,很快第二代 产品思元 270 也于 2019 年推出,目前系列产品已量产出货,并成功应用于浪潮、联想 等多家服务器厂商产品中。2019 年基于思元 220 的边缘智能芯片及加速卡的发布标志 着公司云端、边缘端和终端场景全面覆盖的智能芯片产品系列布局初步形成。 公司自
17、成立至今,一直专注于人工智能芯片设计领域,积累了较强的技术和研发优势, 能提供云边端一体、软硬件协同、训练推理融合、具备统一生态的系列化智能芯片产品 和平台化基础系统软件。公司是人工智能芯片设计初创企业中,少数已实现成功流片且公司是人工智能芯片设计初创企业中,少数已实现成功流片且 规模化应用的公司之一。规模化应用的公司之一。 1.2 产品云、边、端全覆盖,打造一体化智能芯片设计平台产品云、边、端全覆盖,打造一体化智能芯片设计平台 产品产品将将实现三大人工智能应用场景全覆盖。实现三大人工智能应用场景全覆盖。公司目前的产品包括终端智能处理器 IP、云 2020 年 07 月 17 日 请仔细阅读本
18、报告末页声明请仔细阅读本报告末页声明 端智能芯片及加速卡、边缘智能芯片及加速卡,分别对应终端(端) 、云端(云)和边缘 端 (边) 三种人工智能技术的应用场景, 其中边缘智能芯片及加速卡尚未开展实际销售。 图表 2:寒武纪产品矩阵构成 资料来源:招股说明书,公司官网,国盛证券研究所 云、 边、 端三种场景云、 边、 端三种场景中人工智能技术的应用,中人工智能技术的应用, 分别分别依靠依靠多品类多品类核心芯片提供的算力支撑核心芯片提供的算力支撑。 不同场景,对芯片算力和功耗等特性要求不同,因而实际应用中产生了对多品类智能芯 片的需求。其中终端场景面向各类消费电子、IoT 产品,要求芯片功耗低、高
19、能效、高性 价比等特性;云端面向数据中心、私有云等,数据处理量庞大,芯片需具备高性能、高 计算密度等特性;边缘端应用场景更为多样且碎片化,对各种性能的要求通常介于终端 和云端之间。 图表 3:各种应用场景对芯片性能需求不同 应用场景应用场景 芯片需求芯片需求 典型计算能力典型计算能力 典型功耗典型功耗 典型应用领域典型应用领域 终端 低功耗、 高能效、 推理任务为主、 成 本敏感、硬件产品形态众多 8TOPS 30TOPS 50 瓦 云计算数据中心、企业私有 云等 边缘端 对功耗、 性能、 尺寸的要求常介于终 端与云端之间、 推理任务为主、 多用 于插电设备、硬件产品形态相对较 少 5TOPS
20、 至 30TOPS 4 瓦至 15 瓦 智能制造、 智能家居、 智能零 售、 智慧交通、智慧金融、智 慧医疗、智能驾驶等众多应 用领域 资料来源:招股说明书,国盛证券研究所 端:终端智能处理器端:终端智能处理器 IP 终端智能处理器 IP,通常为了节省成本而以一个模块集成于终端设备的 SoC 芯片中,在 手机等终端设备中为图像视频、 语音、 自然语言相关的智能应用提供人工智能算力支持。 “端” 业务模式为“端” 业务模式为 IP 授权。授权。 公司的终端智能处理器 IP 产品覆盖了从 0.5TOPS 到 8TOPS 2020 年 07 月 17 日 请仔细阅读本报告末页声明请仔细阅读本报告末页
21、声明 区间内不同档位的人工智能算力需求,片上缓存尺寸可按照客户需求进行配置,通过集 成公司该 IP 产品,手机用或 IoT 类的 SoC 芯片可快速获得在终端做人工智能本地处理 的能力。公司只进行 IP 授权,而非出售芯片。 图表 4:寒武纪终端智能处理器架构示意图 资料来源:招股说明书,国盛证券研究所 云:云:云端智能芯片及加速卡云端智能芯片及加速卡 云端智能芯片及加速卡面向云计算和数据中心场景,为云服务器、数据中心等的人工智 能应用程序提供高性能、高计算密度、高能效的硬件计算资源,支撑该类场景下复杂度 和数据吞吐量高速增长的人工智能处理任务。 “云”业务模式为“云”业务模式为 fables
22、s 模式模式,基于公司领先的智能处理器架构技术以及成熟的芯片 设计能力,公司设计并供应性能和能效复合下游要求的云端智能芯片。目前覆盖包含视 觉、语音、自然语言处理,推荐系统,搜索殷勤及传统机器学习等多样化应用领域。目 前可提供从 30TOPS 到 128TOPS 的单加速卡单芯片计算能力的云端智能芯片及加速卡 产品已量产。目前公司已推出产品中思元 100 和思元 270 都已实现了规模化量产和出 货,客户包括浪潮、联想、新华三等终端服务器厂商,思元 290 商用在即。 2020 年 07 月 17 日 请仔细阅读本报告末页声明请仔细阅读本报告末页声明 图表 5:寒武纪思元系列产品概况 型号型号
23、 指令集指令集 推理推理/训练训练 工艺制程工艺制程 性能性能 产品图片产品图片 思元 100 (MLU100) 自研 MLUv01 指令集 云端推理 台积电 16nm 1GHz 主频下, FP16 理论峰值为 16TOPS (非稀疏) 和 64TOPS (稀 疏等效理论峰值) , INT8 理论峰 值性能为 32TOPS(非稀疏)和 128TOPS(稀疏等效理论峰值) 思元 270 (MLU270) 自研 MLUv02 指令集 推理+训练 台积电 16nm 在 1GHz 主频下,理论峰值性能 为 256TOPS (INT4) 、 128TOPS (INT8)、64TOPS(INT16) 思元 100 (MLU102) 自研 MLUv02 指令集 训练 台积电 7nm 采用了 HBM2 内存和先进的 2.5D CoWoS 封装,支持片间高 速互联 资料来源:招股说明书,国盛证券研究所 图表 6:寒武纪云端智能芯片及加速卡适配情况 厂商名称厂商名称 通过认证产品通过认证产品 该厂商认证的标准该厂商认证的标准 该厂商认证需履行的程序该厂商认证需履行的程序 认证有效期限