公司介绍：国内领先的人工智能芯片企业
公司是智能芯片领域全球知名的新兴公司，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。2021年，公司上榜《EETime s》评选的“AI 芯片公司(AI CHIP) TOP 10”榜单。公司智能芯片及加速卡持续在互联网、运营商、金融、能源等多个重点行业持续落地，并在业界前沿的大模型领域以及搜索、广告推荐等领域取得了长足的进步。 公司产品矩阵持续丰富，可满足云、边、端不同规模的人工智能计算需求。2016年成立，从寒武纪1A终端智能处理器开始，持续拓展产品线至思元云端智能芯片、玄思训练整机，思元边缘侧智能加速卡，以及相关配套软件设施等。
公司架构：股权结构稳定，董事长为实际控制人
公司股权结构较为稳定。截至2024年3月，公司董事长、总经理陈天石先生是公司的第一大股东和实际控制人、直接持有公司股份28.69%，曾在中科院计算所担任研究员、博士生导师。北京中科算源资产管理有限公司为公司第二大股东、持股比例达15.76%，是中科院计算技术研究所全资设立的资产经营管理公司，具有国有法人性质。
公司架构：管理层技术背景深厚，股权激励目标2024年营收≥11亿
公司管理层拥有深厚技术背景与从业经验。董事长、总经理陈天石为中国科学技术大学博士，曾就职于中科院计算所。副总经理王在，为中国科学技术大学计算机应用技术博士，曾于中科院计算所进行科研。公司高层学历较高，具备深厚从业经验与技术知识。
公司公告2023年限制性股票激励计划（草案），目标值为2024年营收≥11亿元。2023年11月，公司制定股权激励计划，涉及激励对象共计715人，约占公司全部职工人数的56.5%。根据本次激励考核目标，2024 年收入应不低于11 亿元，2024-2025年累计营收应不低于 26 亿元，2024-2026 年累计营收应不低于 46 亿元，彰显公司对中长期成长信心。
公司财务：2 021- 2 0 2 3年营收平稳增长，云端产品为主要动能
营收端：2018-2023年，公司营收CAGR为43.39%，增速较快。2018年，公司营收主要来自智能处理器IP产品；2019-2020年，公司云端产品线与智能计算集群产品持续增长，成为营收增长的主力；2021年，公司发布边缘端产品思元220系列，带来当年边缘产品线营收1.75亿元、增长快速；2022-2023年，智能计算集群系统的营收增长较快。
公司财务：期间费用率总体上升，2 0 1 8 - 2 0 2 2年研发投入持续增长
销售费用率：2019-2023年，公司销售费用率持续增长。2022年，销售费用率为11.35%、同比+1.44pc t，主要系公司完善销售体系、拓展销售渠道，并且积极发力智能芯片市场推广与生态建设；
管理费用率：2019年，公司管理费用率达到238%，主要系股份支付金额较高；2023年管理费用率22%、同比减少19pct，主要系分摊股份支付费用同比减少所致；
研发费用率：2019-2022年，公司研发费用率持续增长，2023年呈下降趋势。2022年，公司研发费用率209%、同比+51pct，主要系公司研发人员薪酬增长，测试化验加工费增加（新产品流片等费用增长），无形资产摊销与固定资产折旧增长（为研发需求购置了 IP、EDA 等无形资产以及研发设备等）。2023年，公司研发费用11.18亿元、同比-27%，主要系2022年12月15日，BIS将公司与部分子公司列入“实体清单”，受此影响，公司调整战略，陆续暂停部分预期毛利率较低的研发项目。
需求端：大模型多模态能力迭代，推动算力需求提升
OpenAI持续迭代大模型，推动新一轮技术创新与产业变革。2024年2月，OpenAI发布Sora多模态文生视频大模型，从“生成视频的长度”、“镜头切换与画面流畅度”、“使用的基础模型架构”三个方面均远超现有同类产品水平。5月，OpenAI官宣GPT-4o多模态大模型，相同硬件条件下GPT-4o 的推理速度是 GPT-4 Turbo 的两倍，且完全免费；GPT-4o也具备更好的图文影音识别能力、更自然的交互融合能力、与更好的理解能力，有望成为效率更高的人工智能助理。 目前，AI大模型实现了从“文生文”到“文生图”、“文生视频”等多模态能力的发展，带来了算力需求显著提升。
需求端：大模型降价或引头部集中，推动AI应用发展提速
大 模 型 价 格 战 打 响 ， 从 强 调 技 术 迭 代 到 强 调 性 价 比 。 国外 大 模 型 中， O p e n A I G P T- 4 o 输 入 价 格 约 为 0 . 0 3 5 元 / 千To k e n s ，输出约为0. 1元/千To k e n s。国内大模型中，5月1 5日，字节刚官宣豆包大模型，输入/输出价格0 . 0 0 0 8元/千t o k e n s，比行业价格低了9 9 . 3%；5月2 1日，阿里云宣布通义千问主力模型Qwe n -Long直降9 7%（输入/输出价格0 . 0 0 0 5元/千t o k e ns），约为GPT- 4价格的1 / 4 0 0。 1）大模型更趋头部集中趋势：价格战打响，或意味着大模型行业整合的开始，效率不高的公司或被淘汰。2）AI应用发展提速：大模型API接口成本降低，或有助于企业调用基座大模型进行推理，AI应用发展有望提速。
供给端：国内AI算力市场持续景气，推理占比持续提升
中国加速芯片市场持续增长，2 0 2 3 年国产化比例达14%。据I D C ，2 0 2 3 年，中国加速芯片的市场规模达到近1 4 0万张。从技术角度来看，GP U卡占据85%的市场份额；从品牌角度来看，中国本土人工智能芯片品牌的出货量已超过2 0 万张，约占整个市场份额的14%。推理占比持续提升。2023年，用于推理的人工智能芯片占据了67%的市场份额。据IDC，预期2023-2 0 2 7年，推理AI服务器工作负载占比从41%提升至73%左右。 2 0 2 3年中国AI服务器增长迅速。I D C 数据显示，2 0 23全年中国加速服务器市场规模达到94亿美元，同比2022年增长104%。其中GPU服务器依然是主导地位，占据92%的市场份额，达到87亿美元。
AI芯片：面向云、边、端侧，下游场景丰富
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。
AI芯片：包括GPU、ASIC、通用智能芯片等
人工智能芯片包括传统芯片与智能芯片，传统芯片以GPU为主；智能芯片是面向人工智能领域而专门设计的芯片，性能和能效优势主要集中于智能应用，不支持双精度浮点运算、图形渲染类运算、无线通信类信号处理运算等。在人工智能领域，智能芯片的优势明显，可替代GPU等传统芯片；在通用计算和图形渲染等人工智能以外的其他领域，智能芯片无法替代CPU、GPU等传统芯片，存在局限性。
云端产品：客户主要为服务器厂商与互联网厂商
公司云端产品客户主要为服务器厂商与互联网厂商，也拓展金融、运营商、能源等客户。公司云端产品线前五大客户，包括中科可控、浪潮信息等服务器厂商及阿里、百度等互联网公司，目前公司已完成服务器厂商适配并与主要服务器厂商建立长期深入合作关系。公司逐步拓展金融、通信运营商、能源等行业客户，也发展智慧粮仓、智慧矿山、智慧物流等场景的业务落地。
思元37 0：产品成熟度持续提升
思 元 3 7 0 产 品 成 熟 度 提 升 。 2 0 2 2 年 3 月 2 1 日 ， 寒 武 纪 正 式 发 布 新 款 训 练 加 速 卡 MLU370-X8。MLU370-X8搭载双芯片四芯粒思元370，集成寒武纪MLU-Li n k™ 多芯互联技术，主要面向训练任务，在业界应用广泛的YOLOv 3、Tr a n sf o rme r等 训练任务中，8卡计算系统的并行性能平均达到350W RTX GPU的155%，并已实 现商业化部署。与此前发布的 MLU370-S4、MLU370-X4 相比，MLU370-X8定 位为训练加速卡。
边缘端：思元22 0累计出货百万片
边缘计算是一种新型计算范式，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，可应用于智能制造、智能零售、智能教育、智能家居、智能电网等众多领域。
公司边缘芯片主要为思元220，截至2023年累计出货百万片。2019年11月，公司正式发布思元220边缘智能芯片及相应的M.2加速卡；截至2023年底，思元220累计销量突破百万片。公司自2020年边缘端产品量产后即开始与行业头部客户公司A展开合作，其对边缘产品需求较高，因此公司边缘产品收入主要来自公司A。
1）短期：公司边缘产品线业务对客户A存在一定依赖。2022年，因客户自身需进行库存调控消化，导致公司边缘产品线在主要客户处的收入有所下降；2）长期：随着边缘计算应用场景（如工控机、边缘服务器、机器人、智能电视等方向）的不断发展，边缘计算整体市场空间将不断扩大，公司将进一步开拓更为丰富的客户资源，少数客户依赖将有所降低。
IP授权及软件：已集成超1亿台智能手机及其他智能终端设备
IP授权及软件业务包括 IP 授权和基础系统软件平台。IP 授权是将公司研发的智能处理器IP 等知识产权授权给客户在其产品中使用，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，已集成于超过1 亿台智能手机及其他智能终端设备中。
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