2020年7月20日，樂視網(wǎng)步入退市整理期的最后一個交易日以0.18元/股報收，總市值7.18億元，同日，AI芯片第一股寒武紀登錄科創(chuàng)板，截止7月24日收盤，寒武紀市值依然在千億以上。

在許多人看來，這是毅種循環(huán)，是股民記憶力只有七秒的證據(jù)，畢竟在2020年第一季度，寒武紀營收不過1155萬元，全年樂觀估計也只有9億元，市值與營收之比達到110倍，而哪怕是樂視，2015年市值突破千億，大批股民為夢想窒息的時候，其營收也有130.17億。

DCCI互聯(lián)網(wǎng)研究院院長劉興亮毫不諱言：“實事求是地說，寒武紀很有價值，但并不值千億市值，股民需謹慎。”

除了估值過高之外，寒武紀的另一個問題在于主業(yè)不穩(wěn)。

寒武紀之所一戰(zhàn)成名，其原因在于研發(fā)的寒武紀1A處理器是全球首款商用終端智能處理器IP產(chǎn)品，與寒武紀1H芯片分別搭載在華為海思的麒麟970、980芯片上，出貨量過億，在2017和2018年，來自華為的營收占寒武紀總營收的90%以上。然而2019年之后，華為轉(zhuǎn)向采購自研NPU芯片，頭號大客戶成為競對，對寒武紀影響不可謂不大。

但是，這也不代表寒武紀并無應對。

2019年12月，寒武紀推出了思元220邊緣計算芯片，這一芯片的推出，標志著寒武紀打通“云邊芯”三條產(chǎn)品線，而近日，企業(yè)級混合云服務商青云QingCloud與其達成戰(zhàn)略合作，深度拓展邊緣計算業(yè)務，這一合作，證明寒武紀的邊緣計算能力已經(jīng)進入商業(yè)化階段。

邊緣計算正在被視為AI的下一個重要戰(zhàn)場，原有的在云端、終端都有所積累的廠商，都希望通過邊緣AI芯片的布局，完善云、邊緣、終端生態(tài)，打造一體化的計算格局。

市值千億的寒武紀，能趕上這一場盛宴嗎？

01風口在“邊緣”

在新基建和工業(yè)化聯(lián)網(wǎng)成為新經(jīng)濟全村希望的今天，云計算已經(jīng)是所有人耳熟能詳?shù)脑~匯，但是如果不知道邊緣計算，那么對云最多只能算有“云了解”。

邊緣計算是云計算的一種，顧名思義就是與“中心計算”相對的概念，其本質(zhì)是將處理數(shù)據(jù)資料、運行應用程序，甚至實現(xiàn)功能服務的算力，由網(wǎng)絡中心下放到網(wǎng)絡邊緣的節(jié)點上。在邊緣計算系統(tǒng)中，擔負中心節(jié)點計算能力的稱為“中心云”，也有擔負邊緣節(jié)點計算能力的“邊緣云”。

在傳統(tǒng)云計算架構中，無論是公有云還是私有云、混合云，數(shù)據(jù)處理都是將大部分數(shù)據(jù)都統(tǒng)一匯集到這些云平臺中進行處理。但是5G來臨，企業(yè)的云計算應用場景發(fā)生了明顯的變化，高數(shù)據(jù)密度、時延敏感的應用場景明顯增加。

面對這類對于網(wǎng)絡效率的要求較高的應用場景，集中式云的計算、存儲擴容能力以及保密和安全能力逐漸產(chǎn)生瓶頸，迫切要求云廠商和企業(yè)將計算能力下沉到網(wǎng)絡邊緣側(cè)，讓5G萬物互聯(lián)產(chǎn)生的海量數(shù)據(jù)在本地就可以實現(xiàn)存儲、處理、分析、決策和執(zhí)行。舉例而言，鄭州工廠里的機器人所獲取的信息，如果事無巨細由遠在貴陽的中心處理器處理未免太考驗帶寬，園區(qū)中的邊緣處理器就可以輕松勝任。

總體來看，邊緣云優(yōu)勢首先在于網(wǎng)絡響應效率，哪怕5G時代，帶寬也并非無限，同時也不可避免卡頓問題，而分布式邊緣云架構中，采集到的數(shù)據(jù)在中心節(jié)點進行AI模型訓練，訓練完畢的模型被下放到邊緣節(jié)點處理具體業(yè)務，這就避免了因大量數(shù)據(jù)的網(wǎng)絡傳輸和集中式計算存儲帶來的網(wǎng)絡性能瓶頸。

其次，在擴容成本兩方面，中心化的數(shù)據(jù)處理會比集中式云計算服務成本更低，因為它能夠避免數(shù)據(jù)遠距離傳輸所產(chǎn)生的費用。《邊緣微型數(shù)據(jù)中心部署的成本效益分析》中指出，“在電力容量為1兆瓦的情況下，集中式數(shù)據(jù)中心運營成本為6.98美元/瓦，分布式微型數(shù)據(jù)中心的運營成本為4.05美元/瓦”。

除此之外，邊緣計算系統(tǒng)的數(shù)據(jù)可存儲于本地，然后經(jīng)過一定處理后再上傳到中心云用以訓練模型，這就徹底保障了垂直行業(yè)的數(shù)據(jù)安全性和隱私性。

邊緣計算并非一個新鮮概念，早在2003年，AKAMAI就與IBM合作提出了“邊緣計算”，但是到了5G時代大帶寬、低延時的特性得到發(fā)揮，智能駕駛等新場景不斷出現(xiàn)，系統(tǒng)對海量異構數(shù)據(jù)進行實時、高效處理的要求不斷提高，邊緣計算產(chǎn)業(yè)才進入高速發(fā)展階段。

因為具有部署迅速，價格低廉，售后方便等特點，如今邊緣計算已經(jīng)在安防監(jiān)控、智慧城市、智慧家居等行業(yè)大量應用，據(jù)IDC數(shù)據(jù)統(tǒng)計，到2020年將有超過500億的終端與設備聯(lián)網(wǎng)，未來超過50%的數(shù)據(jù)需要在網(wǎng)絡邊緣側(cè)進行分析、處理與存儲。而預計到2022年，邊緣計算市場的價值將達到67.2億美元。

智慧城市的邊緣計算框架

邊緣計算的廣闊前景，讓亞馬遜，微軟，谷歌，阿里云，華為云等巨頭開始在這個領域投注資源，華為早在2016年便聯(lián)合創(chuàng)立邊緣計算產(chǎn)業(yè)聯(lián)盟（ECC），2018年3月阿里云也宣布戰(zhàn)略投入邊緣計算技術領域。其他一些傳統(tǒng)硬件廠商、安防監(jiān)控類企業(yè)、CDN巨頭和移動運營商也紛紛加入。

去年5月22日，華為心聲社區(qū)發(fā)布了任正非的內(nèi)部講話：“車聯(lián)網(wǎng)、人工智能、邊緣計算是我們未來的三大突破點。”國際數(shù)據(jù)公司IDC中國區(qū)總裁霍錦潔表示，到2021年，全球云計算市場的規(guī)模將達到5650億美元，這其中約有20%為邊緣云，市場規(guī)模可達到1130億美元。

全球范圍內(nèi)有關邊緣計算的“軍備競賽”正式打響。

02誰在潮頭賣芯片？

與傳統(tǒng)的云計算一樣，邊緣計算競爭的重中之重在于相關芯片，據(jù)預測，從2018年到2022年，全球邊緣計算相關市場規(guī)模將超萬億，年復合增長率將達過30%，與云計算市場規(guī)模旗鼓相當。

也因為如此，國內(nèi)外行業(yè)巨頭紛紛開始邊緣側(cè)芯片的布局。英特爾高級副總裁兼網(wǎng)絡平臺事業(yè)部總經(jīng)理SandraRivera對記者表示，“目前，各大芯片廠商、通信設備廠商、IP廠商等都已開始布局邊緣計算及應用，以求在未來的物聯(lián)網(wǎng)角逐中占據(jù)優(yōu)勢地位。”

邊緣芯片可以分為存儲、傳感、通信、計算、模擬五個大類，而計算類芯片又可分為GPU、MCU、ASIC和FPGA四類，其中ASIC體積小、能耗少，主要用于主要用于攝像頭、手機、邊緣服務器等終端設備中，滿足有限的AI能力。

因為邊緣計算芯片往往沒有重心計算那樣良好的工作環(huán)境，所以其需滿足小尺寸、低功耗要求，還要符合 NEBS3以便滿足沒有冷卻裝置的極端環(huán)境條件，同時還能根據(jù)業(yè)務需求進行靈活、高效擴展。

因為這樣的復雜嚴格的要求，所以隨著算力的下沉，GPU這樣性能強大但是耗電量高的芯片逐漸減少，Gartner數(shù)據(jù)顯示，自2016年到2020年，全球云端AI芯片當中，GPU的市場份額呈現(xiàn)出持續(xù)下滑的趨勢，預計到2022年，云端訓練GPU占比將降至60%，云端推理GPU占比更是只有30%，這意味著兼顧性能與功耗的ASIC芯片的專用芯片的市場規(guī)模將進一步擴大。

除了以類別劃分之外，邊緣計算芯片還可以按照使用方式，分為訓練模型的訓練芯片，和處理具體業(yè)務的推理芯片。

在云端訓練芯片市場，“N卡”生產(chǎn)者英偉達是理所當然的頭部玩家。國內(nèi)的參與者則包括華為和騰訊支持的燧原科技等。其中華為昇騰910芯片對標英偉達V100系列產(chǎn)品，其架構采用7nm+ EUV工藝、32核達芬奇，半精度達到256TFOPs，功耗為350W，針對包括邊緣計算、自動駕駛車載計算、訓練等場景，已經(jīng)成為了國內(nèi)許多企業(yè)的選擇。

而云端推理芯片領域，早在2018年，谷歌就發(fā)布了用于邊緣推理的微型AI加速芯片——Edge TPU，去年3月，谷歌還推出了Edge TPU芯片的千元級開發(fā)版本，到了2019年11月，英偉達發(fā)布了邊緣AI超級計算機Jetson Xavier NX，能夠在功耗10W的模式下提供最高14TOPS，在功耗15W模式下提供最高21 TOPS的性能，為小型嵌入式邊緣計算設備提供了AI推理能力。

而在國內(nèi)，地平線2019年正式實現(xiàn)國內(nèi)首款車規(guī)級AI芯片“征程二代”的量產(chǎn)，其采用臺積電28nm工藝，典型功耗僅2瓦，可提供超過4TOPS的等效算力，延遲少于100毫秒，搭載地平線征程二代芯片的長安汽車全新車型UNI-T，目前已經(jīng)上市。

地平線的獨特之處，在于不同于英特爾Mobileye與車企合作的封閉模式，地平線提供開放工具鏈、參考算法等AI開發(fā)平臺，可以讓車企實現(xiàn)差異化的功能。

寒武紀在邊緣計算領域，最初走的是IP授權路線，即將自己的芯片作為華為麒麟系列SoC的一部分，幫助其更好的實現(xiàn)自身功能，收入來源主要為收取IP使用費，相較于通用型的AI芯片，該模式允許較低的集成度，即可以在主控芯片之外再搭配額外的芯片以支持相應功能。

但是很快，華為、高通等公司都紛紛推出專屬的SoC搭載 AI加速模組，而AI加速模組IP的提供商也有ARM，Cadence，CEVA等傳統(tǒng)IP提供商，競爭趨于白熱化，寒武紀也因此失去了華為這個大客戶。在IP授權模式遇到挫折之后的2019年，寒武紀發(fā)布邊緣推理芯片思元220，其最大算力32TOPS，功耗控制在10W，參數(shù)性能可以比肩英偉達去年發(fā)布的AGX Xavier 和Jetson Xavier NX。

邊緣推理芯片思元220

但是思元220能與英偉達比肩的，也許只有參數(shù)性能。

03獨角獸的弱點與希望

寒武紀一個尷尬的地方在于，華為之后，其產(chǎn)品買家都不怎么“靠譜”。

無論是橫琴新區(qū)商務局，還是儀享科技服務有限公司，都屬于跟AI只能沒有直接關系的“體制內(nèi)”結構，所以無法形成華為麒麟裝在寒武紀NPU那樣證明自身技術市里的示范效應。也就是說，寒武紀很難以這兩個客戶為模板，復制出更多成功案例。

一名知乎用戶的回答，也反映了寒武紀目前的營銷困境：“寒武紀曾經(jīng)來我們公司宣講過，芯片性能也很不錯，但是我們用了英偉達很久，沒有理由更換同類產(chǎn)品。”

前有商業(yè)化不暢的堵截，后面還有競對追兵，在招股書中，寒武紀坦言：“華為海思未來與本公司在終端、云端、邊緣端人工智能芯片產(chǎn)品領域均存在直接競爭。由于華為海思及其母公司為全國知名科技集團公司，其選擇自主研發(fā)人工智能芯片產(chǎn)品使得公司IP授權業(yè)務收入下滑較大，而且面臨著更加激烈的市場競爭。”

2019年，寒武紀投入5.43億元，研發(fā)人員數(shù)量680人，而同期華為海思的研發(fā)投入是24.39億美元，兩家公司相差近32倍，英偉達的研發(fā)費用高達28.29 億美金。

但是，與巨頭直接競爭，卻并不意味著非要在其優(yōu)勢領域以卵擊石，因為在邊緣計算領域，有著巨大的“生態(tài)鴻溝差異”，所以只要制定好發(fā)展策略，同樣可以在藍海中野蠻生長。

邊緣計算的服務可以概括為網(wǎng)絡域、數(shù)據(jù)域、應用域和設備域這四大環(huán)節(jié)。前三者區(qū)別不大，但是在設備域，與傳統(tǒng)的云計算單純提供算力相比，邊緣計算芯片與服務必須與行業(yè)和場景深度結合，做好數(shù)據(jù)收集，訓練好模型，才能不斷提升處理業(yè)務的水平和能力。

因為獨立性的問題，所以大型企業(yè)往往不愿意芯片巨頭介入，反而更希望自行研發(fā)芯片，比如格蘭仕在今年四月投產(chǎn)工業(yè)4.0車間、還將在5月量產(chǎn)自主研發(fā)的‘BF-細滘’物聯(lián)網(wǎng)芯片，并在全球家電行業(yè)率先實現(xiàn)邊緣計算商業(yè)化，安防領域的海康威視也在建立并完善AI開放平臺，提供基于自身技術的AI解決方案。

所以，在5G快速普及，新的邊緣計算場景不斷出現(xiàn)的大背景下，寒武紀等新型AI芯片企業(yè)完全可以發(fā)揮自身技術體系更加開放的不對稱優(yōu)勢，賦能傳統(tǒng)企業(yè)，在邊緣計算的浪潮中發(fā)揮自身作用。

畢竟如今的海思等巨頭們，當年也是也是從只虧不賺的“初創(chuàng)企業(yè)”過來的。