【公司研究】寒武纪-国内AI芯片领先者-20200916(27页).pdf

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【公司研究】寒武纪-国内AI芯片领先者-20200916(27页).pdf

1、请务必阅读正文之后的重要声明部分请务必阅读正文之后的重要声明部分 评级:评级:增持增持(首次首次) 市场价格:市场价格:166.77 分析师:闻学臣 执业证书编号:S0740519090007 Email: 分析师:何柄谕 执业证书编号:S0740519090003 Email: 分析师:杨亚宇分析师:杨亚宇 执业证书编号:执业证书编号:S0740520090003 Email: 相关报告相关报告 基本状况基本状况 总股本(百万股) 400 流通股本(百万股) 31 市价(元) 166.77 市值(亿元) 667 流通市值(亿元) 52 股价与行业股价与行业-市场走势对比市场走势对比 公司盈利

2、预测及估值公司盈利预测及估值 指标 2018A 2019A 2020E 2021E 2022E 营业收入(百万元) 117.0 443.9 539.9 651.3 811.6 增长率 yoy% 1392.0% 279.4% 21.6% 20.6% 24.6% 净利润 -41.0 -1,179.0 -1,014.5 -1,210.5 -1,285.1 增长率 yoy% -89.2% 2772.3% 14.0% -19.3% -6.2% 每股收益(元) -0.10 -2.95 -2.54 -3.03 -3.21 每股现金流量 2.82 -2.43 3.43 -4.25 0.02 净资产收益率 -8

3、.0% -27.1% -17.1% -25.7% -37.5% P/E -1,625.6 -56.6 -65.8 -55.1 -51.9 PEG -7.8 -19.4 -1.7 -0.3 -17.8 P/B 130.7 15.3 11.3 14.2 19.5 备注:股价取自 2020 年 9 月 16 日 投资要点投资要点 关注点关注点 1:业务和商业模式。:业务和商业模式。2019 年,公司主要收入为智能计算集群系统业 务、云端智能芯片及加速卡业务和终端智能处理器 IP 业务。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,完成了“云-边-端”场景 全覆盖。

4、公司经营模式为 Fabless,专注于智能芯片的设计和销售,将晶圆制 造、封装测试等其余环节委托给其他厂商代工完成。 关注点关注点 2:产业链。:产业链。市场分析、规格分析、芯片设计、硬件方案设计、EDA 验证、后端设计、样片测试、可靠性测试、量产销售等核心流程均由公司主 导完成,芯片流片、封装测试、量产等其余环节则由外协供应商代工完成。 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。 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%,下游客户集中度高。 关注点关注点 3:行业概况。:行业概况。 1)

5、 从产业端看,随着云计算、物联网、5G 通信、人工智能等新技术的不断 成熟,消费电子、视频处理、汽车电子等下游市场的产业升级带动了芯 片行业的增长。 2) 从政策端看,近年来,国家和各级地方政府不断通过产业政策、税收优 惠政策、成立产业基金等方式支持人工智能和集成电路产业发展。我们 认为,人工智能和集成电路产业已成为国家战略性产业。 3) 根据 Tractica 的研究报告,全球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%, 行业增长迅速。 关注点关注点 4:竞争对手和公司竞争优势。:竞争对手和公司竞争优势。根据 Compa

6、ss Intelligence 的数据, 全球人工智能芯片榜单中前三名依序为英伟达(Nvidia)、英特尔(Intel)以及恩 智浦(NXP),中国大陆地区华为海思位列第 12 名,寒武纪位列第 23 名,地 平线位列第 24 名。与竞争对手相比: 1) 寒武纪背靠中科院,公司董事长陈天石博士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,创业团队技术实力强劲创业团队技术实力强劲。 2) 2016 年成立之后,公司推出全球首款商用终端智能处理器 IP 产品寒武 纪 1A,并应用于华为的旗舰手机,产品性能得到高端客户认可产品性能得到高端客户认可。 3) 公司是国际上最早开展智能处理器指

7、令集研发的少数几家企业之一,自 主研发了三代商用智能处理器指令集和三代智能处理器微架构,国产化国产化 程度高程度高。 证券研究报告证券研究报告/研究简报研究简报 2020年年9月月16日日 寒武纪(688256)/计算机 国内 AI 芯片领先者 -40% -20% 0% 20% 40% 2020/7/202020/8/20 寒武纪-U 沪深300 请务必阅读正文之后的重要声明部分请务必阅读正文之后的重要声明部分 - 2 - 研究简报研究简报 4) 2017-2019 年,研发支出占营业收入的比例均超过 100%,远超 A 股同 行业其他上市公司。高研发投入进一步巩固了公司的行业地位高研发投入进

8、一步巩固了公司的行业地位。 盈利预测与投资建议。盈利预测与投资建议。我们认为,寒武纪是国内最早从事 AI 智能芯片及其基 础系统软件研发和产品化企业之一,先发优势明显,技术实力强劲,产品位 居为国内第一梯队,具有一定稀缺性。我们预计,公司 2020-2022 年收入分 别为 5.40 亿元、6.51 亿元、8.12 亿元,对应 PS 分别为 124 倍、102 倍、 82 倍。首次覆盖,给与“增持”评级。 风险提示事件:风险提示事件:IP 授权业务客户拓展的风险、行业竞争加剧的风险、云端智 能芯片及加速卡业务客户过于集中的风险、客户集中度较高的风险。 mNpQoRsOpRrNqMsPsQsMo

9、R6M9R7NpNpPmOoOjMoOxOiNqRtM8OmMzQMYnPzRwMqQsO 请务必阅读正文之后的重要声明部分请务必阅读正文之后的重要声明部分 - 3 - 研究简报研究简报 内容目录内容目录 1、关注点、关注点 1:业务和商业模式:业务和商业模式 . - 5 - 1.1 业务:“云-边-端”全覆盖 . - 5 - 1.2 商业模式:IP+Fabless . - 7 - 2、关注点、关注点 2:产业链:产业链 . - 9 - 2.1 产业链上下游情况 . - 9 - 2.2 上下游集中度高 . - 11 - 3、关注点、关注点 3:行业概况(双轮驱动,空间广阔):行业概况(双轮驱动

10、,空间广阔) . - 13 - 3.1 驱动力:产业升级+政策支持 . - 13 - 3.2 AI 芯片行业:增长迅速,未来或将成为千亿赛道 . - 14 - 4、关注点、关注点 4:竞争对手和公司竞争优势:竞争对手和公司竞争优势 . - 17 - 4.1 人工智能芯片竞争格局 . - 17 - 4.2 公司竞争优势 . - 19 - 5、盈利预测与投资建议、盈利预测与投资建议 . - 22 - 6、风险提示、风险提示 . - 24 - 请务必阅读正文之后的重要声明部分请务必阅读正文之后的重要声明部分 - 4 - 研究简报研究简报 图表目录图表目录 图表图表 1:公司营收占比:公司营收占比 .

11、 - 5 - 图表图表 2:公司产品:公司产品 . - 6 - 图表图表 3:终端智能处理器架构:终端智能处理器架构 . - 6 - 图表图表 4:边缘智能芯片思元:边缘智能芯片思元220 . - 7 - 图表图表 5:云端智能芯片及加速卡和智能计算集群系统的业务流程:云端智能芯片及加速卡和智能计算集群系统的业务流程 . - 9 - 图表图表 6:人工智能芯片产业链:人工智能芯片产业链 . - 9 - 图表图表 7:主要产品的业务流程示意图:主要产品的业务流程示意图 . - 10 - 图表图表 8:下游客户集中度:下游客户集中度 . - 12 - 图表图表 9:上游供货商情况:上游供货商情况

12、. - 13 - 图表图表 10:公司所在行业为:公司所在行业为AI芯片行业芯片行业 . - 14 - 图表图表 11:2016年年-2021年全球智能驾驶汽车市场规模预测年全球智能驾驶汽车市场规模预测 . - 15 - 图表图表 12:人工智能芯片在消费电子各领域市场规模:人工智能芯片在消费电子各领域市场规模预测(亿美元)预测(亿美元) . - 15 - 图表图表 13:2016年年-2021年超级数据中心数量变化年超级数据中心数量变化 . - 16 - 图表图表14:2017年年-2022年云端智能芯片市场规模及预测年云端智能芯片市场规模及预测 . - 16 - 图表图表 15:2018年

13、年-2025年全球人工智能芯片市场规模年全球人工智能芯片市场规模 . - 17 - 图表图表 16:2019-2024年中国人工智能芯片市场规模及预测年中国人工智能芯片市场规模及预测 . - 17 - 图表图表17:2018年全球年全球AI芯片公司榜单芯片公司榜单 . - 18 - 图表图表18:主流:主流AI芯片公司对比芯片公司对比 . - 19 - 图表图表19:公司产品是底层芯片和基础系统软件:公司产品是底层芯片和基础系统软件 . - 20 - 图表图表20:核心技:核心技术框架结构术框架结构 . - 20 - 图表图表 21:重要股东:重要股东 . - 21 - 图表图表22:主要核心

14、技术及研发人员对应情况:主要核心技术及研发人员对应情况. - 21 - 图表图表23:研发支出情况:研发支出情况 . - 22 - 图表图表 24:收入拆分:收入拆分 . - 23 - 图表图表 25:公司主要财务指标:公司主要财务指标 . - 26 - 请务必阅读正文之后的重要声明部分请务必阅读正文之后的重要声明部分 - 5 - 研究简报研究简报 1、关注点关注点 1:业务和商业模式业务和商业模式 1.1 业务:业务:“云“云-边边-端”端”全覆盖全覆盖 主营主营业务构成。业务构成。 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

15、供丰富的 芯片产品与系统软件解决方案。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。根据公司招股说明书的信息,2019 年: 1) 智能计算集群系统业务营收占比 66.72%; 2) 云端智能芯片及加速卡业务营收占比 17.77%; 3) 终端智能处理器 IP 业务营收占比 15.49%; 4) 其他业务营收占比 0.03%。 图表图表 1:公司公司营收占比营收占比 来源:Wind、中泰证券研究所 “云“云-边边-端”端”全覆盖全覆盖。不难看出,2019 年之前,终端智能处理器 IP 业 务是收入主要构成部分,营收占比 9

16、8%以上。2019 年,公司主要收入 为智能计算集群系统业务、云端智能芯片及加速卡业务和终端智能处理 器 IP 业务。目前,公司业务和产品覆盖“云-边-端”。 66.72% 17.77% 98.34% 99.69% 15.49% 0% 20% 40% 60% 80% 100% 201720182019 智能计算集群系统 云端智能芯片及加速卡 终端智能处理器IP 其他主营业务 其他业务 请务必阅读正文之后的重要声明部分请务必阅读正文之后的重要声明部分 - 6 - 研究简报研究简报 图表图表 2:公司公司产品产品 产品类型产品类型 寒武纪主要产品寒武纪主要产品 推出时间推出时间 终端智能处理器终端

17、智能处理器 IPIP 寒武纪 1A 处理器 2016 年 寒武纪 1H 处理器 2017 年 寒武纪 1M 处理器 2018 年 云端智能芯片及加云端智能芯片及加 速卡速卡 思元 100(MLU100)芯片及云端智能加速卡 2018 年 思元 270(MLU270)芯片及云端智能加速卡 2019 年 思元 290(MLU290)芯片及云端智能加速卡 芯片样品测试中 边缘智能芯片及加边缘智能芯片及加 速卡速卡 思元 220(MLU220)芯片及边缘智能加速卡 2019 年 基础系统软件平台基础系统软件平台 Cambricon Neuware 软件开发平台(适用于公司所有芯片与处理器 产品) 持续

18、研发和升级,以 适配新的芯片 来源:招股说明书、中泰证券研究所 终端智能处理器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。TOPS 是 Tera Operations Per Second 的缩写,1TOPS 代表处理器每秒钟可进行一万亿次(1012) 操作。 图表图表

19、 3:终端智能处理器终端智能处理器架构架构 来源:招股说明书、中泰证券研究所 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,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 供硬件计算资源,支撑该类场景下的人工智能处理任务。公司云端智能 请务必阅读正文之后的重要声明部分请务必阅读正文之后的重要声明部分 - 7 - 研究简报研究简报 芯片产品可覆盖视觉处理、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。 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

20、单加速卡单芯片计算能力。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 1024TOPS。 边缘智能芯片及加速卡。边缘智能芯片及加速卡。边缘计算是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。公 司 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。 图表图表 4:边缘智能芯片思元边缘智能芯片思元220 产

21、品型号 产品概况 产品展示 思元 220 (MLU220) 思元 220 使用公司自研的 MLUv02 指令集, 面向人工智 能边缘推理任务 基于台积电 16nm 先进工艺制造,芯片面积 94.8mm2,集 成了丰富的视频图像编解码硬 件单元和外设接口 在 1GHz 的主频下,理论峰值性能为 32TOPS (INT4)、 16TOPS(INT8)、8TOPS(INT16), 芯片典型功耗小于 10 瓦 在 8.25 瓦的 M.2 加速卡整体功耗限制下,理 论峰值性 能为 16TOPS(INT4)、8TOPS (INT8)、4TOPS(INT16) 来源:招股说明书、中泰证券研究所 1.2 商业

22、模式商业模式:IP+Fabless 从从运营运营模式来看模式来看, 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,行业发展早期的大部分集成电路企业均采用该模式。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

23、的方式进行。 公司公司经营模式经营模式为为 Fabless。公司自成立以来的经营模式均为 Fabless 模 式,未发生变化。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。 智能处理器核是公司所有智能芯片产品的基础,智能处理器核是公司所有智能芯片产品的基础,它一方面是根据智能终 请务必阅读正文之后的重要声明部分请务必阅读正文之后的重要声明部分 - 8 - 研究简报研究简报 端应用需求形成终端智能处理器 IP 产品,通过集成于终端设备的 SoC 芯片当中以 IP 授权的形式获得收入;另一方面是作为底层核心模块支 撑公司

24、所有的云端智能芯片及加速卡、边缘智能芯片及加速卡研发。 终端智能处理器产品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 不出售实体芯片产品,只出售终端智能处理器 IP 授权。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。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

25、销售数量所在区间,分标准 收取相应费用。 云和边产品主要以实体芯片或加速卡的形式云和边产品主要以实体芯片或加速卡的形式销售销售。公司的云端智能芯片 及加速卡、边缘智能芯片及加速卡业务主要以实体芯片或加速卡的形式 直接销售给服务器厂商、IDC 厂商、大型互联网公司及相关行业应用厂 商获得收入。云端智能芯片和边缘智能芯片,均基于寒武纪智能处理器 核设计,结合云端和边缘端需求,增加一些外围接口和功能模块的智能 芯片;云端智能加速卡和边缘智能加速卡,分别是基于云端智能芯片和 边缘智能芯片,增加外围电路模块形成加速卡产品。 云端智能芯片及加速卡云端智能芯片及加速卡。公司在完成芯片设计的一系列复杂流程后,

26、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, 最后将加速卡销售给客户。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 厂商针对其稳定 性、运行速度和功耗等严格认证,才能进入大规模商用阶段。 智能计算集群系统业务智能计算集群系统业务主要是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,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

27、的来源;公司将加速卡集成到配套服务器及相关系统中,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: 请务必阅读正文之后的重要声明部分请务必阅读正文之后的重要声明部分 - 9 - 研究简报研究简报 图表图表 5:云端智能芯片及加速卡和智能计算集群系统的业务流程云端智能芯片及加速卡和智能计算集群系统的业务流程 来源:招股说明书、中泰证券研究所 2、关注点关注点 2:产业链产业链 2.1 产业链产业链上下游情况上下游情况 公司在人工智能芯片领域参与的环节和角色公司在人工智能芯片领域参与的环节和角色。市场

28、分析、规格分析、芯 片设计、 硬件方案设计、 EDA 验证、 后端设计、 样片测试、 可靠性测试、 量产销售等核心流程均由公司主导完成,芯片流片、封装测试、量产等 其余环节则由外协供应商代工完成。 图表图表 6:人工智能芯片产业链人工智能芯片产业链 来源:招股说明书、中泰证券研究所 请务必阅读正文之后的重要声明部分请务必阅读正文之后的重要声明部分 - 10 - 研究简报研究简报 图表图表 7:主要产品的业务流程示意图主要产品的业务流程示意图 来源:招股说明书、中泰证券研究所 上游:上游:所需设备和原材料。所需设备和原材料。 1) 端端:终端智能处理器终端智能处理器 IP 业务业务。公司不出售实

29、体芯片产品,只出售 终端智能处理器 IP 授权, 因此公司上游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。 2) 云:云端智能芯片及加速卡业务云:云端智能芯片及加速卡业务。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。 请务必阅读正文之后的重要声明部分请务必阅读正文之后的重要声明部分 - 11 - 研究简

30、报研究简报 3) 智能计算集群系统业务。智能计算集群系统业务。公司需要采购生产加速卡的原材料和委外 服务, 其次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。 下游:产品应用场景。下游:产品应用场景。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 2016 年 3 月成立,公司先后推出 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

31、产品以及基于思元 220 芯片的边缘智能加速卡。 1) 端。端。寒武纪1A、寒武纪1H已集成于超过1 亿台智能手机及其他智 能终端设备(智能摄像头等)中。 2) 云。云。思元系列产品应用于浪潮、联想、新华三浪潮、联想、新华三等多家服务器厂商的 产品中。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。智能计算集群系统业务主要客 户是云计算数据中心行业客户。 3) 边。边。 思元 220 边缘智能芯片及相应的 M.2 加速卡于 2019 年 11 月 正式发布。目前,公司边缘智能芯片及加速卡产品已与部分客户签 署销售合同, 同时部分客户处于送样及测试阶段。 公司

32、预计 2020 年 内可实现规模化出货。 2.2 上下游集中度高上下游集中度高 下游客户集中度高。下游客户集中度高。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%。2017 年和 2018 年,公 司几乎所有收入均来自华为海思,华为海思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。 请务必阅读正文之后的重要声明部分请务必阅读正文之后的重要声明部分 - 12 - 研究简报研究简报 图表图表 8

33、:下游客户集中度下游客户集中度 年份年份 序号序号 客户名称客户名称 销售金额(万元)销售金额(万元) 占营业收入比例占营业收入比例 20192019 年年 1 珠海市横琴新区管理委员会商务局 20,708.35 46.65% 2 西安沣东仪享科技服务有限公司 8,108.46 18.26% 3 中科曙光 6,384.43 14.38% 4 华为海思 6,365.80 14.34% 5 上海脑科学与类脑研究中心 801.34 1.81% 合计 42,368.37 95.44% 20182018 年年 1 华为海思 11,425.64 97.63% 2 杭州博雅鸿图视频技术有限公司 141.51

34、 1.21% 3 厦门星宸科技有限公司 99.06 0.85% 4 江苏恒瑞通智能科技有限公司 20.04 0.17% 5 北京的卢深视科技有限公司 10.67 0.09% 合计 11,696.92 99.95% 20172017 年年 1 华为海思 771.27 98.34% 2 中科院院士上海浦东活动中心 4.85 0.62% 3 南京航空航天大学 4.8 0.61% 4 南开大学 3.4 0.43% 合计 784.33 100.00% 来源:招股说明书、中泰证券研究所 上上游游供应商供应商集中度集中度优化优化。2017 年至 2018 年,公司业务收入主要来自 于出售终端智能处理器 IP

35、,采购的原材料主要为芯片 IP 和 EDA 工具 等授权,该授权一般采用“固定费用+提成费用”的模式进行整体收费; 2019 年, 公司开始销售云端智能芯片及加速卡产品和智能计算集群系统, 除了授权费之外,电子设备、晶圆、电子元器件为主要采购内容。2019 年上游供应商 TOP5 集中度下降到 66.49%。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。其中, 1) 上海国际代理上海国际代理 Cadence、Alchip、Synopsys 等原始供应商向公等原始供应商向公 司销售芯片司销售芯片 IP 及及 EDA 工具等。工具等。 2) 深圳朗华代理台积电、深圳朗华代理

36、台积电、Avago、泰科源等原始供应商向公司销售晶、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。圆及相关电子元器件等。 上游原材料分析。上游原材料分析。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

37、原材料或服务。 请务必阅读正文之后的重要声明部分请务必阅读正文之后的重要声明部分 - 13 - 研究简报研究简报 图表图表 9:上游供货商情况上游供货商情况 年份年份 序号序号 供应商名称供应商名称 采购金额(万元)采购金额(万元) 主要采购内容主要采购内容 占采购总额比例占采购总额比例 20192019 年年 1 深圳市朗华供应链服务有限公司 15,502.74 晶圆、电子元 器件 28.42% 2 中科可控信息产业有限公司 8,110.00 服务器 14.87% 3 新思科技有限公司 4,797.79 EDA 工具、IP 8.80% 4 上海国际科学技术有限公司 4,371.35 EDA

38、工具、IP 8.01% 5 安谋科技(中国)有限公司 3,489.29 IP 6.40% 合计 36,271.17 66.49% 20182018 年年 1 上海国际科学技术有限公司 14,310.96 EDA 工具、IP 58.14% 2 深圳市朗华供应链服务有限公司 3,035.41 晶圆、电子元 器件 12.33% 3 上海协进电脑科技有限公司 1,483.26 服务器、电脑 6.03% 4 北京晟图瑞德科技有限公司 887.02 服务器、电脑 3.60% 5 北京联创芯源科技有限公司 598.84 芯片、电子元 器件 2.43% 合计 20,315.49 82.53% 20172017

39、 年年 1 上海国际科学技术有限公司 876.41 EDA 工具、IP 57.08% 2 东方科仪控股集团有限公司 246.2 电子设备 16.04% 3 上海协进电脑科技有限公司 193.43 服务器、电脑 12.60% 4 北京志翔科技股份有限公司 67.5 软硬件设备 4.40% 5 深圳芯力电子技术有限公司 38.73 芯片 2.52% 合计 1,422.28 92.64% 来源:招股说明书、中泰证券研究所 3、关注点关注点 3:行业概况行业概况(双轮驱动,空间广阔)(双轮驱动,空间广阔) 3.1 驱动力:产业升级驱动力:产业升级+政策支持政策支持 产业产业端:端:新一代信息技术新一代

40、信息技术带来下游产业升级带来下游产业升级。随着云计算、物联网、5G 通信、人工智能等新技术的不断成熟,消费电子、视频处理、汽车电子 等集成电路主要下游产业的产业升级速度不断加快。下游市场的产业升 级带动了集成电路企业的增长。如人工智能模型的计算量持续增长,刺 激了智能芯片的市场需求;汽车电子领域,相比于传统汽车,新能源汽 车需要用到更多传感器与制动集成电路,就单车集成电路价值而言,新 能源汽车将达到传统汽车的两倍; 在物联网领域, 根据 Gartner 的预测, 全球联网设备将从 2014 年的 37.5 亿台上升到 2020 年的 250 亿台,将 形成超过 300 亿美元的市场规模,其中 MCU、通信芯片和传感芯片三 项占整体成本的比例高达

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