千亿AI妖股连续亏损8年近55亿,AI 泡沫何时破灭?|钛媒体AGI深度
2024-09-24 【 字体:大 中 小 】
(图片来源:钛媒体App编辑拍摄)
千亿AI算力龙头寒武纪(688256.SH)公布的最新业绩引发整个行业的关注。
近日,寒武纪发布的2024年上半年财报显示,营业收入6476.53万元,同比下降43.42%;归属于上市公司股东的净亏损5.3亿元,同比亏损收窄2.70%;归属于股东的扣非净亏损6.09亿元,比上年同期亏损收窄4.98%。
这已经是寒武纪连续第8年实现亏损。据钛媒体App统计,截至目前,寒武纪累计净亏损总额已经接近55亿元。
除了寒武纪。早前,百度(Q2净利润下降8%)、科大讯飞(归母净亏损4.7亿元)、商汤(净亏损24.77亿元)等多家 AI 公司都发布了最新财报,但最终结果都差强人意。
然而问题在于,如果看寒武纪在资本市场上最新市值高达1052亿元、收入却只有6400多万元,PS(预估市销率,2倍半年主营业务收入计算)高达约814倍(英伟达PS30多倍),而且自2020年6月上市以来公司现金分红0元,这就显得更加“怪异”了。
因此,寒武纪也被网友亲切称为“炒梦想的妖股”。
说到梦想。近期爆火的国产游戏产品“黑神话:悟空”,短短33个小时销量就超过1000万份,以单品数字豪华版328元计算,售价超过32亿元,如果减去开发成本3亿-4亿元,“黑神话:悟空”净利润超过20亿元。
事实上,尽管新一轮AI热潮席卷全球,但造血难、持续亏损、研发投入大......这些盈利难题直接导致站在风口的中国生成式 AI 产业,过去半年的赚钱能力竟不如一款国产游戏不到4天的利润。
“如果 AI 企业没有盈利,技术再好也是垃圾。”一家AI相关领域公司CEO告诉钛媒体App,无论是泡沫还是机遇,本轮AI竞赛最终依然需要的是:保证生存。
连续亏损八年,寒武纪“撑着”最后一战
今年4月末,赶在科创板年报限期的最后一刻,寒武纪终于公布了255页的2023年业绩报告。
财报显示,2023年,寒武纪实现营业总收入7.09亿元,同比下降2.7%;归属于母公司所有者的净亏损8.48亿元,上年同期亏损12.57亿元。
其中,2023年,云端产品线收入从2022年的2.19亿元,暴降至9056.51万元,同比下降58.73%;边缘业务线更加糟糕,收入下降至477.6万元,同比下降71.39%。
自2016年公司成立以来,这已经是寒武纪对外公布的第七年净亏损状况:
2017年:净利润-3.80亿元
2018年:净利润-4105万元
2019年:净利润-11.79亿元
2020年:净利润-4.34亿元
2021年:净利润-8.29亿元
2022年:净利润-12.56亿元
2023年:净利润-8.48亿元
寒武纪称,出现这一原因是因为“受供应链影响”。
随后,寒武纪创始人、董事长陈天石在财报问答中进一步解释称,“公司经营业绩情况可能会受到行业政策、市场竞争、市场需求等综合因素影响。在面临限制打击的情况下。”
去年9月,陈天石在业绩会上对钛媒体App称,公司被美国商务部列入“实体清单”后,由于供应链的因素,产品已受到一定影响。公司克服外部困难,寒武纪及子公司研发及各项经营工作正有序推进。
“公司及行业当前的发展显然受到一些非商业、非技术因素的影响,在此众所周知的背景之下,我们在此恳切呼吁媒体对公司和其他同行业企业给予更多宽容和支持。”陈天石表示。
很显然,BIS半导体出口管制对于寒武纪自身业务已经产生了重要影响。
过去两个财年,寒武纪不断缩减预算、裁员、放弃行歌汽车芯片研发等。而到了2024年上半年,业绩更加低迷,进入了第八年的亏损。
最新财报显示,今年上半年,寒武纪营收低于1亿元级别,至6476.53亿元,同比减少43.42%。其中,云端业务线收入降至6105.18万元,边缘业务线降至342.44万元,主营业务收入几乎没有特别大的增长。
同时,寒武纪依然减少研发人员、增加研发投入。上半年,寒武纪研发投4.47亿元,占总收入比重超过690%,接近7倍。换句话说,寒武纪每赚1元,就有7块投入到研发——入不敷出。
寒武纪称,为保持技术先进性和市场竞争力,其将持续保持高强度的研发投入,可能将对公司的经营成果产生较大影响。
寒武纪在财报中指出:“公司采用Fabless(设计)模式经营,供应商包括 IP 授权厂商、服务器厂商、晶圆制造厂和封装测试厂等。由于集成电路整个行业链是专业化分工且技术门槛较高,加之公司及部分子公司已被列入 ‘实体清单’,将对公司供应链的稳定造成一定风险。切换新供应商将产生一定成本,将可能对公司经营业绩产生不利影响。”
但另一面,寒武纪市值却屡创新高,年初至今股价累计涨78.43%,市值已经增长至1050亿元左右——与自身收入相差高达152倍。
这种不能反映企业真实基本面,一些没有明显利好消息却连续涨的股票,被称为“妖股”——股票市场中价格走势奇特、怪异,与大盘走势或常理相悖,且表现出异常波动的股票。需要注意的是,妖股的投资风险较大,投资者应谨慎对待。
如果分析寒武纪自身业绩和市值“怪异”关系,核心主要有三点:
首先,寒武纪自身业务铺的很广——基于 AI 芯片提供云、边、端一体,软硬件协同,训练推理融合等所有领域方向,类似于英特尔的“大而全”布局打法。
但寒武纪(2023年)归属于上市公司股东的净资产也就56亿元左右,能使用的经营活动产生的现金流量净额仅10亿左右。所以,规模和高昂研发投入不足以支撑自身业务,加上“实体清单”、算力集群回款慢等因素,寒武纪收入只能持续亏损下去。
其次,A股很多人看的是预期,当前在大模型热潮下,AI算力需求强劲。那么,作为国内NVIDIA相关股重要标的,寒武纪在算力市场中的地位仅次于某为,已基本实现了集群的落地,客户包括互联网、能源、金融等领域,百川智能、HiDream.AI等大模型企业也是寒武纪的客户,因此市场对于其比较看好。
陈天石指出,“公司主动抓住大模型给 AI 带来的新机遇,在大模型优化和适配方面做了大量工作,客户反馈良好”。
最后,寒武纪股票自身的机构投资者占比较高,导致市场流动性较弱。根据寒武纪公布的信息,普通股股东总数达27,683户,而陈天石单一持股28.69%,加上其他子公司持股超过30%,还有中科系、各种投资基金机构等,机构共计持股超过60%,甚至香港结算公司还增持股票,这使得散户买卖并非那么容易,最终致使股价稳步上升。
总的来说,在“实体清单”限制、AI 算力需求强劲、自身造血难等因素,尽管寒武纪的业绩不如预期,但股价持续大涨,千亿市值“稳如泰山”。
蓉和半导体咨询 CEO 吴梓豪指出,它(寒武纪)具备股价上涨的逻辑,但它的股价上涨并非是未来业务会同样大涨,而是在全球AI大变局,中国AI芯片被美强力封锁,所以国产Al算力有无限的想象空间。AI龙头之一在国产替代中会拿下数亿级别的大单,最乐观来看,今年10亿的营收,明年继续增长到20~25亿水平,后年再翻倍达50亿营收,即便如此乐观要支持上千亿的市值,也是离谱至极。对于该AI龙头 , 不需要管他们产品到底有没有竞争力 , 因为再差也是国内龙头之一。
“有没有业绩,业绩能有多少,是否能连续多年业绩翻倍去支持那遥不可及的市值 ,市值上涨空间还有多大 , 下降空间有多大,在这场摆明的赌局如何上台 , 如何顺利下庄,这些才是投资该AI龙头的关键核心。”吴梓豪表示。
不止是寒武纪。
早前,百度、科大讯飞、商汤等多家 AI 公司均发布了上半年业绩。
其中,百度Q2总营收339.3亿元,预估341.1亿元,同比增长0%;净利润(非美国通用会计准则)同比下降8%;今年上半年,科大讯飞归母净亏损4.7亿元,由盈转亏,计提坏账准备较去年同期增加0.83 亿元,;2024年上半年,商汤营收17.4亿元,同期净亏损24.77亿元。
科大讯飞董事长刘庆峰在业绩会上坦言,过去公司在产品立项—研发—试点—小批量试产—批量交付的过程中,存在部分小业务影响了利润,耗散了资源,导致战略方向上投入不足,需要“推动面向战略市场领域的产品聚焦”。
刘庆峰强调,接下来,科大讯飞将重点聚焦包括教育、消费者、智能汽车 等“7”个赛道中的有机会做到几十亿到上百亿的重点产品;“3”是重点布局包括星火大模型在 C 端和 B 端的探索,医疗领域星火大模型运营型业务的 模式探索,并配套全新机制,全力保障现有成熟盈利业务稳步增长。
一家国内 AI 公司联合创始人、首席技术官向钛媒体App表示,短期的投资没办法解决 AI 行业的长期发展,减少研发投入、减少人员支出、并将业务聚焦,是 AI 公司不得不选择的手段。“但同时,我们将面临一个严峻的‘副作用’是,这将减少 AI 技术的创新能力。”
市场竞争加剧,AI 大模型泡沫何时破?
“大模型‘六小虎’最好的结果就是卖给大厂。但是在国内来说,你到底有没有一些额外的人才是大厂没有的?这是每个投资人都要思考的问题,大厂会不会为了这些人才花这么多钱去并购?所以很多时候我觉得大家真的是要想清楚,到底以后怎么退场,尤其是很多国资在里面。”金沙江创投主管合伙人朱啸虎最新再度“泼冷水”,不太看好 AI 大模型公司的发展。
当前,无论从商汤、寒武纪这些第一波国内 AI 企业,还是智谱AI、百川智能、零一万物、月之暗面、MiniMax、阶跃星辰这些新的 AI 创业公司,以历史为鉴,AI 行业的确面临激烈的市场竞争、难以大规模商业化、研发投入高昂等因素。
相比阿里、腾讯、字节这些科技大厂的算力资源和市场号召力,创业公司在市场中处于一定劣势,甚至只能“喝汤”而非“吃肉”。
朱啸虎认为,大厂的人才也没那么缺,尤其是往前沿方向努力。在美国,GPT-5是10万卡集群,还是30万卡集群,到底能不能突破?如果没有突破,GPT-4就是天花板的话,那就不需要高端人才,即使再高端的人才也往前走不通了,只能是大家拼落地能力。落地的技巧和往前走的科研能力,这完全是两种能力,并购人才的价值可能没有那么大,所以大模型企业很难实现短期资本退出。
根据CrunchBase的数据,今年上半年,全球融资总额同比下降5%。但其中,AI领域初创公司的投融资规模同比增长24%,第二季度甚至达240亿美元创最高季度记录,但总值依然不过是2021年的70%。
阿波罗首席经济学家Torsten Slok曾撰文称,当前,AI泡沫的“糟糕程度”不仅超过了1990年代,还已经超过了互联网泡沫巅峰时期的水平。
而红杉合伙人David Chan更是在去年和今年连续发出警告,认为AI企业年营收总和需达 6000亿美元,才能支付基础设施建设资金,这对于创业公司来说,当下不可能实现回报。而数据中心的回报周期一般都在4.5年左右。
高盛则在6月末发布报告《生成式AI:花费甚多,而收益甚少》,其中,多位专家都表示,人们对AI的期待过高,投入过大,但它已有的收益和潜在的收益都太小。当下,AI存在着巨大泡沫风险。
Coatue最新报告预估,到2030年,AI 算力基建投入预计会高达1.2万亿美元,这大概是2500万单位的GPU外加相关支出。这看起来很庞大,但其实仅占全球IT支出的18%。至于AIGC软件收入规模,远低于 AI 算力投入,预计达731.6亿美元,8年复合增长率27%。
因此,Coatue认为,到2030年,AI的投入必须转化出1.8万亿美元的净收入,或是收入3.6万亿美元下利润率达50%,才能实现收支平衡——这几乎不太可能。
IDC预计,到2026年,中国AI投资规模将达266.9亿美元。占据亚太AI市场主导地位。
因此,AI 市场前景广阔,但很难取得大规模收入,因此,通过降本、增效、增收方式,谁夺得 AI 商业化的先机,就意味着谁将掌握下一场游戏的规则。同时,AI有泡沫,但这种泡沫有限,且并不偏离其真正的价值。现有的泡沫言论都过分悲观。
麻省理工学院教授Daron Acemoglu在高盛报告中指出,生成式 AI 短时间内能够产生的经济效益十分有限,然而,他并不否认,AI 技术潜力巨大,10年内 AI 能影响所有工作任务的4.6%,但带来的GDP增长甚微,只能到0.9%。
“AI不是颠覆现存的世界”
事实上,当前寒武纪正在加速“自救”。
在今年5月举行的年度财报业绩会上,陈天石反复强调,AI 芯片需要结合软件做软硬件生态协同,也就是在有限算力下做更多的性能优化,利用国产 AI 芯片实现大模型的训练和推理。
“2023年度,公司持续推动智能处理器、微架构和指令集的迭代优化工作,新一代智能处理器微架构及指令机将对自然语言处理大模型,视频图像生成大模型及推荐系统大模型的训练场景推理场景进行重点优化,将在编程灵活性应用性等方面提升产品竞争力。同时,公司的基础软件平台也进行了优化和迭代,在训练软件平台中新增加了功能和通用性知识,并大力推进大模型及推荐系统业务的支持和优化。在推理软件平台中,公司开发了支持大语言模型和多模态推理业务的技术软件,并分别对传统模型和深层次大模型进行了持续的优化,加速了实际的应用部署。”陈天石表示。
一家国内 AI 芯片技术负责人告诉钛媒体App,AI 芯片是一个技术密集型的产业,首先要有足够强的技术,这不是“纸上谈兵”,而是需要人才、资金和产业领域的认知度,芯片不能犯错,只要有一处错误,有可能就是致命错误。因此,企业需要跨过很多障碍,所以市场需要给 AI 芯片企业更多的耐心。
8月31日,MiniMax创始人、CEO闫俊杰对钛媒体App表示,当前 AI 行业的竞争本质上是一件好事,比如电动车、手机、移动互联网时期,都是有好多公司进行了长期激烈的竞争,最终使中国产品全球领先。MiniMax作为一家小创业公司,如果在竞争中打不赢,那就应该被淘汰,就应该关掉,其实也没有其他选择。而且,大厂的竞争还带来一个好处,就是让企业能更快看清,创业公司能赢的底层是什么。比如买量,大厂的实力可能是你千百倍,你在这里和它竞争可能没用。
“我们能做的就是无限放大能让我们变强的事,有两点:一是如何提升技术,二是如何跟用户做更好的共创。”闫俊杰表示,现在公司规模还很小,还需要足够长的时间发展,至少四、五年,希望外界能够给予更多耐心。
Coatue也认为,相比1995年思科股价的爆发,当前英伟达3万亿美金市值所映射的 AI 泡沫,并没有想象当中那么大,而且微软、谷歌、亚马逊也都存在更大的 AI 软件收入预期。
尽管 AI 技术目前的确面临投入高、造血难、商业化难等问题,但如果我们把目光放远,转向那些在历史上被称作泡沫的基建时期,无论是互联网泡沫破灭前美国电信的1.6万亿美元巨大投入,还是经济泡沫时期英国政府依然决然的投入建造铁路,都意味着,AI 不会因为泡沫而倒下。
与钛媒体AGI交流时,快递100总经理陈登坤对于 AI 有非常清晰准确的看法:AI不是颠覆现存的世界,而是对现存碎片化世界的弥合和集成,直到过渡到真正全面的AI原生(SaaS、API,RPA等基于新一代AI平台全新重构,甚至去产品形态化而转化为一种被调用与唤醒的服务能力)。
陈登坤强调,AI是“大脑”,SaaS、API、RPA等企业服务是“手脚”,大脑越发达,就能更好调动和发挥手脚的作用,“手脚”也就更有用武之地了。
因此,以史为鉴,我们对于AI技术的赚钱能力,需要给行业更多的信心和更长周期的时间。
(作者|林志佳,编辑|胡润峰)
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