『创业邦』AI芯片独角兽寒武纪要上市？，为华为麒麟芯片做处理器
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（图片来源：图虫网）
文丨霞飞
编辑丨及轶嵘
AI芯片独角兽寒武纪距离科创板上市又近了一步 。
3月26日 ， 上交所官网显示 ， 寒武纪的科创板上市申请获受理 ， 此次申请科创板 ， 寒武纪拟募资28亿元 。
成立四年 ， 先后拿下4轮融资 ， 估值超220亿元人民币 ， 作为中国发展最快的AI芯片独角兽 ， 如果此次成功登录科创板 ， 寒武纪将成为科创板AI芯片第一股 。 
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3年营业收入增长超50倍
1956年 ， 当计算机科学家第一次在“达特茅斯会议”上提出“AI”概念的时候 ， 他们或许没想到 ， 半个世纪以后 ， 人工智能会取得如此快速的发展 。
人工智能的快速发展 ， 给以物联网应用、5G、AI等新兴技术为主带动的半导体产业带来了一个景气周期 。
2016年 ， 被认为是人工智能元年 。 ”深度学习“这个名词在2016年谷歌AlphaGo战胜人类棋手李世石再次名声大噪 ， 人工智能投资快速增长 ， 科技巨头在人工智能上投入了200亿到300亿美元 。
寒武纪便创立在这一年 ， 口号是让天下没有难做的智能芯片 ， 要将AI从“端”做到“云” 。
在此后的4年时间里 ， 寒武纪一直围绕这个目标而努力 。
成立后不久 ， 寒武纪推出了首款寒武纪1A处理器（Cambricon-1A） ， 这是全球首款商用终端智能处理器IP产品 ， 并应用于华为麒麟970芯片 。
2017年 ， 终端智能处理器IP服务为寒武纪带来了784.33万元的营业收入 ， 彼时 ， 寒武纪成立仅一年 。
终端智能处理器IP业务的营业成本较低 ， 该项业务给寒武纪带来的毛利率相当可观 。 2017年和2018年 ， 公司该类业务的毛利率接近100% 。
在人工智能的研发过程中 ， 硬件的开发不再是挑战 ， 为硬件提供相应的解决方案 ， 成为人工智能创新的核心 。 云端在终端智能处理器IP后 ， 成为寒武纪新的增长空间 。
【『创业邦』AI芯片独角兽寒武纪要上市？，为华为麒麟芯片做处理器】2018年 ， 寒武纪陆续开发并发布了智能终端处理器IP产品“寒武纪1M”和中国首款智能云服务器芯片“MLU100” ， 由终端拓展至对计算能力要求更高的云端 。
2019年 ， 寒武纪发布第二代云端芯片思元270（MLU270）、第一代边缘AI系列产品思元220（MLU220）以及深度学习软件开发平台CambriconNeuware 。
思元220的推出 ， 标志寒武纪在云、边、端实现了全方位、立体式的覆盖 。 CambriconNeuware的推出则意味着寒武纪已经开始打造其“端云一体”的软件生态 。
软件和硬件并行 ， 为寒武纪带来更多的增长空间 。
2019年 ， 寒武纪的业务扩展到了智能终端处理器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 。 这使得公司营业收入暴涨 。
招股书数据显示 ， 2018年-2019年 ， 寒武纪实现营业收入分别为1.17亿元和4.44亿元 ， 2018年度和2019年度同比增幅分别为1392.05%及279.35% 。 
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（数据来源：招股书创业邦制表）
营业收入的爆发性增长 ， 意味着寒武纪在一定程度上实现了AI技术从研发到商用的成功落地 。
这实际上并不是一件容易的事 ， 大部分人工智能企业 ， 从技术研发到商用落地 ， 可能需要3年 ， 甚至更长的时间 。
作为寒武纪的天使领投方 ， 主导投资的元禾原点合伙人乐金鑫此前接受创业邦采访时表示 ， 在考核寒武纪时 ， 团队不仅展示了硬件方案的先进性和可行性 ， 也带来合理的产品及商业化路径方案 ， 这为国产AI芯片的商用落地提供了更多可能 。 “在芯片领域 ， 寒武纪既有理论支持又有实践经验 ， 硬件体系加上软件算法 ， 相得益彰 。 ”
智能计算集群系统业务正在成为寒武纪的主要收入来源 。
2019年 ， 寒武纪智能计算集群系统显著超过了终端智能处理器IP的业务收入 ， 实现销售收入2.96亿元 ， 占主营业务收入比例为66.72%；云端智能芯片及加速卡实现销售收入7888.24万元 ， 占主营业务收入比例为17.77% 。 
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（数据来源：招股书创业邦制表）
不过 ， 寒武纪尚未实现盈利 。 2017年-2019年 ， 归属于母公司所有者的净利润分别为-3.81亿元、-4104.65万元、-11.79亿元 ， 扣除非经常性损益后归属于母公司所有者的净利润分别为-2886.07万元、-1.72亿元、-3.77亿元 。
不仅如此 ， 截至2019年12月31日 ， 寒武纪累计未分配利润为-8.55亿元 。
对于公司尚未盈利且存在累计未弥补亏损问题 ， 寒武纪表示 ， 主要原因是公司研发支出较大 ， 产品仍在市场拓展阶段 ， 且报告期内因股权激励计提的股份支付金额较大 。
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