本文系基于公開資料撰寫，僅作為信息交流之用，不構(gòu)成任何投資建議。

在2020年12月23日的《百度再起舞》一文中，我們率先提出了市場(chǎng)對(duì)百度的理解存在預(yù)期差，盡管仍然存在很多爭(zhēng)議，但此后百度（NASDAQ:BIDU）股價(jià)穩(wěn)步上漲30%，證實(shí)預(yù)期差的真實(shí)存在。

我們明確指出：市場(chǎng)投資者根本沒有給無人駕駛、云計(jì)算、小度智能助手等業(yè)務(wù)定價(jià)。甚至全球出貨量第一的小度智能屏等業(yè)務(wù)全部都白送，接近200億的年研發(fā)費(fèi)用被投資者當(dāng)空氣。而之所以選擇性忽略，是大家在往年財(cái)報(bào)中看不到收入的增長(zhǎng)就直接忽略公司的技術(shù)底色，而一個(gè)公司的當(dāng)期研發(fā)投入或資本開支則是下一階段的增長(zhǎng)源泉。

正因?yàn)槿绱?，我們又?021年1月14日發(fā)文《“第四類造車玩家”登上歷史舞臺(tái)，中美歐暗戰(zhàn)無人駕駛》，對(duì)百度不被市場(chǎng)給予估值、且增長(zhǎng)潛力最大的無人駕駛業(yè)務(wù)進(jìn)行了詳細(xì)分析。

隨著百度從400億美元的底部到站穩(wěn)800億美元的市值，這部分低估已然基本得到修復(fù)，而ARK Invest目前賺取的這部分投資收益完美驗(yàn)證格雷厄姆“撿煙蒂”理論：尋找極度低估的資產(chǎn)并建立投資組合，并等待價(jià)值回歸。

持有百度如果接下來要獲得更多的投資收益，則要從格雷厄姆的“撿煙蒂”理論升級(jí)到巴菲特的“價(jià)值投資”理論：價(jià)值從何而來，無他，只有成長(zhǎng)才可能創(chuàng)造長(zhǎng)期價(jià)值。我們?cè)e例微軟的重生靠的就是2010年開始重注云計(jì)算，而百度則將靠all in智能時(shí)代，尤其是無人駕駛。

但不得不承認(rèn)的是，由于這部分業(yè)務(wù)尚處發(fā)展的早期，能夠從公開財(cái)務(wù)數(shù)據(jù)中獲得“學(xué)院派”的支持有限，我們采取的方式是將此前研究提出的“預(yù)期差”更進(jìn)一步，探討認(rèn)知差，畢竟價(jià)值投資本質(zhì)是賺認(rèn)知的錢。

毋庸置疑，沒有人會(huì)質(zhì)疑互聯(lián)網(wǎng)出身的百度在智能領(lǐng)域的軟件算法能力，而百度極為低調(diào)的硬件布局，可能是最大的認(rèn)知差所在。本文也將嘗試去認(rèn)知百度在芯片領(lǐng)域的卡位，畢竟這部分的突破將全盤支撐公司智能化新業(yè)務(wù)，尤其是無人駕駛。

微軟是認(rèn)知差的典型案例，2010年底薩提亞·納德拉接手內(nèi)部正秘密開展研發(fā)的云計(jì)算產(chǎn)品。內(nèi)部深厚的技術(shù)底蘊(yùn)+云為先的戰(zhàn)略，讓微軟打了個(gè)漂亮的翻身仗，2014年到2020年，微軟股價(jià)上漲4倍。

由于這部分認(rèn)知尚處早期，未來的兌現(xiàn)需要數(shù)據(jù)和產(chǎn)品不斷的驗(yàn)證，股價(jià)也會(huì)隨著兌現(xiàn)而逐步水漲船高。百度能否復(fù)刻微軟的股價(jià)走勢(shì)需要同樣的兌現(xiàn)，而投資人則需要根據(jù)兌現(xiàn)及時(shí)更新自己的認(rèn)知。

01 百度芯事

眾所周知，在數(shù)據(jù)層面，百度有路測(cè)車隊(duì)，加州DMV發(fā)布的2019無人駕駛脫離報(bào)告中百度Apollo成績(jī)居首位。在算法層面，做搜索出身的百度輕車熟路，它還有匯聚5.5萬開發(fā)者的開放平臺(tái)。

而在算力這個(gè)硬科技領(lǐng)域，百度雖然自研AI芯片昆侖和語音芯片鴻鵠，但如何理解一家互聯(lián)網(wǎng)公司“不務(wù)正業(yè)”去碰芯片這個(gè)高精尖的玩意，以及百度芯片的成色如何？

【1】互聯(lián)網(wǎng)公司入局芯片的底層邏輯

從2015年前后開始，全球的互聯(lián)網(wǎng)巨頭開始跨界進(jìn)入由英特爾、英偉達(dá)等把持的芯片高地，蜂擁而至并不是由于資本追逐泡沫，背后的底層邏輯其實(shí)是相當(dāng)堅(jiān)實(shí)的，包括：

1）互聯(lián)網(wǎng)公司撞上算力墻，傳統(tǒng)芯片企業(yè)難以突破；

2）芯片行業(yè)分工導(dǎo)致芯片設(shè)計(jì)的進(jìn)入難度實(shí)際快速下降；

3）AI時(shí)代到來，計(jì)算芯片的格局出現(xiàn)松動(dòng)，巨頭想把核心部件控制在自己手中。

接下來，將對(duì)以上三點(diǎn)展開逐次進(jìn)行探討。

（1）互聯(lián)網(wǎng)巨頭入局嘗試打破算力瓶頸

人工智能時(shí)代最大的瓶頸在于底層算力。當(dāng)前以深度學(xué)習(xí)為代表的人工智能技術(shù)對(duì)于底層芯片計(jì)算能力的需求一直在飛速增長(zhǎng)，其增速已經(jīng)大幅超過了摩爾定律的速度。根據(jù)IDC預(yù)測(cè)，到2025年，全球一年產(chǎn)生的數(shù)據(jù)量約175ZB，是2018年的5倍多。

仍然以智能時(shí)代最有看點(diǎn)的無人駕駛為例，無人駕駛系統(tǒng)的核心是芯片。當(dāng)前在無人駕駛最為激進(jìn)的特斯拉和國內(nèi)造車新勢(shì)力，普遍只能實(shí)現(xiàn)L2到L3級(jí)別的無人駕駛，除特斯拉外，算力都在50TOPS以內(nèi)，而根據(jù)預(yù)測(cè)，要實(shí)現(xiàn)L4 需要的計(jì)算力超過100TOPS，而 L5 需要?jiǎng)t要超過 1000TOPS。顯然，現(xiàn)在的計(jì)算芯片遠(yuǎn)遠(yuǎn)滿足不了需求。

（2）芯片設(shè)計(jì)門檻其實(shí)在降低

那么自然問題就來了，傳統(tǒng)芯片企業(yè)做不了的事，你互聯(lián)網(wǎng)巨頭就行了？這個(gè)地方需要稍微講下芯片產(chǎn)業(yè)鏈的運(yùn)行邏輯，就能理解為什么互聯(lián)網(wǎng)巨頭現(xiàn)在要開始近幾年做芯片。

大家經(jīng)常看到臺(tái)積電、英特爾、三星這些芯片巨頭動(dòng)輒百億美元的投資，容易形成芯片極度燒錢的印象，但實(shí)際上如果只做芯片設(shè)計(jì)其實(shí)資金門檻可控，而且可以看到成果。

芯片行業(yè)經(jīng)過半個(gè)多世紀(jì)的發(fā)展，由于產(chǎn)值規(guī)模大、技術(shù)難度高、資金投入多，已經(jīng)成為了分工最細(xì)的行業(yè)，從最上游捋起，IP授權(quán)、仿真軟件、設(shè)備材料、芯片設(shè)計(jì)、制造代工、封裝測(cè)試，一顆小小的芯片背后需要多家公司分工完成。

但分工帶來的好處是芯片設(shè)計(jì)的進(jìn)入門檻其實(shí)是降低了的，你要做的工作是把一個(gè)芯片設(shè)計(jì)出來，而至于用于設(shè)計(jì)這個(gè)芯片所需的工具，設(shè)計(jì)出來后的制造，這些基本不太用操心。要的只不過是芯片設(shè)計(jì)人才和較多的研發(fā)投入，這些顯然是互聯(lián)網(wǎng)巨頭們的強(qiáng)項(xiàng)。

百度的昆侖系列芯片就是找三星幫忙代工的，所以最為重要的是能夠網(wǎng)羅芯片設(shè)計(jì)人才，設(shè)計(jì)出來的芯片要有商業(yè)化應(yīng)用的場(chǎng)景，以及還能掏得起流片的費(fèi)用，而顯然，百度不缺錢不缺人也不缺應(yīng)用場(chǎng)景。

（3）AI時(shí)代，傳統(tǒng)芯片格局松動(dòng)，中國企業(yè)加速突破

芯片當(dāng)前格局的確很穩(wěn)固，但實(shí)際上把歷史拉到10年的周期維度就能明顯的感受到，每一次下游大應(yīng)用的變化都會(huì)由于不同的需求點(diǎn)，帶來半導(dǎo)體行業(yè)的大洗牌：

1980-90年代，日本家電風(fēng)靡全球，就帶來了日本芯片企業(yè)的崛起，當(dāng)時(shí)對(duì)芯片的要求是不需要過高的算力，但穩(wěn)定性必須要高；

1990s后個(gè)人電腦爆發(fā)，對(duì)高算力需求很高，對(duì)穩(wěn)定性要求一般，帶來了英特爾這個(gè)藍(lán)色巨人的崛起；

2010s智能手機(jī)，相對(duì)個(gè)人電腦同樣要求高算力外，另外一個(gè)特點(diǎn)是要求低功耗，所以英特爾們掉隊(duì)，ARM、蘋果這樣的公司成為主角。

2015年 AI登場(chǎng)，2020年的5G又加速了AI的滲透，芯片行業(yè)再一次處在巨變的前夜。

AIOT時(shí)代的兩個(gè)重大變化：

1）算力需求指數(shù)級(jí)增長(zhǎng)，因?yàn)锳I是基于對(duì)大數(shù)據(jù)根據(jù)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法做訓(xùn)練和推斷，算力因而成為第一生產(chǎn)力；

2）算力擴(kuò)散，越來越多的終端被賦予智能，不僅僅是電腦和手機(jī)，還有比如家電、手表、耳機(jī)、眼鏡、汽車等等，這些終端也需要智能。

All in AI的百度，同時(shí)面對(duì)算力需求的指數(shù)級(jí)增長(zhǎng)和算力擴(kuò)散的問題，所以百度推出的昆侖系列，對(duì)應(yīng)解決高算力需求，鴻鵠芯片對(duì)應(yīng)的擴(kuò)算的算力需求。這種布局其實(shí)是對(duì)應(yīng)兩個(gè)重要的新需求點(diǎn)。在業(yè)內(nèi)，也經(jīng)常把這兩種需求分為云端算力和邊緣端算力需求。

在云端和邊緣端的拉動(dòng)下，AI芯片顯然將成為下一個(gè)風(fēng)口，根據(jù)Tractia的估算，到2025年，全球僅AI芯片的市場(chǎng)規(guī)模就將達(dá)到726億美元，每年的增速超過40%。更值得一提的是，在這個(gè)領(lǐng)域，中國較美國的差距很小，互聯(lián)網(wǎng)巨頭們很可能充當(dāng)AI芯片國家間競(jìng)爭(zhēng)的旗手。

【2】百度芯片的成色如何

（1）百度芯片側(cè)寫

不同于其他公司的高調(diào)宣傳，其實(shí)百度早已在芯片領(lǐng)域鉆研多年，根據(jù)筆者能夠查到的信息來看，百度的芯片布局包含兩個(gè)系列：用于通用AI處理器的昆侖系列，以及用于語音交互鴻鵠芯片。

昆侖是百度下場(chǎng)造芯的第一個(gè)代表作。2010年百度使用FPGA進(jìn)行AI架構(gòu)的研發(fā)，2018年正式發(fā)布昆侖AI芯片，2019年流片成功，2020年昆侖1實(shí)現(xiàn)量產(chǎn)，目前累計(jì)出貨超過2萬片，應(yīng)用在百度搜索引擎和百度智能云生態(tài)伙伴等“人工智能+”場(chǎng)景。昆侖1采用14nm制程工藝，可以在低于 150 w的功率下實(shí)現(xiàn)256 TOPS 的 INT8 處理能?，相較于業(yè)內(nèi)標(biāo)桿英偉達(dá)的Tesla T4，百度昆侖1的性能在不同模型下有1.5-3倍的提升。

而鴻鵠語音芯片是一款專用型芯片，面對(duì)的是智能家居語音交互、智能車載語音交互、以及智能物聯(lián)等場(chǎng)景，主打超低功耗、實(shí)時(shí)處理、高精度等核心能力，于2019年7月在百度AI開發(fā)者大會(huì)上公布。而爆款智能音箱小度就是搭載了鴻鵠芯片，出貨量?jī)H次于亞馬遜和谷歌位列全球第三。

（2）百度芯片優(yōu)勢(shì)

巨大的生態(tài)優(yōu)勢(shì)，帶來裂變式的賦能效果，而非傳統(tǒng)商業(yè)的單點(diǎn)突破模型。

百度造芯并不是孤立的。以昆侖芯片為例，昆侖系列對(duì)內(nèi)是百度AI算法的發(fā)動(dòng)機(jī)，其強(qiáng)大的算力將支持生態(tài)領(lǐng)先的開源深度學(xué)習(xí)框架飛槳（Paddle Paddle）、百度機(jī)器學(xué)習(xí)平臺(tái)（BML），進(jìn)而賦能百度的搜索引擎、智能駕駛等業(yè)務(wù)；對(duì)外則保持開源，支持主流CPU、操作系統(tǒng)，Pytorch和Tensor Flow等深度學(xué)習(xí)框架，也可支持國產(chǎn)化CPU和操作系統(tǒng)。

值得一提的是百度之所以能對(duì)外開源，除了互聯(lián)網(wǎng)公司與生俱來的開放基因外，從技術(shù)角度來講，很重要的一點(diǎn)是百度昆侖系列的底層是基于FPGA（Field Programmable Gate Array）設(shè)計(jì)的，其最大的特點(diǎn)就是可編程，因此對(duì)外部合作方來說，可根據(jù)自己的應(yīng)用場(chǎng)景來進(jìn)行定制化的二次開發(fā)，因此可以賦能眾多智能場(chǎng)景，如互聯(lián)網(wǎng)、工業(yè)制造、科研、智慧城市、智能交通等領(lǐng)域。

從生態(tài)角度出發(fā)，就更能理解百度另外一個(gè)系列的芯片產(chǎn)品鴻鵠的發(fā)展脈絡(luò)，鴻鵠之志顯然不會(huì)滿足于小度這個(gè)產(chǎn)品，由于專攻語音交互這個(gè)邊緣端最重要的智能場(chǎng)景，鴻鵠可以應(yīng)用于家庭、汽車、工業(yè)等所有人機(jī)交互環(huán)境，小度僅僅是小試牛刀而已。

由于生態(tài)的存在，百度可以避免造出來的芯片沒有用武之地的風(fēng)險(xiǎn)，更為關(guān)鍵的可以產(chǎn)生良好的內(nèi)部正循環(huán)。正如當(dāng)年的華為海思的麒麟芯片一樣，正因?yàn)橛腥A為mate系列和p系列終端的支持，麒麟芯片才能快速迭代后反過來完成對(duì)華為手機(jī)的強(qiáng)力賦能。而面向智能汽車等場(chǎng)景的百度，正在一個(gè)更大的舞臺(tái)上，復(fù)刻這個(gè)故事。

在最近百度世界2020大會(huì)中，百度智能芯片總經(jīng)理歐陽劍預(yù)發(fā)布了采用7nm先進(jìn)工藝的昆侖2，相比昆侖1性能提升3倍，且預(yù)計(jì)將于2021年進(jìn)行量產(chǎn)。這也意味著百度通過昆侖2鞏固通用型AI芯片的領(lǐng)先位置，這種大型的、云端、高算力的AI芯片門，國內(nèi)頭部玩家就只剩下百度、華為和寒武紀(jì)（SH：688256），將與全球的優(yōu)秀企業(yè)一決高下。

02 量化百度芯片的認(rèn)知差

經(jīng)過抽絲剝繭的再認(rèn)知，仍回歸到投資的討論范式中來。對(duì)于互聯(lián)網(wǎng)公司做芯片，資本市場(chǎng)如何解讀和給估值，其實(shí)是一個(gè)很難回答的問題。因?yàn)檫@是一種全新的商業(yè)模式，不同于傳統(tǒng)的芯片企業(yè)靠賣芯片賺錢，也不同于傳統(tǒng)的互聯(lián)網(wǎng)企業(yè)通過賣服務(wù)掙錢，互聯(lián)網(wǎng)企業(yè)做芯片更多的是賦能，而賦能這種東西聽起來就難以量化。

本文嘗試做一個(gè)探討式的回答，歡迎讀者留言拍磚。由于百度的AI已經(jīng)實(shí)現(xiàn)從芯片到終端、到應(yīng)用、到云端，最終到服務(wù)，形成閉環(huán)，因此賦能已經(jīng)形成，具備了量化的基礎(chǔ)前提；為了量化，我們聚焦到未來馬上要商業(yè)化的百度Apollo。

首先僅考慮中國市場(chǎng)，假設(shè)Apollo單車價(jià)值量500美元左右，隨著汽車智能化滲透率持續(xù)提高，國內(nèi)每年銷售的2200萬輛汽車中，預(yù)計(jì)到2030年，假設(shè)將有10%左右配備Apollo，則產(chǎn)生的商業(yè)化收入將達(dá)到11億美元左右；粗略假設(shè)全球化收入將是中國區(qū)的3倍，則Apollo的整體收入預(yù)計(jì)在30億美元左右。

估值角度，Apollo的內(nèi)核是類SaaS的，2030年智能汽車整體滲透率只有10%-20%，仍處在加速爆發(fā)期，因此可以按照SaaS公司的PS方法給予估值，中性給予25倍PS，則被自主研發(fā)的芯片賦能的Apollo，未來將可能價(jià)值750億美元，相當(dāng)于再造一個(gè)百度。此處估值尚未考慮芯片對(duì)其他業(yè)務(wù)的賦能，以及芯片外部供貨的價(jià)值（昆侖1當(dāng)前已經(jīng)有十多個(gè)外部客戶）。

當(dāng)然，10年期仍是一段漫長(zhǎng)的旅途，百度則需要通過一年又一年的財(cái)務(wù)數(shù)據(jù)來向股東們驗(yàn)證，畢竟，羅馬也不是一天建成的。
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