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寒武纪财务报表分析 一、公司简介 （一）基本情况 寒武纪成立于2016年，专注于人工智能芯片产品的研发与技术创新，致力于打造人工智能领域的核心处理器芯片，让机器更好地理解和服务人类。寒武纪提供云边端一体、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。 寒武纪产品广泛应用于服务器厂商和产业公司，面向互联网、金融、交通、能源、电力和制造等领域的复杂AI应用场景提供充裕算力，推动人工智能赋能产业升级。 图1 公司大事记（2016-2022） 资料来源：公司年报 （二）股权结构 图2 寒武纪股权结构图 资料来源：公司年报 公司实控人为法人代表陈天石，直接/间接持股比例37.47%。中科算源为中科院计算技术研究所下属、国投（上海）科技成果转化创业投资基金企业为国家开发投资集团有限公司下属、杭州阿里创业投资公司系阿里集团下属企业，国资+大型战略投资者绑定助力公司整体股权结构稳定。 二、行业分析 图3 AI开启新一轮科技革命 资料来源：光锥智能 迈进2023年，以ChatGPT为代表的生成式AI即AIGC爆火，让AI产业尝到了久旱逢甘霖的滋味，“AI芯片第一股”寒武纪也不例外。相比之前的生成式对话产品，ChatGPT在大范围连续对话能力、生成内容质量、语言理解能力和逻辑推理能力上都得到大幅提升。ChatGPT开启了AI大模型新时代，算力产业链迎来新增长点。 图4 生成式AI发展历程与ChatGPT的突出能力 （一）AI大模型——人工智能迈向通用智能的里程碑 AI大模型（Foundation Model），是指通过在大规模宽泛的数据上进行训练后能适应一系列下游任务的模型。AI大模型是人工智能迈向通用智能的里程碑技术。深度学习作为新一代人工智能的标志性技术，完全依赖模型自动从数据中学习知识，在显著提升性能的同时，也面临着通用数据激增与专用数据匮乏的矛盾。 图5 ChatGPT能力实现解析 （二）AI大模型计算量高速扩张，点燃算力需求 ChatGPT能够实现当前如此强大的交互，离不开背后庞大的算力支撑，随着AI等新技术的发展，对高可靠、高性能、高安全算力需求更加突出。为了满足大模型应用的巨大算力需求，AI芯片进入了人们的视野。算法是大模型成功的首要条件，再配合海量的数据，最后搭配强大的发动机——大算力，才能获得基础的大模型。 随着网络模型参数量的增加，计算量明显增加，目前较火热AIGC的参数量已经超过千亿。参数量往往是计算空间的复杂程度，模型空间越复杂，往往意味着庞大的计算量，计算量和参数量呈现正比关系。这也是随着AI的功能强大，AI对算力呈现指数级别根本需求的本质原因。 图6 芯片上下游产业链，寒武纪处于芯片设计位置 图7 中国大语言模型产业价值链 （三）AI芯片——铸就算力底座 根据机器学习算法步骤，AI芯片可分为训练（training）芯片和推断（inference）芯片。训练芯片主要是指通过大量的数据输入，构建复杂的深度神经网络模型的一种AI芯片，运算能力较强。推断芯片主要是指利用训练出来的模型加载数据，计算“推理”出各种结论的一种AI芯片，侧重考虑单位能耗算力、时延、成本等性能。 表1 GPU、FPGA、ASIC 特征比较 资料来源：国盛证券研究所《计算机行业周报：国产AI算力生态一览》 表2 各类AI芯片的效能和速度与CPU的比较 资料来源：国盛证券研究所《计算机行业周报：国产AI算力生态一览》 随着大数据的发展和计算能力的提升，根据寒武纪招股书，2022年中国人工智能芯片市场规模预计达368亿元，预计2024年市场规模将达到785亿元，复合增速有望达到46%。根据IDC数据，2021年中国人工智能芯片市场中，GPU的市场占有率近90%，ASIC、FPGA、NPU等非GPU芯片市场占有率超过10%。华为昇腾、海光信息、景嘉微、寒武纪等国内GPU、AI芯片龙头正持续发力，产品、市场等方面不断进取。 （四）“东数西算”产业背景助推智能芯片行业发展 “东数西算”全面启动，将整合优化国内算力资源，为数字经济提供直接动力。根据中金公司的研究报告，智能计算中心聚焦训练任务、强算力、低延时的特性与计算枢纽的功能定位切合，有望成为“东数西算”的重要组成部分，智能芯片作为智能计算中心的重要组成部分将迎来广阔的市场空间。 图8 东数西算全国布局 资料来源：国家发展改革委 （五）寒武纪较国内外厂商优劣势 竞争优势方面，与英伟达与华为海思相比，寒武纪在人工智能芯片微架构、指令集等核心技术上具体一定特色与优势。英伟达更多基于其原有的GPU技术储备和设计理念去适配人工智能的应用和算法，但GPU本身并非专门为人工智能相关运算进行开发的芯片产品，而寒武纪的芯片架构针对人工智能应用及各类算法进行了优化，有效提升了产品的能效和性能价格比