公司整体毛利率水平较高，稳定在 60%以上。2022 年受到云端产品线业务收入大幅增长、毛利率较低的边缘产品线收入占比下降的影响，公司毛利率上升。2022 年，因受到公司研发投入加大、信用减值损失及存货跌价带来的资产减值损失较上年同期增加等多种因素共同影响，净利润亏损扩大。2023 年 H1，公司在供应链的影响下，调整销售策略，优化产品成本结构，导致毛利率同比提升，公司销售毛利率和净利率分别为 70.86%和-488.98%。
2018 年-2023 年 H1，公司销售费用率呈上升趋势，财务费用率呈现下降趋势。2019 年受股份支付费用大幅增长影响，公司管理费用率提升明显。2020-2022 年公司扣除股份支付的管理费用增长率分别为 36.47%、21.25%、-0.13%，公司运营效率逐步提升。2023 年 H1，公司销售费用率/管理费用率/财务费用率分别为 33.52%、111.46%和-21.43%。
2018 年-2023 年 H1，公司经营活动现金流量净额持续为负，主要原因为公司存货采购备货和职工薪酬支出较大。2023 年 H1,公司经营活动产生的现金流量净额/投资活动产生的现金流量净额/筹资活动产生的现金流量净额分别为-4.99/-16.86/16.96 亿元。预计未来随着公司业务规模扩大、盈利能力提升，现金流量状况有望得到改善。
投资亮点：
AI 快速发展有望带动人工智能芯片需求旺盛：
ChatGPT 引爆人工智能热潮，Frost&Sullivan 预计 2023 年年全球人工智能芯片市场规模将达到 490 亿美元，到 2026 年将增长至 920 亿美元。研究机构 IDTechEx 发布报告，预测到 2033 年，AI 芯片市场规模将增长至 2576 亿美元。我们认为，未来人工智能的算力需求增长空间显著，AI 芯片作为人工智能的底层基石市场规模广阔。2022年 8 月，美国政府要求英伟达停止向中国出口两种用于人工智能工作的顶级计算芯片，此次管制涉及英伟达 A100 和 H100 两款芯片，以及英伟达未来推出的峰值性能等同或超过 A100 的其他芯片。美国对我国芯片出口的封锁将加强我国芯片行业发展动力与迫切性，有望加速我国人工智能芯片产业发展步伐和国产替代进程。
思源 370 产品成熟度达到新高度，思元 590 性能大幅提升：
2022 年 3 月 21 日，公司正式发布新款训练加速卡 MLU370-X8，主要面向训练任务，8卡计算系统的并行性能平均达到350W RTX GPU的 155%。2022 年下半年，公司进一步推出 MLU370-M8 云端智能加速卡，是面向数据中心场景打造的 OAM 形态智能加速卡，可提供 32TFLOPS(FP32)训练算力和 340 TOPS(INT8)推理算力。在互联网行业，公司的思元 370 芯片及加速卡在数家头部互联网企业中进入了批量销售环节。在金融领域，MLU370-X8 训练产品已纳入某头部银行的采购框架并实现了小批量采购。在通信运营商行业，云端产品思元 370 芯片及加速卡已完成与某头部运营商多个智能计算平台的适配，形成了小批量采购。
在 2022 年 9 月举办的 2022 世界人工智能大会上，寒武纪董事长、总经理陈天石博士透露了寒武纪在研的新品信息，其中包含全新一代云端智能训练芯片思元 590。思元 590采用 MLUarch05 全新架构，实测训练性能较在售旗舰产品有了大幅提升，它提供了更大的内存容量和更高的内存带宽，其 IO 和片间互联接口也较上代实现大幅升级。
自研智能芯片核心技术，研发实力国内领先：
公司在智能芯片领域和基础系统软件技术领域分别掌握了七大类核心技术，是同时具备人工智能推理和训练智能芯片产品的企业，也是国内少数具有先进集成电路工艺（如 7nm）下复杂芯片设计经验的企业之一。公司研发的寒武纪 1A 处理器是全球首款商用终端智能处理器 IP 产品，思元 100（MLU100）芯片是中国首款高峰值云端智能芯片。思元 290（MLU290）芯片是寒武纪首款云端训练智能芯片，采用了 7nm 工艺，在 4 位和 8 位定点运算下，理论峰值性分别高达 1024TOPS、512TOPS。思元 370（MLU370）芯片是寒武纪首款采用 Chiplet（芯粒）技术的人工智能芯片，是寒武纪第二代云端推理产品思元 270 算力的 2 倍。
产品已实现广泛应用，市场口碑优异：
公司先后推出了多款智能处理器、芯片和智能加速卡系列产品。其中，寒武纪智能处理器 IP 产品已集成于超过 1 亿台智能手机及其他智能终端设备中，思元系列产品也已应用于浪潮、联想等多家服务器厂商的产品中。此外，思元 270 芯片、思元 290 芯片还分别获得第六届世界互联网大会、世界人工智能大会颁布的奖项。思元220 自发布以来，累计销量突破百万片。目前公司产品广泛服务于服务器厂商、人工智能应用公司，支撑人工智能行业快速发展，与阿里、百度等头部互联网企业的多个业务部门进行了密切交流并已实现产品导入。
潜在风险因素：尚未盈利、假设不及预期、市场竞争激烈、客户集中度较高、供应链不稳定、大额股份支付、存货跌价的风险 。
