最近國產(chǎn)AI芯片市場遭遇一波有關(guān)7nm被禁的震蕩，現(xiàn)狀如何了?

作為本系列文章的開篇，本文首先需要定義一下什么是“AI芯片”。因為實際上，當(dāng)代的數(shù)字芯片中，MCU也能夠在指令集層面做AI加速，如Arm Helium技術(shù)——有MCU企業(yè)推出了對應(yīng)的芯片產(chǎn)品，且應(yīng)用到嵌入式領(lǐng)域的輕度AI加速。而且至少到目前為止，CPU仍然是市場上最重要的做AI計算的芯片類型。所以我們常規(guī)的fabless行研呈現(xiàn)——AI芯片研究部分，必須縮限“AI芯片”的定義。那么我們勢必要找個參考系。
今年8月，證監(jiān)會官網(wǎng)消息上海燧原科技股份有限公司在上海證監(jiān)局辦理上市輔導(dǎo)備案，由中金作為輔導(dǎo)機構(gòu)，啟動其A股IPO。很多媒體說，如果燧原科技成功上市將成為“AI芯片第二股”——第一股說的自然是已經(jīng)在2020年上市的寒武紀(jì)。
換句話說，在常規(guī)認(rèn)知里“AI芯片”也存在局限。參考Aspencore Fabless 100行業(yè)分析報告系列，去年的AI芯片報告對60家國產(chǎn)AI芯片企業(yè)進(jìn)行了匯總。我們統(tǒng)計的這60家企業(yè)中，已經(jīng)上市的至少包括有寒武紀(jì)、北京君正、全志科技。那么為什么還說燧原科技是“AI芯片第二股”，而不是第四、第五股呢?

北京君正這兩年在宣傳中提到“普惠AI視頻處理器”，包括其T系列、A系列產(chǎn)品。典型如T41，INT8算力1.2TOPS，面向視頻處理。而全志科技——基于我們?nèi)ツ甑牟稍L，這家公司也在近兩年宣傳AI芯片，聚焦在AI語音與AI視覺，已上市的AI芯片產(chǎn)品NPU算力2-3TOPS，規(guī)劃中的也有6-8TOPS算力產(chǎn)品。
常規(guī)認(rèn)知之所以不將這兩家公司視作“AI芯片公司”，可能一方面在于這兩家企業(yè)的業(yè)務(wù)范圍并不單純在AI芯片上;另一方面則在于嵌入式應(yīng)用+片上加入小規(guī)模AI加速單元，或許在大多數(shù)人看來只是既有應(yīng)用的AI擴展。
他們不像燧原科技或寒武紀(jì)那樣，有如此明確的AI標(biāo)簽。我們的討論，也將主要集中在專門的AI加速器芯片之上，且偏向于高算力(本系列報告若長期延續(xù)，我們將在后續(xù)的系列文章里做出更明確的定義)。

與國際大廠的差距
國內(nèi)外不少AI芯片企業(yè)，通常在其AI芯片發(fā)布會上——主要是面向數(shù)據(jù)中心(包括邊緣數(shù)據(jù)中心)的AI芯片(包括GPU)——總是傾向于將其芯片算力、效率，與英偉達(dá)競品做對比，以表現(xiàn)其技術(shù)優(yōu)勢。
既然要了解國產(chǎn)AI芯片企業(yè)現(xiàn)狀，那么首先就必須搞清楚這些企業(yè)與國際一線大廠之間的差距。直接的技術(shù)對比或很難成行，所以不妨用財務(wù)數(shù)據(jù)做個簡單、粗暴的比較——即便這可能對初創(chuàng)企業(yè)而言仍是不公平的。
既然“第二股”還沒有完成IPO，那么就看看“第一股”寒武紀(jì)的情況。另外還有個我們認(rèn)為可代表當(dāng)前諸多國產(chǎn)AI芯片現(xiàn)狀的企業(yè)：思必馳科技股份有限公司。這家公司曾在去年年中沖擊IPO，但最終未能成功。
中科寒武紀(jì)科技股份有限公司今年8月底公布2024年半年度報告(2024年1月1日至2024年6月30日)。今年上半年其營業(yè)收入6476.53萬元人民幣，較去年同期縮減43.42%;扣非凈利潤約-6.09億元人民幣。
我們知道半導(dǎo)體行業(yè)有其周期性，企業(yè)的營收與利潤會受到市場大環(huán)境的影響。故此處還統(tǒng)計了寒武紀(jì)自上市以來每個季度的營收與扣非凈利潤變化情況，具體如下圖：

我們認(rèn)為，寒武紀(jì)的營收與扣非凈利潤變化是能夠反映國產(chǎn)AI芯片市場參與者的整體情況的：雖然各企業(yè)的營收數(shù)字量級未必相同，但營收存在不確定性，虧損現(xiàn)狀暫無改善跡象，可能是廣泛存在的。不過或許因為統(tǒng)計周期較短，趨勢反映情況并不明晰：這家公司2020-2023年度營收的變化分別是+3.38%、+57.12%、+1.11%、-2.7%。
如果說寒武紀(jì)一家的情況不能說明問題，那么思必馳此前沖擊IPO之時公開的招股書更說明這一現(xiàn)狀。當(dāng)時的招股書顯示，思必馳2020-2022年的營業(yè)收入分別為2.37億元、3.07億元、4.23億元人民幣，雖然在量級上與寒武紀(jì)有差距，但同比增長趨勢放緩也很明確。
而且這家公司2020-2022年凈利潤分別是-2.15億、-3.35億、-2.97億元人民幣——總體反映的情況和寒武紀(jì)是類似的。
這兩家公司的支出大頭都在研發(fā)費用上。寒武紀(jì)2019-2023的研發(fā)費用分別是5.43億、7.68億、11.36億、15.23億、11.18億元人民幣。反映到營收上，研發(fā)費用占到營收的比例分別是122%、167%、158%、209%、158%。

思必馳沒有這么夸張，但其2020-2022的研發(fā)費用在營收中的占比也分別達(dá)到了86.3%、93.3%、74.0%。這對任何半導(dǎo)體領(lǐng)域的企業(yè)而言，都是絕對的高占比。
一方面說明了國內(nèi)的AI芯片企業(yè)，即便是思必馳、寒武紀(jì)這些相對老牌和公認(rèn)具備實力的企業(yè)，現(xiàn)階段仍然處在瘋狂燒錢階段;另一方面也說明AI技術(shù)的新生和高速發(fā)展屬性：體現(xiàn)在市場參與者眾多、初創(chuàng)企業(yè)扎堆、大多處在初期高投入階段、即便是頭部也不例外的現(xiàn)狀。
作為對比，可以看看AI芯片領(lǐng)域全球頭部的英偉達(dá)目前的營收規(guī)模、利潤和研發(fā)投入情況。英偉達(dá)FY2024(截至2024年2月28日的過去1年)財年年度營收609億美元——營收量級相對國內(nèi)企業(yè)是沒有任何可比性的。
即便我們只看英偉達(dá)Q4’FY24一個季度，僅數(shù)據(jù)中心業(yè)務(wù)的營收也有184億美元(該業(yè)務(wù)全年營收475億美元)。然后還可以看看英偉達(dá)的R&D投入——其FY24年度R&D投入86.75億美元，Q4一個季度的R&D投入就有24.65億美元。

《國際電子商情》2021年10月刊封面故事統(tǒng)計的英偉達(dá)營收與凈利潤變化趨勢可能部分讀者會認(rèn)為英偉達(dá)畢竟是家GPU企業(yè)，數(shù)據(jù)中心業(yè)務(wù)也并不單純在AI方向，又是行業(yè)頭部，沒什么可比性。那么我們也可以選擇目前在AI HPC計算市場上表現(xiàn)并不理想、且加速計算入局較晚的Intel做比較。
前兩年，Intel還將加速與圖形計算單獨劃分為一個業(yè)務(wù)部門(Accelerated Computing Systems and Graphics，AXG)做業(yè)績結(jié)算。該業(yè)務(wù)2022 Q4的營收為2.47億美元，AXG業(yè)務(wù)于2022的年度總營收8.37億美元——雖然營業(yè)收入處在虧損狀態(tài)倒也反映了相同的市場狀況…(在此財季以后，AXG業(yè)務(wù)的不同組成部分歸并到了Intel的其他業(yè)務(wù)中，所以無法再獲得后續(xù)數(shù)據(jù))

總的來說，即便不看技術(shù)層面，從財務(wù)數(shù)據(jù)也能看出中國AI芯片企業(yè)與國際巨頭之間存在的量級差距。
市場潛力巨大，但不確定性多了一籌
過去兩年《國際電子商情》與《電子工程專輯》雜志/書刊的封面故事/系列文章中，提及AI芯片的篇章多番展望了AI的市場機會。如《與AI有關(guān)的芯事——生成式AI時代的角力》。
市場價值規(guī)模之類的數(shù)據(jù)普通人很難有量級感知。對于AI芯片的市場潛在機會，這里提供兩個更容易感知的事實：
行業(yè)分析師和業(yè)內(nèi)人士原本普遍認(rèn)為，半導(dǎo)體市場價值會在2030年突破1萬億美元;但因為2019年生成式AI技術(shù)爆發(fā)并高速發(fā)展，諸多咨詢與研究機構(gòu)將行業(yè)突破萬億的時間點前移了(例如IBS認(rèn)為2028年就能達(dá)成該值)。
另一個可反映AI市場潛力的事件是，今年初華爾街日報報道Sam Altman可能針對潛在AI芯片需求籌集5萬億-7萬億美元。雖然Sam Altman(OpenAI CEO)并未就此做出正面回應(yīng)，但他的確在自己的推特上提到了“世界需要更多的AI基礎(chǔ)設(shè)施，fab產(chǎn)能、數(shù)據(jù)、數(shù)據(jù)中心等等，比人們現(xiàn)在建的更多”。
今年的Intel Foundry活動上，Pat Gelsinger(Intel CEO)與Sam Altman對話也調(diào)侃式地提到了“7萬億美元”計劃。這兩位半導(dǎo)體行業(yè)內(nèi)的關(guān)鍵人物都在本次對話中提到，并不清楚對于潛在AI需求還需要投入多少基礎(chǔ)設(shè)施成本;
但Pat Gelsinger的說法是：“3年以前，生成式AI還沒爆發(fā)，普遍預(yù)測是半導(dǎo)體行業(yè)會增長至1萬億美元。當(dāng)時甚至還有一些分析師對這個數(shù)字持懷疑態(tài)度，認(rèn)為1萬億太過激進(jìn)?，F(xiàn)在再看看生成式AI，應(yīng)該不會有人再認(rèn)為萬億級別有多夸張。甚至很多人還會認(rèn)為這是低估了行業(yè)的發(fā)展。”

所以國際市場上，頭部AI市場參與者，無論是芯片企業(yè)還是模型、技術(shù)、解決方案供應(yīng)商大部分這一年都在投資核電基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)。這都表明了行業(yè)參與者對于包括AI芯片在內(nèi)的AI基礎(chǔ)基建有著十分激進(jìn)的增長預(yù)期，且可能遠(yuǎn)超我們對半導(dǎo)體行業(yè)的想象——無論其發(fā)展是否也將存在泡沫，并遭遇潛在的思科時刻。
呈現(xiàn)上述信息是為了表明，AI芯片的潛在發(fā)展空間還非常大。這也更能說明寒武紀(jì)、思必馳現(xiàn)階段經(jīng)歷的合理性。與此同時，還有個業(yè)界共識是不可忽視的：即便現(xiàn)階段在AI芯片領(lǐng)域內(nèi)，英偉達(dá)仍然一家獨大，這種局面不會長期維持;或者至少可以認(rèn)為，英偉達(dá)一家吃不下這么大的市場，會出現(xiàn)更有力的潛在競爭者。
本文不對AI芯片技術(shù)問題做深入挖掘，不過在很多人認(rèn)知的“英偉達(dá)生態(tài)優(yōu)勢不可撼動”這一根本點上，這里做個簡單的解釋。一方面，即便加速和專用計算這些年正全面鋪開，但從市場保有量的角度來看，CPU仍然是很重要的AI處理器類型(雖然這不在本系列研究報告的討論范圍內(nèi))。
另一方面，AI發(fā)展早期“CUDA護(hù)城河”形成AI加速器領(lǐng)域的碾壓優(yōu)勢是客觀存在的，包括推理和訓(xùn)練兩方面。但現(xiàn)階段很多流行的AI模型框架開始提供更多樣化的后端支持;同時AI這條鏈路上不同層級的參與者都在嘗試“去CUDA化”，無論是Triton的存在，還是類似OpenAI打算自己造AI芯片這樣的傳言。
所以我們認(rèn)為，英偉達(dá)雖然仍在企業(yè)AI解決方案與服務(wù)的易用性、性能方面暫時遠(yuǎn)高于其他競爭對手，但已經(jīng)不再是“不可撼動”的。畢竟不止是國內(nèi)AI芯片及生態(tài)參與者，就連國外的參與者也不希望英偉達(dá)一家獨大。
回到國內(nèi)，原本在去年美國停止向中國提供英偉達(dá)等公司的先進(jìn)AI芯片以后，國產(chǎn)AI芯片理應(yīng)迎來更多的發(fā)展機會，也利好國內(nèi)的AI HPC芯片企業(yè)與生態(tài)發(fā)展。

寒武紀(jì)5年股票走勢變化;來源：Google

所以如果我們觀察寒武紀(jì)的股票走勢，還是能夠發(fā)現(xiàn)市場對于這家企業(yè)的發(fā)展信心的，尤其是從2023年下半年開始。只不過近期這一向好的局勢又有了新變數(shù)。
最近國內(nèi)外媒體普遍報道，美國商務(wù)部致函臺積電，從11月11日起開始對運往大陸的某些7nm或需要更先進(jìn)工藝的復(fù)雜芯片實施出口限制，主要是AI與GPU。這對國內(nèi)AI芯片的發(fā)展無疑又是個巨大的壞消息，也將影響一眾AI芯片初創(chuàng)企業(yè)的發(fā)展。
目前我們獲悉的信息仍然不多，僅知本次限制針對的就是先進(jìn)制造工藝的AI芯片——有行業(yè)分析師認(rèn)為，不在實體清單上、專用于推理的AI芯片可能不會受到影響，但顯然AI訓(xùn)練芯片的境況就相當(dāng)糟糕了。

僅從≤7nm工藝的角度來看，Aspencore 2024中國IC設(shè)計Fabless 100排行榜的TOP 10 AI芯片公司里，可能受到影響的企業(yè)包括寒武紀(jì)、瀚博半導(dǎo)體、壁仞科技、黑芝麻。
另外不在這份榜單上，但受到影響的至少還有華為海思(昇騰)、燧原科技、沐曦、天數(shù)智芯、摩爾線程、地平線等。燧原科技與寒武紀(jì)是在我們看來，于這波競爭中面臨壓力最大的兩家企業(yè)。
百花齊放的局面在持續(xù)，新技術(shù)也在推進(jìn)中
絕大部分邊緣與端側(cè)AI芯片并不采用先進(jìn)或尖端半導(dǎo)體制造工藝，所以此前Aspencore統(tǒng)計的60家國產(chǎn)AI芯片企業(yè)，大部分不會受到影響。

此處再行給出這份名單。受限于時間，我們未能對這60家企業(yè)的所有產(chǎn)品與技術(shù)做深入和更新，尤其是相對更為碎片化、同時競爭也很激烈的邊緣與端側(cè)AI推理芯片，包括應(yīng)用于汽車ADAS與座艙的AI芯片。
邊緣與端側(cè)市場相比HPC AI又是另一番景象。在未來的系列文章或報告中，我們將對其中重要參與者的企業(yè)融資、產(chǎn)品與技術(shù)特色、生態(tài)發(fā)展與應(yīng)用落地情況等做逐一研究與呈現(xiàn)。
另外值得一提的是，AI芯片領(lǐng)域能看到兩個可能在未來將發(fā)揮關(guān)鍵作用的新技術(shù)：存內(nèi)計算與光通信/計算。
以億鑄科技預(yù)備推向市場的存算一體AI大算力芯片為例，基于ReRAM打造的“全數(shù)字存算一體芯片”。關(guān)注存算一體或存內(nèi)計算技術(shù)的讀者應(yīng)該了解，這類技術(shù)的核心理念是解決傳統(tǒng)馮諾依曼體系的存儲墻問題;基于存儲器基礎(chǔ)結(jié)構(gòu)，在“存內(nèi)”做計算，大幅減少數(shù)據(jù)通信開銷。
這類方案格外適用于高并行度需求的AI計算，所以市場上也涌現(xiàn)了包含億鑄在內(nèi)的不少企業(yè)準(zhǔn)備借助AI的東風(fēng)大力發(fā)展此類可能具備市場潛力的芯片架構(gòu)。據(jù)說這類架構(gòu)還有個關(guān)鍵優(yōu)勢，即在性能、功耗表現(xiàn)上，以成熟制造工藝比肩基于先進(jìn)工藝的馮諾依曼架構(gòu)傳統(tǒng)芯片。
億鑄去年表示點亮了基于ReRAM的存算一體AI大算力PoC芯片。今年的采訪中，億鑄表示其實際表現(xiàn)“遠(yuǎn)超競爭對手”，芯片量產(chǎn)“處于設(shè)計沖刺階段”。
光通信/計算技術(shù)方面，國產(chǎn)AI芯片中比較具有代表性的產(chǎn)品來自曦智科技。其OptiHummingBird推理卡是一款基于片上光網(wǎng)絡(luò)的AI推理卡——其中的核心計算系統(tǒng)采用先進(jìn)封裝，將硅光芯片與微電子芯片通過中介層進(jìn)行垂直封裝。硅光芯片有U型片上光網(wǎng)絡(luò)，數(shù)據(jù)通過U型波導(dǎo)傳輸，能夠?qū)崿F(xiàn)電芯片之上64個計算核之間的all-to-all全通道互聯(lián)。
今年WAIC世界人工智能大會上，曦智科技也展示了光子計算評估板，其中的光芯片可編程，旨在挖掘潛在應(yīng)用，據(jù)說是目前已知精度最高的光芯片;另外還展示了PACE光子計算處理器和片間光互聯(lián)解決方案等產(chǎn)品。
實際上硅光芯片也是國外AI芯片企業(yè)，尤其是HPC AI領(lǐng)域內(nèi)的國際大廠正在做前沿研究的關(guān)鍵技術(shù)。現(xiàn)階段，其商業(yè)化目標(biāo)也主要著眼在緩解存儲和通信墻問題——尤其在生成式AI大模型涉及跨芯片、跨板卡、跨節(jié)點通信和計算的當(dāng)下。

在fabless行研AI處理器系列文章的未來篇章中，我們還將追蹤去全球化大潮之下AI芯片市場的發(fā)展變數(shù)，就AI芯片技術(shù)與市場做更深入的探討，尤其是本文涉及不多的邊緣與端側(cè)AI芯片，包括汽車ADAS與座艙芯片。