中科寒武纪：致力于打造人工智能领域核心处理器芯片

寒武纪今年3月份提交了科创板招股书，通过招股书来了解一下这家人工智能芯片公司的情况。
一、公司概况
公司的主营业务是应用于各类云服务器、边缘计算设备、终端设备中人工智能核心芯片的研发、设计和销售，为客户提供丰富的芯片产品与系统软件解决方案。公司的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。
公司自成立以来一直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。公司核心人员在处理器芯片和人工智能领域深耕十余年，带领公司研发了智能处理器指令集与微架构等一系列自主创新关键技术。经过不断的研发积累，公司产品在行业内赢得高度认可，广泛应用于消费电子、数据中心、云计算等诸多场景。采用公司终端智能处理器IP的终端设备已出货过亿台；云端智能芯片及加速卡也已应用到国内主流服务器厂商的产品中，并已实现量产出货；边缘智能芯片及加速卡的发布标志着公司已形成全面覆盖云端、边缘端和终端场景的系列化智能芯片产品布局。
公司自成立以来的经营模式均为Fabless模式，未曾发生变化，并将长期持续。公司专注于智能芯片的设计和销售，而将晶圆制造、封装测试等其余环节委托给晶圆制造企业、封装测试企业及其他加工厂商代工完成。
自2016年3月成立以来，公司快速实现了技术的产业化输出，先后推出了用于终端场景的寒武纪1A、寒武纪1H、寒武纪1M系列芯片、基于思元100和思元270芯片的云端智能加速卡系列产品以及基于思元220芯片的边缘智能加速卡。其中，寒武纪1A、寒武纪1H分别应用于某全球知名中国科技企业的旗舰智能手机芯片中，已集成于超过1亿台智能手机及其他智能终端设备中；思元系列产品也已应用于浪潮、联想等多家服务器厂商的产品中，思元270芯片获得第六届世界互联网大会领先科技成果奖。在人工智能芯片设计初创企业中，公司是少数已实现产品成功流片且规模化应用的公司之一。
根据天健会计师出具的《审计报告》（天健审〔2020〕338号），2019年度公司经审计的营业收入为44,393.85万元，不低于人民币2亿元。公司最近三年累计研发投入合计81,301.91万元，占最近三年累计营业收入的比例为142.93%，不低于15%。结合发行人最近一年外部股权转让对应的估值情况以及可比公司在境内市场的近期估值情况，基于对发行人市值的预先评估，预计发行人发行后总市值不低于人民币15亿元。
综上，公司符合并适用《上海证券交易所科创板股票上市规则》第2.1.2条第（二）款规定的上市标准：预计市值不低于人民币15亿元，最近一年营业收入不低于人民币2亿元，且最近三年累计研发投入占最近三年累计营业收入的比例不低于15%。
二、股权结构及历史沿革
1、公司历次增资情况如下：






2.上市前股权结构






三、财务指标


四、产品和业务
1、主要产品基本情况
人工智能技术在云端（云）、边缘端（边）和终端（端）设备中均有广泛应用，但都需要由核心芯片提供计算能力支撑。云、边、端三种场景对于芯片的运算能力和功耗等特性有着不同要求，单一品类的智能芯片难以满足实际应用的需求，如下表所示：


公司面向云、边、端三大场景分别研发了三种类型的芯片产品，分别为终端智能处理器IP、云端智能芯片及加速卡、边缘智能芯片及加速卡，并为上述三个产品线所有产品研发了统一的基础系统软件平台（包含应用开发平台），如下表所示：


（1）终端智能处理器IP
终端智能处理器是终端设备中支撑人工智能处理运算的核心器件，例如近年来各品牌旗舰级手机上与图像视频、语音、自然语言相关的智能应用均依靠终端智能处理器提供计算能力支撑。为了提升性能降低功耗，同时节省成本，终端智能处理器通常不是以独立芯片的形式存在，而是作为一个模块集成于终端设备的SoC芯片当中。公司的终端智能处理器IP产品主要有1A、1H和1M系列，具体情况如下：




公司的终端智能处理器IP产品覆盖了从0.5TOPS到8TOPS的区间内不同档位的人工智能计算能力需求，其片上缓存的尺寸亦可按照客户需求进行配置，无论是手机SoC芯片还是IoT类SoC芯片都可通过集成公司的处理器IP产品快速获得在终端做人工智能本地处理的能力。公司智能处理器架构示意图如下所示：


（2）云端智能芯片及加速卡
云端智能芯片及加速卡是云服务器、数据中心等进行人工智能处理的核心器件，其主要作用是为云计算和数据中心场景下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。得益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，云端智能芯片产品具有卓越的性能和能效，可覆盖视觉处理、语音处理、自然语言处理、推荐系统、搜索引擎及传统机器学习等多样化应用领域，支持人工智能推理和训练任务，为云计算与数据中心场景的行业客户和互联网客户提供高效可靠的产品。公司于2018年推出了中国首款高峰值云端智能芯片思元100，于2019年推出了第二代产品思元270，该系列下一款产品思元290已处于内部样品测试阶段，具体情况如下：


公司已量产的云端智能芯片及加速卡产品可提供从30TOPS到128TOPS的单加速卡单芯片计算能力。浪潮、联想、新华三等厂商与公司开展密切合作，可为客户提供一机双卡、一机四卡、一机八卡等不同配置的服务器产品，单台服务器的人工智能计算能力最高可达1,024TOPS。在云计算数据中心场景下，可由多台服务器组成智能计算集群，为客户提供更高的人工智能计算能力。
（3）边缘智能芯片及加速卡
边缘计算是近年来兴起的一种新型计算范式，在终端和云端之间的设备上配备适度的计算能力，一方面可有效弥补终端设备计算能力不足的劣势，另一方面可缓解云计算场景下数据安全、隐私保护、带宽与延时等潜在问题。边缘计算范式和人工智能技术的结合将推动智能制造、智能零售、智能教育、智能家居、智能电网、智能交通等众多领域的高速发展。公司于2019年11月推出了边缘智能芯片思元220及相应的M.2加速卡，可支持边缘计算场景下的智能数据分析与建模、视觉、语音、自然语言处理等多样化的人工智能应用。思元220的推出，标志着公司已经具备了从终端（寒武纪1A/1H/1M处理器IP）、边缘端（思元220芯片）到云端（思元100/270芯片）完整的智能芯片产品线，思元220芯片的具体情况如下：


（4）基础系统软件平台
公司为云边端全系列智能芯片与处理器产品提供统一的平台级基础系统软件Cambricon Neuware（包含软件开发工具链等），打破了不同场景之间的软件开发壁垒，兼具高性能、灵活性和可扩展性的优势，无须繁琐的移植即可让同一人工智能应用程序便捷高效地运行在公司云边端系列化芯片与处理器产品之上。在Cambricon Neuware的支持下，程序员可实现跨云边端硬件平台的人工智能应用开发，以“一处开发、处处运行”的模式大幅提升人工智能应用在不同硬件平台的开发效率和部署速度，同时也使云边端异构硬件资源的统一管理、调度和协同计算成为可能。Cambricon Neuware是公司打造云边端统一的人工智能开发生态的核心部件，其框架结构如下图所示：


Cambricon Neuware包括编程框架适配包、智能芯片高性能数学库、智能芯片编程语言、智能芯片编译器、智能芯片核心驱动、应用开发调试工具包和智能芯片虚拟化软件等关键组件。在开发应用时，用户既可以基于TensorFlow和PyTorch等主流编程框架接口编写代码，也可以使用公司预先优化的智能芯片高性能数学库对编程框架算子进行扩展或直接编写代码；用户同样可以通过智能芯片编程语言（BANG语言）对算子进行扩展或直接编写代码；智能芯片编译器可以完成BANG语言到MLU指令的编译，并在智能芯片核心驱动的支持下使其高效地运行于公司各款芯片产品之上。在开发过程中，用户还可以通过应用开发调试工具包所提供的调试工具、性能剖析工具和系统监测工具等高效地进行应用程序的功能调试和性能调优。此外，Cambricon Neuware也可以通过智能芯片虚拟化软件为云计算与数据中心场景提供关键支撑。目前，公司尚未对Cambricon Neuware进行单独销售，主要配合云端、边缘端和终端产品线的推广和销售。公司对于基础系统软件平台产品采取灵活的商业策略，可为大客户提供定制化的系统软件开发服务等。
2、主营业务基本情况
报告期内，公司的主营业务包括终端智能处理器IP、云端智能芯片及加速卡以及智能计算集群系统。在边缘端，公司于2019年11月发布了边缘智能芯片思元220及加速卡，但在报告期内该新产品尚未开展实际销售。
（1）终端智能处理器IP
报告期内，公司终端智能处理器产品主要以IP授权形式应用于智能终端设备中。公司推出的高性能、低功耗的智能处理器IP系列产品，可集成于各芯片设计厂商的SoC芯片产品中，广泛应用于包括智能手机、智能摄像头在内的各类智能终端。
IP授权在集成电路行业是较为常见的业务模式，众多主流集成电路厂商都会购买IP授权或对外提供IP授权。其商业模式是将已完成逻辑设计或物理设计的芯片功能模块（如处理器、DRAM接口等）以商业授权的形式交付给客户使用，允许客户将其集成在自己的芯片设计版图中，并通过流片形成最终芯片产品。IP授权的收费模式一般分为两部分：一部分是固定费用（license费用），在IP授权时支付一定费用；另一部分是提成费用（royalty费用），一般是每一片使用其IP的芯片实现销售按一定金额或者单价比例收取一定费用。报告内，公司的固定费用为许可技术通过验收后，许可产品正式出货前，按照授权许可实施进度分阶段收取相应费用；提成费用为被授权方量产芯片并销售许可产品后的每个季度末，按照许可产品的累计销售数量所在区间，分标准收取相应费用。
公司已推出寒武纪1A、寒武纪1H和寒武纪1M三代终端智能处理器，其中寒武纪1A是全球首款商用终端智能处理器IP产品，引领了该领域的技术和产品进步。公司研发的三代终端智能处理器可以覆盖视觉、语音、自然语言处理以及传统机器学习等高度多样化的人工智能处理任务，支持公司自研的Cambricon Neuware基础系统软件平台，同时支持各种主流编程框架。2017年，某国内知名芯片设计公司得到公司授权，将寒武纪1A处理器集成于其旗舰智能手机芯片中。2018年，该国内知名芯片设计公司得到公司授权，将寒武纪1H双核智能处理器集成于新一代旗舰智能手机芯片中，该芯片的人工智能任务处理性能位居全球同期手机芯片产品最前列。在报告期内，已有多家国内著名芯片设计公司获得了公司终端智能处理器的商业IP授权，迄今已集成于超过1亿台智能手机及其他智能终端设备中。
（2）云端智能芯片及加速卡
报告期内，公司云端智能芯片主要以实体芯片或加速卡的形式应用于各类云服务器或数据中心中。公司在完成芯片设计的一系列复杂流程后，将最终的芯片版图交付给台积电进行晶圆代工，然后委托日月光或Amkor等厂商完成芯片的封装测试，再由电路板厂商使用芯片生产出加速卡（即包含智能芯片的电路板），最后将加速卡销售给客户，这也是全球各大芯片设计企业常见的运营模式。云端智能芯片及加速卡需与服务器厂商生产的服务器整机产品进行适配，通过服务器厂商、OEM厂商针对其功能和性能（如稳定性、运行速度和功耗等）的全方位严格认证，才能进入大规模商用阶段。因此，研发此类产品不仅要攻克智能芯片架构等一系列核心技术难关，还要跨越各服务器厂商的高准入门槛。公司研发的思元100和思元270两代云端智能芯片可以覆盖视觉、语音、自然语言处理以及传统机器学习等高度多样化的人工智能处理任务，同时支持公司自研的Cambricon Neuware基础系统软件平台和各种主流编程框架。报告期内，思元100和思元270都已实现了规模化量产出货。此外，公司面向人工智能训练市场还研发了思元290芯片，目前处于回片后的内部测试阶段。思元290采用公司自研的MLUv02指令集，可高效支持分布式、定点化的人工智能训练任务。公司将在充分和完备的测试后将思元290芯片投入商用。
（3）智能计算集群系统
随着人工智能技术的高速发展，需要有与人工智能应用相匹配的新型云计算基础设施；云计算数据中心以X86 CPU为主的通用计算集群正逐步向以人工智能芯片为主的智能计算集群演进。人工智能芯片在云计算数据中心中的主要作用是为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和高速的人工智能任务处理能力。对于有人工智能计算能力建设的客户来说，一部分客户选择单独采购云端智能芯片加速卡并将其自行集成至现有建设完毕的计算集群中，但另一部分客户希望芯片厂商能够提供定制化的软硬件整体解决方案，以科学地配置和管理集群的软硬件、提升运行效率。报告期内，公司以自有的思元270和思元100芯片加速卡产品为核心，基于Cambricon Neuware基础系统软件平台，为客户提供智能计算集群系统方案设计、系统集成及相关技术服务。
司智能计算集群系统的核心是公司自研的思元系列智能芯片加速卡、基础系统软件平台，以及智能计算集群管理系统。公司通过将自有云端智能芯片加速卡产品与产业链其他厂商提供的服务器、存储设备和网络设备等硬件设施集成，为整个计算集群提供智能计算能力支撑；以自研的Cambricon Neuware基础系统软件平台为基础，结合客户需求搭建定制化的应用管理平台，提供系统运维、资源调度、应用管理等功能。
3、主要经营模式
从产业模式来看，集成电路企业主要包括IDM（垂直整合制造）、Fabless（无晶圆厂）、Foundry（代工厂）以及封装测试企业（OSAT），集成电路设计行业运营模式主要为其中的IDM模式和Fabless模式。
采用IDM模式运营的企业，其业务涵盖了从芯片设计、晶圆制造到封装测试整个流程，能够发挥各个流程的协同效应，行业发展早期的大部分集成电路企业均采用该模式。
由于这样的垂直整合制造模式对企业从研发水平、生产管理能力、资金规模到业务量均有很高的要求，目前仅有英特尔、三星、德州仪器等国际集成电路巨头采用这一运营模式。采用Fabless模式运营的企业，主要专注于芯片设计和产品销售两个环节，晶圆制造和封装测试等流程均采用委外合作的方式进行。Fabless模式无需进行大量固定资产投资，具有灵活性强、研发和技术导向、对市场需求反应迅速等特点，在集成电路行业日益成熟、日趋专业化的背景下，成为目前集成电路设计企业的主要运营模式，英伟达、高通、华为海思等领先集成电路设计企业均采用此模式。公司自成立以来的经营模式均为Fabless模式，未曾发生变化，并将长期持续。公司专注于智能芯片的设计和销售，而将晶圆制造、封装测试等其余环节委托给晶圆制造企业、封装测试企业及其他加工厂商代工完成。
4、盈利模式
公司主要通过向客户提供处理器IP授权、芯片及加速卡产品、智能计算集群系统获取业务收入。
终端智能处理器IP业务收入主要为公司将其研发的终端智能处理器IP授权给客户使用所获取的收入，按照行业惯例分为固定费用和提成费用两部分收取：（1）授权协议生效后，公司向客户交付终端智能处理器IP并支持客户将其集成至芯片的设计方案和设计版图中，向客户收取固定费用；（2）在客户芯片的量产销售阶段，公司依照合同约定按照芯片的销售数量向客户收取提成费用。
云端智能芯片及加速卡业务收入主要为公司向客户提供云端智能芯片成品或嵌入上述芯片的加速卡所获取的收入。在该模式下，公司芯片生产的业务流程与传统Fabless芯片设计公司一致。当芯片成品产出后，再交由加速卡加工厂商对芯片进行加工组装，生产出加速卡产品。
智能计算集群系统业务收入主要为公司根据云计算数据中心行业客户的应用场景需求，使用公司自有的云端智能芯片产品与基础系统软件平台，并为客户定制、集成并交付智能计算集群整套软硬件系统所获取的收入。在此模式下，公司自有的云端智能芯片加速卡是服务器集群核心智能计算能力的来源；公司将加速卡集成到配套服务器及相关系统中，并根据实际应用场景需求配置相应的基础系统软件与开发工具，最终形成智能计算集群系统交付客户验收。公司云端智能芯片及加速卡和智能计算集群系统的整体业务流程如下图所示：


5、采购和生产模式
（1）终端智能处理器IP业务
在该类业务下，由于公司不出售实体芯片产品，只出售终端智能处理器IP授权，因此公司主要采购用于芯片研发设计所需的软件工具和硬件平台，包括EDA工具软件、服务器、存储以及网络设备等。该类采购不针对特定客户项目，可供公司多个项目、多个环节使用。通常公司将按照共用设计环境下设备需求及业务发展情况，与供应商签署采购合同，并下达采购订单，供应商将根据采购订单向公司交付采购内容。
（2）云端智能芯片及加速卡业务
在该类业务下，公司为典型的Fabless模式，负责制定芯片的规格参数、完成芯片设计和验证、提供芯片设计版图，而芯片的生产制造、封装测试、加速卡加工则通过委外方式完成，因此公司需要向晶圆制造厂采购定制加工生产的晶圆，向封装测试厂采购封装、测试服务，向加工厂商采购加速卡加工服务。
（3）智能计算集群系统业务
在该模式下，公司除了需要采购生产加速卡的原材料和委外服务之外，还需要根据客户的定制化要求，采购相应配套的服务器、存储设备及网络设备等，并签订相应的委外加工合同，由委外供应商进行生产。公司根据市场预测和订单情况，采用“战略性库存和标准部件储备”的采购模式。公司管理部门根据年初制订的年度经营计划，制订全年采购计划，经管理层讨论通过后执行。
6、销售模式
报告期内，公司一直采取直销模式，内部设有专门的销售团队同客户进行及时接洽。在直销模式下，公司直接参与客户的公开招标或商务谈判，达成意向后，公司直接与客户签订销售合同。销售人员接收客户的采购订单后，根据订单内容进行产品发货，并向客户提供安装实施、调试及支持试运行等相关工作。产品到货后公司向客户收取相关验收凭证，并根据发货单和验收凭证开具销售发票，由市场部门主管审核后，发送给客户。财务部在收到客户的汇款通知或票据时，由专员确认款项，经部门主管审核后，完成账务处理。财务部根据每月银行对账单，核对银行余额与账列数是否相符。
报告期内，公司主要客户为芯片设计厂商、服务器厂商及有数据中心建设需求的地方政府，公司与国内多个行业的知名企业建立了战略合作关系，为销售业务的拓展打下了坚实的基础。公司建立了完善的市场销售体系，在目标客户集中区域均设置了销售和技术支持中心，能及时了解市场动向和客户需求，便于推广和销售公司各项产品。同时，销售团队与技术支持部门及研发团队保持紧密沟通和协作，以提高客户服务的响应速度和满意度。
五、行业情况
1、市场规模
人工智能的各类应用场景，从云端溢出到边缘端，或下沉到终端，都离不开智能芯片对于“训练”与“推理”任务的高效支撑。当前人工智能应用越来越强调云、边、端的多方协同，对于芯片厂商而言，仅仅提供某一类应用场景的人工智能芯片是难以满足用户的需求。因此，各芯片厂商的多样化布局与竞争将促使整个人工智能芯片行业在未来几年实现高速发展。根据市场调研公司Tractica的研究报告，人工智能芯片的市场规模将由2018年的51亿美元增长到2025年的726亿美元，年均复合增长率将达到46.14%。


就人工智能芯片这一细分领域而言，国内芯片厂商与国外芯片巨头基本处于相似的发展阶段。而随着人工智能相关技术的进步，应用场景将更加多元化，中国人工智能芯片市场将得到进一步的发展。根据前瞻产业研究院的预测数据显示，未来几年内，中国人工智能芯片市场规模将保持40%-50%的增长速度，到2024年，市场规模将达到785亿元。


2、竞争格局
集成电路设计行业属于技术密集型行业，而智能芯片作为集成电路领域新兴的方向，在集成电路和人工智能方面有着双重技术门槛。目前，泛人工智能类芯片（可用于人工智能计算任务的各类芯片的总称）领域中的主要企业分为两类：第一类是国际集成电路设计龙头企业，包括Nvidia、Intel、AMD、Qualcomm、NXP、Broadcom、Xilinx、联发科、华为海思等等，还包括主要以进行IP授权模式经营业务的ARM、Cadence和Synopsys等公司；第二类是以公司、地平线机器人、Graphcore、Wave Computing等为代表的专业人工智能芯片设计公司。
第一类国际集成电路设计龙头企业一般都经过了多年的技术沉淀和研发积累，在综合技术实力、销售规模、资金实力、人才团队等方面仍占据优势。目前，在泛人工智能类芯片领域，Nvidia GPU产品和Intel CPU产品的市场份额仍占据明显优势。第二类专业人工智能芯片设计公司普遍成立时间相对较晚，在营收规模、综合技术积累等方面难以与国际集成电路设计龙头企业相提并论，但在人工智能算法和针对人工智能应用场景的专用芯片设计方面有着自身独到的技术优势和一定的研发实力，未来随着人工智能应用的逐步成熟，该等企业有望迎来快速发展的阶段，逐步跻身成为集成电路设计龙头企业。
与公司在业务模式、产品种类上类似或可比，从事泛人工智能类芯片研发和销售的同行业公司均为著名跨国公司，主要有Nvidia、Intel、AMD、ARM、华为海思等。根据可比公司披露的定期报告统计，主要相关的公司基本情况如下：
（1）Nvidia（NVDA.O）
Nvidia（英伟达）创立于1993年，总部位于美国加利福尼亚州圣克拉拉市。英伟达是“图形处理芯片GPU的发明者”和全球最大的GPU供应商，其GPU产品被广泛应用于消费电子和数据中心场景的图形渲染、科学计算和人工智能任务。在人工智能领域，英伟达的GPU产品可覆盖云端训练、云端推理、终端推理等各类应用场景，尤其是在云端（数据中心）的泛人工智能类芯片市场占据绝对优势地位。2020财年，Nvidia数据中心业务营业收入达到29.83亿美元。根据英伟达年度报告显示，其2020财年的营业收入为109.18亿美元，净利润为27.96亿美元。
（2）Intel（INTC.O）
Intel（英特尔）作为传统的CPU设计制造企业，在个人电脑、服务器的CPU市场占据绝对优势的市场份额。英特尔的CPU产品主要面向通用场景，但在人工智能处理上的绝对性能并不领先。为了加强在人工智能市场的竞争力，英特尔近年来收购了多家人工智能芯片设计初创公司，期望通过并购方式构建更加完整的产品生态，满足客户对人工智能计算能力不断增长的需求。根据公开市场信息，英特尔于2015年6月以167亿美元收购FPGA芯片厂商Altera，2016年8月以3.5亿美元收购了人工智能芯片创业公司Nervana Systems，2017年3月以153亿美元收购以色列智能驾驶芯片和平台公司Mobileye，2019年12月以20亿美元收购以色列云端人工智能芯片创业公司Habana Labs。根据Intel年度报告显示，其2019财年的营业收入为719.65亿美元，净利润为210.48亿美元。
（3）AMD（AMD.O）
AMD（超威半导体）是一家专门为计算机、通信和消费电子行业设计和制造各种创新的微处理器（CPU、GPU、APU、主板芯片组、电视卡芯片等）、闪存和低功率处理器解决方案的公司，公司成立于1969年。AMD致力为技术用户（从企业、政府机构到个人消费者）提供基于标准的、以客户为中心的解决方案，目前AMD拥有针对人工智能和机器学习的高性能Radeon Instinct加速卡，开放式软件平台ROCm等。根据AMD年度报告显示，其2019财年的营业收入为67.31亿美元，净利润为3.41亿美元。
（4）ARM
ARM（安谋）是一家英国知名芯片设计公司，它是集成电路行业IP授权商业模式的代表企业。ARM拥有多系列处理器IP产品以及配套软件体系，全球领先的各大终端设备厂商都在广泛使用ARM的CPU技术，应用领域涉及手机、数字机顶盒、汽车电子等各类终端设备以及云服务器。2016年7月，ARM被日本软银集团以309亿美元全资收购。
（5）华为海思
华为海思成立于2004年10月，是华为集团的全资子公司，也是国内营收规模最大的集成电路设计企业，其芯片及解决方案主要应用于覆盖网络通信、消费电子、数字媒体、视频处理等领域。在人工智能芯片领域，华为海思2018年发布了云端及边缘芯片，致力于覆盖数据中心、边缘端及消费终端的全场景。受益于华为在通信、视频处理、消费电子等领域的技术积累，华为海思在人工智能终端芯片具有显著的应用场景优势。根据DigitimesResearch发布的2018年十大Fabless集成电路设计公司排名中，华为海思排名全球第五。
3、竞争优势
（1）领先的核心技术优势
公司是目前国际上少数几家全面系统掌握了智能芯片及其基础系统软件研发和产品化核心技术的企业之一，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。公司掌握的智能处理器指令集、智能处理器微架构、智能芯片编程语言、智能芯片高性能数学库等核心技术，具有壁垒高、研发难、应用广等特点，对集成电路行业与人工智能产业具有重要的技术价值、经济价值和生态价值。
公司凭借领先的核心技术，较早实现了多项技术的产品化，例如推出全球首款商用终端智能处理器IP产品寒武纪1A、中国首款高峰值云端智能芯片思元100等。公司通过技术创新和设计优化，持续提升产品的性能、能效和易用性，推动产品竞争力不断提升。
公司在智能芯片及相关领域开展了体系化的知识产权布局，为公司研发的核心技术保驾护航。截至2020年2月29日，公司已获授权的境内外专利有65项（其中境内专利50项、境外专利15项），PCT专利申请120项，正在申请中的境内外专利共有1,474项。
（2）人才团队优势
公司董事长、总经理陈天石博士曾在中国科学院计算技术研究所担任研究员（正高级职称）、博士生导师，在人工智能和处理器芯片等相关领域从事基础科研工作十余年，积累了坚实的理论功底和丰富的研发经验，创办并领导公司在智能芯片方向快速跻身全球初创公司前列。陈天石博士是寒武纪系列商用智能芯片的奠基人之一，曾获“中国科学院杰出科技成就奖”（2019年）、“北京市有突出贡献的科学技术管理人才”（2019年）、“上海市五一劳动奖章”（2019年）、“科技部科技创新创业人才”（2018年）、“央视年度科技创新人物”（2017年）、“上海市青年五四奖章”（2017年）等众多荣誉。公司副总经理、首席技术官梁军先生是从业近20年的芯片架构专家，曾作为主架构师完成了多款高端复杂SoC芯片的架构设计，累计量产芯片超亿颗。公司在技术研发、供应链、产品销售等方面均建立了成熟团队，核心骨干均有多年从业经验。公司核心研发人员多毕业于著名高校或科研院所，拥有计算机、微电子等相关专业的学历背景，多名骨干成员拥有知名半导体公司多年的工作经历。公司员工中有79.25%为研发人员，有63.64%拥有硕士及以上学位，研发队伍结构合理、技能全面，有力支撑了公司的技术创新和产品研发。
（3）产品体系优势
公司已推出的产品体系覆盖了云端、边缘端的智能芯片及其加速卡、终端智能处理器IP，可满足云、边、端不同规模的人工智能计算需求。公司的智能芯片和处理器产品可高效支持机器视觉（图像和视频的智能处理）、语音处理（语音识别与合成）、自然语言处理以及推荐系统等多样化的人工智能任务，高效支持视觉、语音和自然语言处理等技术相互协作融合的多模态人工智能任务，辐射智慧互联网、智能制造、智能交通、智能教育、智慧金融、智能家居、智慧医疗等“智能+”产业。同时，公司为云边端智能芯片和处理器产品研发了统一的基础系统软件平台，彻底打破云端、边缘端、终端之间的开发壁垒，无须繁琐的移植即可让同一人工智能应用程序便捷高效地运行在公司云边端所有产品之上。云边端体系化的智能芯片和处理器产品以及完全统一的基础系统软件平台可大幅加速人工智能应用在各场景的落地，加快公司生态的拓展。
六、销售和客户
2017年、2018年和2019年，公司主营业务收入占比分别为99.38%、100.00%和99.99%，主营业务突出。2017年和2018年，公司主营业务收入主要来源于终端智能处理器IP许可收入；2019年，公司拓展了云端智能芯片及加速卡业务与智能计算集群系统业务，使得主营业务收入大幅增加。
2017年、2018年和2019年，公司终端智能处理器IP实现许可销售收入771.27万元、11,666.21万元和6,877.12万元，占主营业务收入的比重分别为98.95%、99.69%和15.49%。2018年，终端智能处理器IP许可销售收入同比大幅增长，主要原因系人工智能技术和应用开始普及，采用公司终端智能处理器IP的终端设备已实现规模化出货，使得公司终端智能处理器IP许可销售收入大幅增加。2019年，终端智能处理器IP许可销售收入同比下降较大，主要原因系公司于2018年向公司A逐步交付了终端智能处理器IP，2019年固定费用模式的IP许可销售收入相应下降。公司一直关注云端服务器市场对智能芯片及加速卡的需求，2018年和2019年，公司推出了面向云端服务器市场的芯片思元100和思元270及相关加速卡产品，2019年，公司云端智能芯片及加速卡实现规模化出货，销售收入7,888.24万元，占主营业务收入的比重为17.77%。随着人工智能应用的普及，企业、科研机构及政府对人工智能计算能力的需求不断上升，因此公司适时拓展了智能计算集群系统业务，为下游客户搭建智能计算集群系统。2019年，公司分别与西安沣东仪享科技服务有限公司、上海脑科学与类脑研究中心和珠海市横琴新区管理委员会商务局达成了智能计算集群系统的相关合作，并实现销售收入29,618.15万元，占主营业务收入的比重为66.72%。
报告期内，公司销售收入按区域分类的情况如下：


报告期各期公司向前五名客户销售的情况如下：




2017年至2019年，公司向前五名客户的销售收入占比分别为100.00%、99.95%和95.44%，前五名客户集中度较高。2017年和2018年，公司向第一大客户公司A销售占比较高，主要原因系公司处于初创期，公司A得到公司授权，将寒武纪终端智能处理器IP集成于其旗舰智能手机芯片中。2019年，公司拓展了云端智能芯片和加速卡、智能计算集群业务和相应的新客户，如服务器厂商、云服务厂商、企业和地方政府等，公司第一大客户销售占比下降，实现了客户多元化，公司已不存在向单个客户销售比例超过公司销售总额50%的情况。
七、采购和供应商
公司主要专注于芯片设计，不直接从事芯片的生产和加工环节。报告期内，与公司生产、研发、经营活动直接相关的主要采购内容为技术授权、电子设备、晶圆、电子元器件、委外加工服务等，具体采购情况如下：




公司采购的主要内容中，相关芯片IP和EDA工具授权用于芯片设计环节，电子设备为应用于智能计算集群系统或公司日常研发工作的服务器、电脑等硬件设备，硅片晶圆的生产由晶圆代工厂完成，电子元器件包括PCB板、内存、连接器、电阻、电容等各类型用于产品研发和生产的电子原材料，委外加工服务中芯片的封装测试由封测厂商完成，服务器智能加速卡的组装由加速卡加工厂商完成，除上述采购内容之外的其他采购则主要为用于产品生产和研发相关的辅材、配件、软硬件等原材料或服务。通常情况下，公司根据在手订单和潜在需求对未来6个月内的新产品需求进行预估，根据预估结果及市场需求提前进行采购。
报告期各期公司向前五名供应商采购的情况如下：


报告期内，公司向前五名供应商采购的内容主要为晶圆、芯片IP、EDA工具等，合计采购金额占当期采购总额的比例分别为92.64%、82.53%和66.49%，其中，上海国际和深圳朗华均为代理商。上海国际代理Cadence、Alchip、Synopsys等原始供应商向公司销售芯片IP及EDA工具等，报告期内，公司向上海国际采购金额占当期采购总额比例分别为57.08%、58.14%和8.01%。深圳朗华代理台积电、Avago、泰科源等原始供应商向公司销售晶圆及相关电子元器件等，2018年和2019年，公司向深圳朗华采购金额占当期采购总额比例分别为12.33%和28.42%。
2017年和2018年，公司向上海国际采购金额占当期采购总额比例分别为57.08%和58.14%，主要原因系公司初期主营业务收入主要来自于终端智能处理器IP业务，该类产品的研发与设计需要通过代理商采购芯片基础类IP和EDA工具。2019年，随着云端智能芯片及加速卡、智能计算集群系统的规模化量产并销售，公司需采购大量晶圆、电子设备及电子元器件等原材料，公司已不存在向单一供应商采购比例超过总采购额50%以上的情况。
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