今年3月26日,寒武纪向上交所递交招股书申请上市,随即上交所受理并对该公司展开首轮审核问询。
据了解,上交所本轮问询分别从发行人股权结构、主营业务、核心技术、财务信息与管理层分析、风险揭示、其他事项等6个方面,提出了共计20个问题(多数申报企业首轮问询约有30个问题),其中与财务信息与管理层分析相关的问题有11个,涉及研发费用、职工薪酬、银行理财产品、无形资产、募投项目、主营业务成本等多个事项。
5月7日晚间,在被上交所问询近30天后,寒武纪交出了“答卷”。除了回应上交所的6大类20个“灵魂拷问”之外,寒武纪还在长达220页的回复报告中,对部分媒体提出的营收过度依赖前五大客户、市场占有率不高、产品化程度低、智能计算集群不长期稳定等质疑,进行了一一回应。
EDN对寒武纪这份回复报告中的重要问题及回复进行梳理和提炼。
在寒武纪此前递交的招股书中,该公司曾披露“报告期内,公司IP授权业务收入占主营业务收入的比例分别为98.95%、99.69%和15.49%,2019年呈大幅下滑趋势,收入主要来源于寒武纪1A和1H两款产品,公司 A 为主要客户。”
对此,上交所在问询函中要求寒武纪说明:
“IP授权业务在2019年收入大幅下滑的原因,发行人是否面临产品研发上的技术难点或壁垒”;“公司A未继续采购发行人产品的原因,是否因产品无法达到客户要求,公司A未来是否继续采购发行人产品,结合公司A的采购变动情况、发行人的在手订单情况等,分析IP授权业务收入下滑是否具有持续性”。
在回复报告中寒武纪回应称:
公司A采购寒武纪 IP 的情况对于公司该类业务收入影响较大。
据了解,寒武纪的主营业务为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,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等。
其中,人工智能芯片主要是指GPU、FPGA、ASIC等AI加速芯片,主要解决AI庞大的算力需求;应用场景主要为云计算数据中心与边缘计算,后者包括摄像头IPC、自动驾驶、手机的Soc等。
而根据寒回复报告中寒武纪对公司A的介绍:
后者为国内知名集成电路设计公司,母公司是一家全球知名科技集团公司,亦是全球领先的ICT(信息与通信)基础设施和智能终端提供商。
报告期内(2017年-2019年),寒武纪对公司A的销售金额为771.27万元、11,425.64万元和6,365.80万元,占到公司终端智能处理器IP授权业务销售收入比例的100.00%、97.94%和92.56%,公司A采购寒武纪IP的情况对于公司该类业务收入影响较大。
公司A与寒武纪达成的《技术许可合同》中关于IP授权业务的收费包括两部分,一部分是固定费用,即在IP交付时支付固定费用;另一部分是提成费用,即在公司A销售每一片使用了寒武纪IP的芯片时按照一定金额或者比例支付一定费用。
寒武纪授权给公司A的IP大多于2018年及之前完成交付并实现规模化出货,因此2018年寒武纪从公司A取得的收入既包括固定费用收入又包括提成费用收入。2019年以来,由于IP产品已经完成交付,寒武纪从公司A取得的主要系提成费用收入,固定费用收入相较于2018年下滑较大。
此外,寒武纪还指出:由于智能处理器相关技术的重要性和一直以来坚持核心技术自主研发的研发策略,公司A选择了智能处理器的自主研发,未再继续采购寒武纪终端智能处理器IP产品。
也正是在2019年,寒武纪拓展了云端智能芯片及加速卡、智能计算集群系统业务,后者当年取代终端智能处理器IP成为其主营业务第一大收入来源,占比为66.72%。
由此可见,“公司A”指的就是华为海思(以下仍称:公司A)。
寒武纪在回复报告中表示:
公司A没有再继续采购相关IP产品,主要是该公司按照技术发展惯例选择自主研发相关产品,不存在寒武纪产品无法达到客户要求的情况(除上述已达成的合同外,公司A与寒武纪未达成新的业务合作)。
此外,寒武纪还指出,除公司A之母公司外,国内其余知名智能手机厂商如小米、OPPO、VIVO等绝大多数产品采用高通、联发科等境外集成电路设计公司的成熟手机芯片产品和方案,其自主研发的SoC芯片大规模商用仍待时日,短期内对于其智能处理器IP产品不存在大规模的采购需求。
因此,其短期内难以拓展一家在采购规模上足以替代公司A的客户。
除公司A以外,寒武纪其他终端智能处理器IP业务客户人工智能芯片相关业务尚处于发展阶段,对于其IP产品的采购金额较小,各年度平均采购额约在100万元-200万元,对于收入情况贡献较小。
不过,寒武纪在回复上交所时表示,其将持续经营终端智能处理器IP授权业务,不存在逐步放弃该部分业务的计划,IP授权业务未来仍是其业务布局中的重要组成部分。
寒武纪预计,今年这部分业务营收还将有所下滑,但随着各项已经申请的专利持续对外授权,所形成的授权收入将逐步提升。
根据披露信息,寒武纪新一代7nm云端智能芯片思元290预计2021年将形成规模化收入,边缘智能芯片思元220及相关加速卡预计在2020年内实现规模化出货。
报告期内,寒武纪计入当期收益的政府补助金额分别为823.69万元、6914.01万元和3386.41万元。
根据申报材料,寒武纪报告期末货币资金、银行理财产品共计约43亿元,本次发行拟募集资金28亿元,19亿元用于新一代云端训练芯片、推理芯片、边缘人工智能芯片及系统项目,9亿元用于补充流动资金。
其中用于补充流动资金的9亿元具体安排如下:
对此,上交所要求寒武纪说明本次发行募集资金的必要性、对现有资金的预算规划。
寒武纪表示,除募投项目所涉及三款芯片产品外,预计未来3年内,仍有其他5-6款芯片产品需进行研发投入。
参照募投项目的研发投入,单款智能芯片及系统的研发投入约在6亿元左右,因此初步估计未来3年内,除募集资金以外,仍需30-36亿元资金投入该等研发项目。
另外,未来三年寒武纪计划投入3-4亿元加强IC工艺、芯片、硬件相关的公共组件技术和模块建设,投入3-4亿元加强跨芯片的基础系统软件公共平台建设。
除研发投入外,研发人员规模增加带来的薪酬等支出提升,以及主要竞争对手拥有更强的资金实力,均为寒武纪募资的必要因素。
寒武纪在招股书中透露,其于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,标志着其已具备从终端、边缘端到云端完整的智能芯片产品线,但该新产品尚未开展实际销售。
对此,上交所要求其说明:边缘智能芯片及加速卡目前的销售情况,产品推广、落地和客户拓展情况,该部分业务的开展和持续经营是否存在较大的不确定性等。
此外,还要求寒武纪说明,目前可实现从终端、边缘端到云端完整智能芯片产品线的企业有哪些、实现时间,以及其与前述企业在技术水平、销售规模上的比较情况及竞争优劣势。
寒武纪在回复中披露,其边缘端智能芯片及加速卡的应用场景为边缘计算场景下的视觉分析及处理、语音识别和自然语言处理,主要产品推广和客户拓展方向是大型互联网公司及相关行业应用厂商。
目前,其边缘端智能芯片及加速卡产品已在多家潜在用户进行测试,预计2020年二季度开始可逐步形成销售,2020年内实现规模化出货,当年年内可实现规模化收入。
目前行业内可实现从终端、边缘端到云端完整智能芯片产品线的企业包括英伟达和华为海思。前者最新的产品分别为Tesla V100、T4、Xavier等智能芯片及加速卡产品,后者也推出了Ascend310、Ascend910人工智能芯片,并推出了麒麟810人工智能芯片。
寒武纪认为,与英伟达相比,寒武纪的优势主要体现在:
与海思相比,寒武纪的优势主要体现在:
与前述公司相比,寒武纪的主要竞争劣势有:
众所周知,寒武纪为中国科学院孵化企业,随着公司的发展,寒武纪独立发展能力也越来越受到重视,上交所在对核心技术方面进行问询时也提及到了这一点。
上交所提出,寒武纪需要说明与中科院在核心技术、产品、相关成果归属、人员兼职等情况。
此外, 招股说明书披露,2019年,寒武纪云端智能芯片及加速卡销售收入7888.24万元,其中向2019年前五大客户关联公司B(中科曙光)销售加速卡6384.43万元。 对此, 上交所希望寒武纪说明向关联方B公司销售云端智能芯片及加速卡的必要性、合理性及价格是否公允。
寒武纪方面表示,中科院计算所许可公司使用的专利不涉及公司的核心技术,核心技术均为自主研发,公司与中科院计算所于2018年共同签订《委托开发合同》,相关委托研发工作于2018年度已经完成。
寒武纪回应称,与中科曙光合作属于需要经常发生的业务往来,销售给中科曙光与销售给金山云的思元100加速卡产品平均价格较为接近,关联交易定价具有公允性。
除向关联方中科曙光销售云端智能芯片及加速卡产品之外,其非关联方主要客户包括恒瑞通、浪潮电子、金山云等,销售金额合计为1503.81万元。
寒武纪云端智能芯片及加速卡产品并非为中科曙光进行专门开发的产品,已通过多家主流服务器的适配认证,还向浪潮、联想、百度、金山云等客户实现了销售,且拥有独立的销售渠道及客户群体,向中科曙光销售的产品价格均根据公司销售政策决定。
因此,寒武纪云端芯片相关业务对中科曙光不存在重大依赖,具备直接面向市场独立经营的能力。
根据申报材料,中科院计算所将其“智能处理器与相关软硬件系统”等相关技术的知识产权的所有权和使用权,以独占许可的方式授予寒武纪有限使用,许可期限为永久。
此外在2018年,寒武纪委托中科院计算所参与研发BANG语言,双方约定委托开发金额为100万元。
报告期内,尚有27名中科院计算所智能处理器中心员工在发行人处兼职,主要从事研发相关工作。寒武纪实际控制人陈天石及核心技术人员刘少礼2018年4月在中科院计算所办理了离岗创业手续,2019年从中科院计算所离职。
对于上交所询问的“与中科院的技术授权、委托开发协议及人员兼职情况”,寒武纪回应重点如下:
1、不存在技术依赖
2、不存在人员依赖
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(责编:Demi Xia)