行业最困难时期已过?芯原股份抢抓大模型锚点
2024-06-02 【 字体:大 中 小 】
作为半导体产业链上游,半导体IP公司对行业的整体发展态势有更为明晰的感受。4月1日芯原股份(688521.SH)召开业绩说明会,公司董事长、总裁戴伟民分析道,全球经济在2023年有较大起伏背景下,半导体行业在下半年处在清库存周期。
不过他认为,行业最困难的周期已经过去。一个印证是,芯原股份目前在手订单充足,金额有20.61亿元,预计在2024年内能够转化的在手订单金额为18.07亿元,占比近90%。
当然受整体行业影响,芯原股份2023财年业绩有一定承压。年内公司实现营业收入23.38亿元,同比下降12.73%;归属于母公司所有者的净利润-2.96亿元,年度利润由盈转亏。
对于半导体行业而言,今年除了陆续恢复之外,另一个核心命题是如何迎接AI大模型浪潮。戴伟民介绍,2023年公司数据处理领域IP授权业务收入同比增长122.5%。
据称,前不久芯原组织了一场业内CEO探讨,得出关于AGI的五大预测,涵盖大模型的发展逻辑、AI终端发展趋势、计算卡的销售走向、国内基础大模型数量等。
周期低点已过
2023年无疑是半导体行业下行周期,产业链经历了几个季度的库存清理,在年末陆续进入健康经营状态。
身处半导体行业偏上游的芯片IP厂商对此也感受明显。戴伟民解释道,芯原股份虽然2023财年收入承压,但纵向来看,2021年全球产能紧张,公司营收逆势实现42%同比增长;2022年行业开始下行时,该公司营收依然同比增长25%。可以从这个视角观察芯原的营收变化轨迹。
盈利能力方面,2021年芯原股份归母净利润开始转正,至0.13亿元;2022年扣非归母净利润转正,至0.13亿元。2023年上半年公司归母净利润和归母扣非净利润均为正,归母净利润同比增长49.89%,但到下半年开始转向。
戴伟民指出,这是因为2023年下半年是全球芯片行业库存最严重的时期。此外2023年公司净利润下滑,但其中包括基于谨慎性原则,对应收款项进行资产减值准备,其中对合并报表利润的影响为1.29亿元。
公司具体业务主要包括两大类:从营收看,“半导体IP授权业务”(包括知识产权授权使用费收入、特许权使用费收入)同比下降14.39%,其中知识产权授权使用费收入6.55亿元,同比下降16.56%,特许权使用费收入1.10亿元,同比增长1.27%;“一站式芯片定制业务”(包括芯片设计业务收入、量产业务收入)同比下降12.13%,其中芯片设计业务收入4.92亿元,同比下降14.05%,量产业务收入10.71亿元,同比下降11.22%。
不难看出,整体承压的业绩中,计算相关收入有较好支撑力。财报显示,芯原核心处理器IP相关营业收入中,图形处理器(GPU)IP、神经网络处理器(NPU)IP和视频处理器(VPU)IP收入占比较高,这三类在2023年度半导体IP授权业务收入中占比合计约72%。受AI算力等市场需求带动,公司应用在数据处理领域的半导体IP授权业务收入同比大幅增长122.50%。
这对公司营收构成也带来变化。21世纪经济报道记者对比公司近两个财年数据发现,芯原股份半导体IP授权业务中,2022财年营收构成占比前三的下游行业分别为消费电子(31.32%)、汽车电子(21.1%)、计算机及周边(16.28%)。到了2023财年,该部分营收构成前三行业已经变成数据处理(29.65%,2022年占比仅11.41%)、消费电子(27%)、计算机及周边(14.66%)。
大模型的锚点
业绩会上,戴伟民还谈到对加快发展新质生产力的理解。他归纳道,这包括“全要素生产率大幅提升”一个核心;“创新”和“质优”两个关键。
将从三线并进:改造提升传统产业、培育壮大新兴产业、布局建设未来产业。四个“新”包括:代表新技术、创造新价值、适应新产业、重塑新动能。
戴伟民认为,从涉及新质生产力相关的八大新兴产业和九大未来产业中,与芯原股份相关的分别包括新一代信息技术,元宇宙、脑机接口、人形机器人、生成式人工智能、未来显示。
“我们认为,生成式AI是第四次工业革命,上一次还可以追赶,但这次如果错过当下窗口期将很难追上,这是与前三次的不同。”他续称,本轮人工智能的威力可能远超蒸汽机、电气、互联网三个时期。
据他介绍,前不久芯原曾组织产业链公司决策者召开CEO论坛,面向AGI机遇展开讨论得出五个结论:与无差异化的多模态大模型相比,以语言为基础的多模态大模型会成为主流;2026年,内置AIGC的手机将成为中高端手机的主流,是中高端手机换机的主驱动力;2026年,全球双目全彩AR眼镜出货量将突破1000万台;2028年,用于端侧微调卡和推理卡的销售额将超过用于云侧的训练卡;2028年,中国基础大模型的数量将少于10个。
业绩会上他针对前述第一点展开分析,“如果发展大模型仅以语言处理为基础,也许能从更有效、更节能的方式迭代,这种方式会比以GPU图形处理器的方法更好。”
戴伟民指出,当然这是一个哲学问题,是否所有语音、视频、触觉都可以变成语言,否则就是极为庞大的数据量。目前看,Open AI的ChatGPT和谷歌的Gemini都是基于这一逻辑发展。
他同时指出,垂直领域的模型很重要,如医疗、教育、个人等。“在端侧的数据需要微调卡,然后才需要推理卡。所以用于端侧的微调卡和推理卡销售额,几年后必然将大大超过用于云侧的训练卡。”
从公司业务来说,戴伟民表示,芯原的神经网络处理器(NPU)IP已被72家客户用于其128款人工智能芯片中,集成了芯原NPU IP的人工智能类芯片已在全球范围内出货超过1亿颗;在GPU IP领域公司对嵌入式市场已发展二十年,客户覆盖数据中心、汽车电子、可穿戴设备、PC等。
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