寒武紀們能否走出AI冰河期？

　　我們可以看到AI企業的故事似乎越來越難講了。

　　近日美國AI芯片明星創企Wave Computing完成破產重組，更名MIPS。

　　這家曾被譽為全球最有前途的AI公司之一的明星企業，在去年4月份申請破產保護后，

　　最終以改名的方式黯然收場。

　　悲觀論者們曾在Wave Computing申請破產保護后預言：未來獨立的AI芯片公司都將走向消亡。

　　言論雖過于悲觀，但目前的市場實況確實給人一種這樣的感覺。

　　虧到家的AI芯片，如何由奢到儉?

　　近日寒武紀發布2020年業績快報，報告顯示，2020年寒武紀公司實現營業收入4.59億元，同比增長3.38%。全年凈虧損4.36億元，上年同期虧損11.79億元，同比減少63.04%。

　　雖虧損依舊，但虧損整體規模卻呈現下降趨勢，沒了上市時夸張一般的虧法。

　　在寒武紀上市時的招股書顯示，寒武紀在2017年度、2018年度和2019年度，公司歸屬于母公司普通股股東的凈利潤分別為-38,070.04 萬元、-4,104.65 萬元和-117,898.56 萬元。

　　同時招股書中還明確寫道：“未來一段時間，寒武紀將持續虧損、無法盈利。”

　　根據天眼查APP數據顯示：寒武紀在2019-2020年兩年內通過上市和融資帶來的資金量超過40億人民幣。對于寒武紀而言，在一段時間內虧成漏斗是一件可預見且可接受的事情。

　　根據億歐智庫調查，以28nm制程為例，國內AI芯片的開發費用約為2500萬美元，AI協處理器開發費用約為800萬美元。

　　高投入在AI芯片這一細分領域上顯得尤為突出，如此巨額的花費，在市場使用場景尚未得到明確驗證之時，入局企業必然會產生無序的方向性虧損。

　　而虧損對于早期AI芯片的投資者而言，明面上是完全可以接受的，出現這種情況的原因在于，AI芯片投資額本就不小，但資本涌進AI賽道之時，整個行業離場景落地還有一段距離，資本對于 AI 技術背后所能承載的市場規模大小沒有一個較為清晰的認知，導致AI公司估值存在不合理性，但是AI熱早已沖昏了投資人的頭腦而盲目投資。

　　這也是虧損多年的寒武紀在上市之初市場就給出了超千億的市值的根本原因，只是當市場逐步厘清AI應用本質之時，其發展遮羞布便被撥開，風潮落下后，一地雞毛。

　　隨著AI芯片整體賽道已經逐步回歸理性，僅憑技術和行業前景便可隨便拿到天量投資的時代已成過去式。

　　在市場熱情退卻，融資開始變的困難的大背景下，極度燒錢的AI企業走向衰落便成了理所應當。

　　燒光3億美金的Wave Computing便是一個極具代表性的例子，而相對于Wave Computing的消亡，已成功上市的寒武紀雖在短期內不太可能重蹈Wave Computing的覆轍，但資本市場對于其持續虧損仍是抱有不滿之意。

　　相較于其上市之初的超千億市值，在多輪下跌后寒武紀已不足650億，而在早年喪失華為這一終端客戶后，寒武紀似乎仍未找出明確且長期的替代方向。

　　當巨頭入局，“寒武紀們”都開始變的挺難

　　AI企業風頭最盛之時，莫過于在寒武紀推出首款AI處理器Cambricon-1A之后，華為與寒武紀技術聯姻。

　　華為將AI處理器IP整合進手機處理器麒麟970中，并由兩者共同推出了“全球首款集成AI處理器的手機芯片”。

　　這場合作讓華為賺足了AI的噱頭，也讓寒武紀成功的抱上了華為的大腿，成為了國內首屈一指的AI芯片企業。

　　在兩者深入合作的幾年中，華為成了寒武紀最大的單一客戶，在2017年和2018年，華為分別為其帶來了771萬和1.14億元營收，占其總營收的98.34%和97.63%。

　　遺憾的是這種合作并非一場雙方完全對等的合作，技術提供方寒武紀所扮演的角色過于被動，其出售單一 IP的商業模式具有一定的脆弱性，在合作之初便埋下了禍根。

　　在以 IP 授權為盈利的商業模式中，主要是依靠算法和 Konw-how 進行授權收費。而對于大多數AI創業公司而言，缺乏Konw-how積累，只能以自身算法為主。

　　但算法更迭速度較快，難以形成有效的技術壁壘。而另一邊，算法只能與產品結合落地，才能達到在終端整體驗證的效果。

　　對于寒武紀而言，喪失華為的訂單，就是喪失了直接對接終端的最優渠道，而其他面向終端的渠道，無論是在數量，還是在數據反饋驗證數量上，都遠遠不如華為這家巨無霸。

　　在終端場景被擠壓的大背景下，寒武紀早年提出3年內占領10億智能AI終端，占領中國云端高性能芯片1/3市場份額的目標，如今其終端夢已隨著和華為合作的流產變得渺茫，同樣曾見證了AI芯片風潮的寒武紀一系終端智能處理IP產品也在2018年的1M后成為絕響，逐步在主流市場失去聲音。

　　寒武紀脫實入虛，能否脫困為安?

　　關于AI，一般觀點認為分為基礎層，技術層和應用層，而基礎層又包括數據和計算能力。在這里，數據絕對是其中的核心，掌握了上游的數據就可以制約下游的技術發展和技術應用。

　　在喪失以華為作為切入點的終端應用方向后，從2019年開始，處于行業下游的寒武紀的重心便開始逐步朝云端發展。

　　而AI芯片的另一面云端方向則更為坎坷。隨著AI整體數據供給流程越來越駁雜，更多的巨頭傾向于數據的自我供給與芯片的自主研發。

　　與此同時，國內掌握AI上游基礎層的巨頭開始布局AI芯片賽道。BAT三家中，阿里推出“平頭哥”，騰訊投資了芯片公司燧原科技，而百度則與三星展開合作，巨頭們紛紛宣告了自身涉足AI芯片領域不容置疑的決心。

　　關于數據層和技術層的碰撞，技術可以研發，但是數據總歸要受制于主流數據池，如今數據已被列為生產資料之一，未來可能將越來越難得，這似乎也是對許多技術層公司最大的威脅。

　　自2011年開始,阿里一直都在參與技術開源社區的建設，目前Github上主體賬號的總項目數是國內最多的;而百度方面在技術開源上也是動作頻頻。例如之前開源其自動駕駛系統Apollo，其自動駕駛軟件可供任何人免費下載及修改使用。

　　技術開源漸漸的成了科技巨頭們的某種默契，但對于垂直技術層領域的企業來說，卻是一種無形的打擊。作為垂直技術層領域的代表企業，寒武紀更是首當其中。在數據池受限的大背景下，由此引發其云端發展的不確定性，在寒武紀上市之初，便平添了許多障礙。

　　在2019年寒武紀的營收數據中，用來講上市故事的智能計算集群系統業務營收上的大幅增長，皆是來自政府項目。珠海橫琴和西安灃東兩個政府互聯網數據中心IDC項目，為寒武紀貢獻了約80%的收入，其中橫琴項目貢獻了60%的收入。

　　換個思路來說，寒武紀的云端發展，在巨頭們所設置的數據圍城中似乎舉步維艱，很難得到數據哺育的寒武紀，似乎只能依賴其國資招牌來講資本故事。

　　行業頭部企業亦如此，而那些處于頭部以下的企業情況更是不容樂觀，AI芯片獨立公司的未來，似乎正要驗證當初那些悲觀者的預言：“獨立的AI公司在未來都將走向消亡”