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深响|寒武纪的“快”与“慢”( 二 )


但不得不承认的是 ， 这样的快速迭代背后是资金与人才的支撑 。 众所周知 ， 无论是传统芯片还是AI芯片 ， 能够持续投入研发进行产品迭代才是保持芯片竞争力的关键 。 “同行”英伟达创始人兼CEO黄仁勋曾明确指出 ， “对于这样的公司来说 ， 其成本之高 ， 难以想象 。 ”
这方面 ， 寒武纪的招股书披露得很“通透”——招股书显示 ， 2017年-2019年间 ， 公司研发费用分别为2986.19万元、24011.18万元和54304.54万元 ， 研发费用率分别为380.73%、205.18%和122.32% ， 研发投入占营收比重连续3年超过100% 。
截至2019年12月31日 ， 寒武纪拥有研发人员680人 ， 研发人员在团队占比79.25% ， 其中 ， 70%以上研发人员拥有硕士及以上学位 ， 核心研发管理团队一直保持稳定 ， 公司核心技术与研发团队进行了早期的学术研究和产业化工作 。
深响|寒武纪的“快”与“慢”
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在芯片行业 ， 这种量级的研发费用并不罕见 ， 不管是设计 ， 还是流片 ， 都需要巨额的资金 。 更重要的是要从花钱的效率来看“研发投入” ， 而非花钱的绝对值来看 。
成立于1993年的英伟达 ， 首款产品推出后便遭遇了市场失败 ， 1996年的营收只有400万美元 ， 但到了1999年1月 ， 英伟达全年营收突破1.5亿美元 。 而根据英伟达2020财年财务报告 ， 截至2020年1月26日的2020财年里 ， 英伟达的研发费用高达28.29亿美元 。
相比之下 ， 寒武纪的研发投入效率相当之高了 。
深响|寒武纪的“快”与“慢”
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而国家发改委在4月份新闻发布会中 ， 明确了新型基础设施包括的三大内容：即信息基础设施、融合基础设施、创新基础设施 。 其中 ， 以数据中心、智能计算中心为代表的算力基础设施就属于信息基础设施 。
寒武纪是业内较早布局智能计算中心业务的企业之一 。 在“新基建”的背景下 ， 其将面向重点城市数据中心、科研院所和行业客户推广已经建成的智能计算集群系统示范项目 。 如此一来 ， 快速迭代产品和高效研发投入的基调叠加市场利好 ， 寒武纪的未来可期 。
慢速施放长线
一切过往 ， 皆为序章 。 如果再拉长观察寒武纪的时间轴 ， 你会发现 ， 这家AI芯片独角兽的发展历程其实也浓缩了中国芯片整体的发展历程 。
从20世纪50年代到现在 ， 国内芯片发展经历了六十余年 。 目前 ， 国内芯片产业仍然相对落后 。 在寒武纪列举的主要芯片公司中 ， 国内企业有两家 ， 即联发科和华为海思；外企占据绝大部分席位 ， 如英伟达、英特尔、AMD、NXP等 。
寒武纪也正在加速追赶 。 从寒武纪的回复函来看 ， 它已在技术研发、性价比、独立性等方面奠定了优势 。
简单与英伟达相比 ， 寒武纪的竞争优势主要体现在：芯片架构针对人工智能应用及各类算法进行了优化 ， 提升了产品的性能功耗比和性能价格比；产品可以针对国内客户的生态和需求进行优化 ， 并且为客户提供快速响应、灵活的技术支持服务 。
深响|寒武纪的“快”与“慢”
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不同于“来钱快”的互联网行业 ， 芯片公司即使投入研发 ， 长期烧钱 ， 做出来了产品 ， 还需要客户的Design-in(客户送测） ， 通过客户响应与现场支持 ， 与客户的研发产品团队磨合好后 ， 才有希望进入大规模出货的营收创造阶段 。
前期的测试、导入周期一般在6个月-12个月 ， 在此期间公司需要不断提供各种技术支持和产品调试服务 。 量产投入巨大的前提下 ， 芯片产品要想持续下去 ， 就必须快速产业化和规模化 。 产品使用量大 ， 分摊成本就会更低 ， 价格就会更便宜 ， 竞争力就更强 。


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