20230422 芯原股份电话会交流纪要_今日报

一、2023年一季报概览

(相关资料图)

1.1、营业收入

2023年第一季度，公司实现营业收入5.39亿元，同比下降3.77%，其中境内销售收入4.20亿元，占营业收入比重为77.83%，占比较2022年度的64.94%进一步提升12.89个百分点。2023年第一季度，公司来自系统厂商、大型互联网公司和云服务提供商等客户群体的收入2.82亿元，同比增长47.62%，占营业收入比重52.36%，占比较2022年度提升6.55个百分点。公司在手订单充足，截至报告期末，公司在手订单金额为18.10亿元。

2023年第一季度，公司营业收入按业务构成情况如下

（1）半导体IP授权业务

公司半导体IP授权业务近年来发展迅速，2019-2022年期间，公司知识产权授权使用费收入复合增长率超过30%。但由于知识产权授权业务与客户项目启动安排相关，单季度收入可能存在一定季度性波动。2023年第一季度，公司累计半导体IP授权次数30次，实现知识产权授权使用费收入1.01亿元，同比减少56.29%。报告期内，公司实现特许权使用费收入0.28亿元，同比减少13.56%。

（2）一站式芯片定制业务

2023年第一季度，公司实现芯片设计业务收入1.14亿元，同比增长40.33%；实现量产业务收入2.94亿元，同比增长36.24%。公司报告期内芯片设计业务收入中，14nm及以下工艺节点收入占比54.61%，7nm及以下工艺节点收入占比19.76%。截至报告期末，公司在执行芯片设计项目中28nm及以下工艺节点的项目数量占比为52.11%，其中14nm及以下工艺节点的项目数量占比28.17%、7nm及以下工艺节点的项目数量占比为11.27%。

1.2、盈利能力

（1）毛利及毛利率

2023年第一季度，公司实现毛利2.10亿元，同比下降23.41%，公司综合毛利率为38.94%，同比下降9.98个百分点。公司毛利及毛利率的下降主要由于公司知识产权授权业务受到客户项目启动安排相关等因素影响单季度收入有所波动，导致高毛利率的半导体IP授权业务收入及收入占比下降。公司一站式芯片定制业务毛利率同比有所提升，其中芯片设计业务毛利率5.31%，芯片量产业务毛利率26.92%。

（2）期间费用及研发投入

2023年第一季度，公司期间费用2.73亿元，同比增长1.85%。公司2023年第一季度研发投入2.13亿元，同比基本持平，占营业收入比重为39.56%，同比增加1.64个百分点。

（3）净利润

2023年第一季度，由于公司知识产权授权业务受到客户项目启动安排相关等因素影响，单季度收入有所波动，导致报告期内净利润有所下降，实现归属于母公司所有者的净利润-7,159.36万元，实现归属于母公司所有者扣除非经常损益后净利润为-7,751.19万元。

二、2022年年报电话会纪要-20230421

IP大的订单季度变化很大，但是长期保持快速增长。

IP基本面很好，但是有时候季节性很强

IP全部资本化，从来不费用化

【AI】

国内AI很强，国内CHATGPT 3.0、4.0都会很快起来。

【微软】

NXP是我们客户，14nm，我们帮助NXP三年做了10颗芯片

微软是我们客户的客户，所以我们和微软合作，本来帮助NXP定制芯片，NXP芯片里面大部分IP是我们的。

【客户】

AMD、NXP、微软、瑞萨。

【未来什么时候LOYALTY会超过LICENCE】

AMD不仅给IP，制造我们负责，5nm，放到云里面去。放进去就很难拿出来。

LOYALTY老牌的IP公司比如ARM，发展久了之后的收入占比LOYALTY可能占比30%，70%是LICENCE。

我们LOYALTY只有10%占比，说明规模还不够。我们基本芯片都有LOYALTY。

我们两年之后LOYALTY会慢慢起来。我们期待后面的LOYALTY会起来，需要时间。

大部分是VIDEO、AI、GPU，6大处理器里面，这三个是主要的。

VIDEO、AI、GPU占比我们2022年和算力相关的比例是60%，23年1季度比例是70%

【AMD合作，包括设计、流片的整体解决方案】

赛灵思从来不做ASIC，只做FPGA，亚马逊里面都有用到赛灵思。

赛灵思从来不外包，这是第一次，里面IP是芯原的，5nm，我们一次成功。

这款芯片由我们主导的芯片？我们以前做过云视频的业务，这是平台公司的复用。

主要IP是我们的。和我们以前的SOC项目差不多。

上面软件接口，软件平台等是赛灵思的。

后续迭代产品也会保持关系？是的。

【芯片设计业务】

28nm以下占比比较多。

【未来芯片趋势】

未来手机不会有什么成长。无线蓝牙耳机也不会有什么成长。比较容易增长的是

1、未来3年，AR眼镜，元宇宙的入口，取代手机和耳机的，未来市场非常大。

我们处于非常领先的地位。

视频我们前几年精准定位，我们定义云视频，怎么降低功耗，我们都很擅长。

2、未来CHATGPT的GPGPU。

早期英伟达GPU用来挖矿。CHATGPT会带动GPGPU的发展，速度不一定快，但是功耗要低。

哪家公司能够支持GPT哪家公司就有大机会。

CHATGPT3.5、GPT4要求算力不一样。

而且功耗要低。速度比英伟达快不容易，但是功耗比英伟达低是有可能的。

TRANSFORMER很多地方可以优化。

3、汽车我们做了很多验证，我们国内外都占了很好的地位，和龙头车企的SOC合作很多。

芯原股份目前目前100多颗芯片量产，30多颗芯片排队。

我们看好这两个方向，可能是CHIPLET形式。

这三个方向会给公司带来比较大贡献，哪些增量市场。

我们汽车也做了很多布局。

设计服务业务我们1季度增长不错。我们延续22年7nm几个项目

1、视频加速转码ASIC

2、可穿戴设备ARVR设备

3、数据处理GPGPU

——以上这些都需要用到7nm以下

4、汽车若干客户有合作，国内外都有，汽车ADAS自动驾驶、辅助驾驶的SOC芯片。

【知识产权授权】

卖6大处理器，没有公司都做得好。但是我们公司做的非常不错。

我们AI ISP做的也很好。

【GPT】

我们VIDEOGPGPU去挖矿、还是去做GPT，两种GPU不一样。

英伟达不会给你定制，做游戏还是挖矿。

我们的作用就是定制。

英伟达最好，但是耗电太厉害了，耗电受不了。

我们目标就是要做GPT的支持。算力会大大提高。

我们做了18年时间的GPU，我们非常有心，可以成为全球领先的公司之一。

隐私安全，不一定都要传到终端

【量产业务收入】

毛利率22年毛利率24%，21年15%，23年1季度27%。

量产100多款芯片综合的结果。

1季度毛利率提升比22年又提升3pcts，因为结构性较高毛利率的产品，我们占比比较高。

某客户给我们带来个位数毛利率，我们手机应用的客户，有拖累。

其它客户贡献的毛利率比较好。

客户也非常认可我们提供的量产芯片价值。长期稳定的水平可以稳定在22-23%。

这个毛利率看起来很低，其实类似于是净利率。

交付之后，不用销售、不用现场支持，每个产品线后面没有团队要养，生产管理团队是固定的。

IP毛利率90%+，但是成本投入很大，研发投入占比一大半。

【一站式芯片定制业务芯片设计业务收入】

我们估计毛利率10%左右。

某些战略性客户

设计业务毛利率吸收了研发的所有成本，买第三方IP、光罩等

有时候我们会超前研究。

比如第一次做AR眼镜，蓝牙集成的高端SOC，有点类似于科研和练兵。未来做第二颗就不一样。第二次做利润率就会提高。

近期了接了些汽车电子的订单，比较难的，千万美金的订单，第一次做就需要大的投入，第二次做就会提高。

我们不是靠这个业务赚钱，但是我们后续可以靠production赚钱。

我们可以前面少赚点，后面我们多赚些；如果不太看好你，我们前面多收点钱。

【其它】

很多客户既买设计服务、也会买量产服务

我们所有量产收入全部来自于芯原股份客户定制的产品。

我们设计业务和量产业务，因为会计确认不同，显示出来比例不同。

一个项目制，一个是芯片出货量确认。本质上是一个客户，设计业务是2年前发生，量产涉及到流片设计完成等

个别案子设计给你做，但是量产不用你做。

我们量产客户都是我们设计服务的客户，我们几乎没有单独做量产服务的客户，个别极少单独做量产（在产能非常紧张的时候帮帮忙）。

【CHIPLET】

如果一个芯片做，某些场景肯定效果比较好。

什么情况要分开？芯片很大，里面一个5nm，但是全部5nm，其实不需要

比如某些接口IP没必要5nm，14nm就够了。

汽车电子100TOPS、400TOPS甚至更高。

PANEL LEVEL成本大大降低。

不是说合起来就好，也不是说分开就好，要分开场景看。

海外有高端的RISC-V芯片对标H100。

1、接口问题

2、封装问题要关注成本。

【GPT设计芯片】

EDA 里面AI可以帮助的。

模拟ADC等等世界架构就这么多种，AI都看一遍，也有可能就做出来一个。

BLOCK PLACE好，某些应用，AI已经用到了。

但是AI没法全部取代人。语言和推理是不一样，CHATGPT不是全大脑。

做芯片是个ART，是个艺术。没有两个人写的芯片和代码是一样的。

【AI帮助我们研发费用是否改善】

是的。

专用GPT对于布线布局，看过很多设计，积累很多经验，这个完全有可能出现的。

【我们LOYALTY的费率？如何定价】

我们所有LICENCE都有带LOYALTY

LOYALTY两种收费模式

1、固定价格每颗芯片收几毛钱美金，或者1美元。

2、percentage of ASP客户芯片价格收一定比例

CPU或者GPU，我们单一功能芯片，我们会收取比较高的ASP比例。

大部分1个点、2个点，也有3个点。也看客户最终的出货量。

【公司GPU IP全球知名、竞争力很强；云端芯片公司购买芯原的IP？】

我们GPU先有GPU，后面才有GPGPU

PC显卡很多，我们是有渲染功能。

GPGPU我们第一目标是低功耗，不是高算力。

【IP销售业务和多大比例和设计相关？多大比例不相关？】

我们IP业务和芯片设计业务有协同性，大约30%比例。

IP每年产生200多次授权，200多家客户，不可能所有客户都是我们都做芯片设计服务。

我们每年做芯片设计的客户30-40家，大部分有买我们IP的。

IP市场比较领先的技术，大家都来买我们的。

客户数量和IP授权次数我们大部分IP授权给到芯片设计公司，或者系统公司，或者BAT互联网公司，都会来买IP的。IP的范围非常广。

【编解码的IP用在GPGPU和AI芯片】

编解码IP是个非常广泛的应用，用在摄像头、大屏显示、边缘服务器、云的数据中心、智能手机。

是个下游应用领域非常广泛的。

GPU、NPU、MCU的IP经常两两搭配、或者相互搭配。很多AI公司都会来买我们的视频编解码IP。

目前主要的GPU公司，都是LICENCE采购我们视频的IP。我们视频的能力很强。

虽然他们GPU部门和我们有些竞争关系。

三、历史调研纪要

芯原股份是一家依托自主半导体IP，为客户提供平台化、全方位、一站式芯片定制服务和半导体IP授权服务的企业。公司至今已拥有高清视频、高清音频及语音、车载娱乐系统处理器、视频监控、物联网连接、数据中心等多种一站式芯片定制解决方案，以及自主可控的图形处理器IP、神经网络处理器IP、视频处理器IP、数字号处理器IP、图像号处理器IP和显示处理器IP共六类处理器IP、1,400多个数模混合IP和射频IP。主营业务的应用领域广泛包括消费电子、汽车电子、计算机及周边、工业、数据处理、物联网等，主要客户包括IDM、芯片设计公司，以及系统厂商、大型互联网公司等。

芯原在传统CMOS、先进FinFET和FD-SOI等全球主流半导体工艺节点上都具有优秀的设计能力。在先进半导体工艺节点方面，公司已拥有14nm/10nm/7nm FinFET和28nm/22nm FD-SOI工艺节点芯片的成功流片经验，目前已实现5nm系统芯片（SoC）一次流片成功，多个5nm一站式服务项目正在执行。此外，根据IPnest在2022年的统计，从半导体IP销售收入角度，芯原是中国大陆排名第一、全球排名第七的半导体IP授权服务提供商，在全球排名前七的企业中，芯原的IP种类排名前二。

2022年度，公司实现营业收入26.79亿元，同比增长25.23%；营业收入的快速增长带动公司盈利能力持续提升， 2022年全年归属于母公司所有者的净利润及归属于母公司所有者扣除非经常性损益后净利润均实现盈利。公司实现归属于母公司所有者的净利润7,381.43万元，同比增长455.31%；实现归属于母公司所有者扣除非经常性损益后净利润为1,329.06万元，同比扭亏为盈。

交流问答

问题1请问如何看待未来量产业务毛利率的提升空间？

回复随着公司芯片设计能力、量产业务服务能力和软件支持服务能力的不断提升，近年来我们的客户类型逐渐向公司参与度及附加值更高的系统厂商、互联网公司和云服务提供商转变，在2022年，公司这几类客户的收入12.27亿元，同比增长58.43%，较2021年的36.21%提升9.06个百分点。这几类客户群体的收入逐渐增加，可以为公司带来更好的议价能力，有助于公司量产业务毛利率的提升。

另外，在公司一站式芯片定制服务业务模式下，公司面对市场风险和库存风险压力较小，只需要以相对稳定的量产业务团队管理日益增长的量产业务，具有可规模化优势，因此量产业务产生的毛利可大部分贡献于净利润。

问题2请问公司如何看待2022年IP授权次数较去年同期有所下降的情况？

回复公司在2022年半导体IP授权次数虽然较去年同期有所下降，但知识产权授权使用费收入规模同比增长28.79%，平均单次知识产权授权收入达到413.37万元，同比增长54.55%，主要因为2022年公司单价较高的IP种类收入占比提升。

问题3请问公司的GPU、NPU等IP可否应用于AIGC的开发？

回复2022年11月，OpenAI推出的聊天机器人chatGPT受到了业界的广泛关注。这类基于AI技术的自然语言处理应用将成为生成式AI技术的重要应用突破口，快速在各行各业取得应用。

大算力是支撑AI应用快速发展演进的根基。OpenAI预估人工智能应用对算力的需求每3.5个月翻一倍，每年增长近10倍，这极大地提升了GPGPU（general-purpose GPU）的市场应用空间，并对其性能提出了更高的要求。

GPGPU利用图形处理器进行非图形渲染的高性能计算，具有很好的高强度并行运算能力，非常适用于处理人工智能、专业计算加速等应用。针对AI芯片，芯原基于超过20年Vivante GPU的研发经验，推出了GPU、GPGPU、NPU等AI芯片所需的系列IP组合，可提供从低功耗嵌入式设备到高性能服务器的计算能力，以高度可扩展的IP核重新定义了计算市场，以满足广泛的人工智能计算需求。

此外，芯原基于自研的GPU IP和神经网络处理器NPU IP，还推出了创新的AI GPU IP子系统，以应对人工智能不断发展的应用需求。该IP子系统通过将芯原自有的GPU和NPU原生耦合，利用芯原独有的FLEXA低功耗低延迟同步接口通技术，实现二者的高效协同计算和并行处理。在计算和处理过程中，芯原的AI GPU还可根据不同的应用需求，选择用GPU来加速神经网络计算，或是将神经网络引擎在OpenCL API中作为“自定义设备”来部署，通过OpenCL来加速部分GPU的矩阵计算，从而实现灵活高效的AI计算。

目前，芯原用于人工智能的神经网络处理器IP（NPU）业界领先，已经在10多个领域、60多家客户的110多款芯片中被采用。公司的AI视频处理解决方案、GPGPU和NPU也已经被用于客户面向数据中心、高性能计算、汽车等领域的AI芯片中。

问题4根据公司年报，公司量产业务订单出货比约1.15倍，如何看待这个比例的变化？

回复公司量产业务订单出货比是报告期内的量产业务订单额除以量产业务收入计算得来。在2022年，量产业务订单出货比约1.15倍，较2021年有所下降，这主要因为2021年行业内产能紧缺，部分量产客户签订了大额长期订单以确定产能，导致订单金额相对较高。2022年以来，产能紧缺的情况有所缓解，公司量产业务客户普遍进入正常下单节奏。截至2022年底，公司在手订单金额21.50亿元，其中一年内（2023年）转化的在手订单金额16.95亿元，占比78.82%，目前公司的订单情况可以支持公司量产业务发展。

问题5请问公司目前在RISC-V领域上有哪些技术进展？

回复公司已有多个以RISC-V核为架构的客户项目正在进行，目前我们基于开源架构设计的RISC-V，研发了TWS蓝牙连接平台项目，这一平台项目集成了公司自主研发的多种核心IP技术，包含双模蓝牙射频、控制器以及协议栈、音频编解码、音频编解码、数字号处理器、自适应的主动降噪及人工神经网络计算单元，能够应用于无线蓝牙耳机、智能音频设备、健康检测设备、智能物联网等多个具有市场空间的领域。公司已与国际领先的MCU公司展开合作，帮助客户研发设计业界领先的极低功耗、集成蓝牙的MCU芯片。

另外，公司结合自己的技术储备，推出了基于单核、双核和四核RV64 CPU集群的RISC-V开放硬件平台，用以支持开源软件的开发和推广。这一平台集成了芯原在市场上已经大获成功的神经网络处理器NPU、图形处理器GPU和图像号处理器ISP等，并提供相关Linux软件SDK，可帮助企业加快芯片软硬件设计和验证工作，将产品快速推出市场。

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