减税利好 | 研发费抵扣新政出台，华为减税金额达10-30亿
减税降负靴子落地，这回轮到科技创新企业。
近日，财政部、国家税务总局和科技部联合发文研发费用抵扣新政，提高企业研发费用税前扣除比例即从原有的50%提高到75%，同时，将抵扣范围从原有的科技型企业扩大到所有企业。
实际上，在一些行业中尤其是IT企业，深受研发费用之苦，每年研发费用甚至吃掉一半以上营业收入，而此次提高企业研发费用税前扣除比例，无疑将释放减税降负的红利。
据券商中国记者测算，以研发费用超过净利润的华为公司为例，在执行2018年研发费用抵扣新政后，每年最高可减税或超过30亿元。
新政抵扣比例高覆盖广
9月20日财政部、税务总局与科技部联合发文（财税〔2018〕99号），阶段性的将研发费用加计扣除比例提升至75%。
财政部在文件中称，为进一步激励企业加大研发投入，支持科技创新，就提高企业研究开发费用（以下简称研发费用）税前加计扣除比例有关问题通知如下：
（2）形成无形资产的，在上述期间按照无形资产成本的175%在税前摊销，政策有效期三年，即2018年、2019年和2020年。
实际上，研发费用税前加计扣除由来已久，2015年、2017年将有发布相关政策指引，政策的核心均是为企业减税降负，推动企业进一步进行研发创新。
华为公司减税10亿～30亿
谈及研发费用支出，华为公司则是行业内绕不开的标杆公司。
今年3月，华为公司今天正式发布了2017年年报。2017年，华为实现全球销售收入6036亿元，同比增长15.7%，净利润475亿元，同比增长28.1%。
数据显示，2017年华为研发费用达897亿元，同比增长17.4%，近十年投入研发费用超过3940亿元。截至2017年底，华为累计获得专利授权74307件，累计申请中国专利64091件，累计申请外国专利48758件。
对于研发费用远超净利润的华为来说，此次研发费用抵扣新政的实施，无疑将收获利好。
谢春生举例称，假设某企业在2018年研发费用1亿元。（1）如果研发费用全计入当期损益，与老政策相比，执行2018年新政后，企业多减税375万元。（2）如果研发费用全形成无形资产，与老政策相比，执行2018年新政后，企业多减税112.5万元。
借鉴上述分析师的计算方法，券商中国记者计算，在2018研发费用抵扣新政实施后，华为将减税10亿元~33.63亿元。
我们进行分场景讨论，第一类，假如研发费用全部计入当期损益，华为在2018年研发费用如果仍然为2017年897亿元计算，全部计入当期损益。
1）按照2015年的老政策，企业应纳税所得额可减少448.5亿元（即897亿元*50%），如果按照15%的所得税税率计算，在所有费用都可以足额扣除的情况下，等于2018年企业少缴纳所得税67.28亿元（即448.5亿元*15%）。
2）而按照2018年的新政策，企业应纳税所得额可减少672.75亿元（即897亿元*75%），如果按照15%的所得税税率计算，等于2018年企业少缴纳所得税100.91亿元（672.75*15%）。
3）因此，与2015年老政策相比，执行2018年新政后，华为要多减税33.63亿元。
第二类，华为的研发费用形成无形资产后的减税情况。假如华为897亿元的研发费用形成无形资产，摊销年限是10年，每年89.7亿元。
1）按照2015年老政策，每年可税前摊销134.55亿元（即89.7亿元*150%），企业应纳税所得额减少44.85亿元（即134.55亿元-89.7亿元），如果按照15%的所得税税率计算，所有费用都可以足额扣除的情况下，等于华为每年少缴纳所得税6.73亿元。
2）按照2018年新政策，华为在2018年、2019年和2019年每年可税前摊销156.96亿元（即89.7亿元*175%），企业应纳税所得额减少67.28亿元（156.96亿元-89.7亿元），如果按照15%的税率计算，等于华为每年少缴纳10.09亿元。
3）与老政策相比，执行2018年新政后，华为2018年、2019年和2020年三年累计多减税10.08亿元（即3.36亿元*3）。
华为全面转型！每年投入10亿美元 AI芯片有望10月问世
外媒The Information经常曝光的华为秘密行动“达芬奇计划（也叫D计划）”，将在10月10日的华为全连接（HC）大会上揭开最终答案，其中包括两项重要的发布：
华为云数据中心AI芯片，并且将跟国际巨头达成合作。
推出类似TensorFlow、Caffe、PaddlePaddle的深度学习开源框架，并推出跨终端、私有云、公有云等平台的AI算法模型一整套部署方案。
如果这次华为全连接大会上的动作一一实现，那将是华为近年来在AI上的最大动作，也是华为继从面向运营商到面向移动互联转型后的一次最大转型，意义重大。
每年投入10亿美元，自研数据中心AI芯片即将横空出世
今年7月，The Information首先曝光了华为的“达芬奇计划（D计划）”，这项计划的内容包括为数据中心开发新的华为AI芯片，能够支持云中的语音和图像识别等应用，这被认为是华为涉足竞争激烈的人工智能市场的第一关。
知情人士向透露，华为已经生产出了新AI芯片的商业样品，这款芯片有望发挥与英伟达芯片类似的作用。
尽管这款AI芯片还要等到10月份的华为全连接大会上正式亮相，但过去几个月，华为高管一直在向微软推荐。与其他云服务提供商一样，微软也在使用英伟达的芯片开发人工智能，比如Cortana和Bing中的语音和面部识别功能。
据一位知情人士透露，有专门的华为工程师正在研发芯片上运行的软件，以达到微软的标准。工程师们还在新的华为芯片上运行微软的算法，如Bing搜索引擎的语音识别软件，以进行测试。
如果能得到微软的支持，这将是华为拥抱AI并领先其他科技巨头的重要一步。
华为这个雄心勃勃的计划受到了来自华为高层的关注。
The Information称，执行领导“达芬奇计划”的是华为副董事长徐直军，华为旗下IC设计公司海思董事长。同时，在华为总部的月度会议上，也有一大帮负责研发的高管们通常会讨论他们与AI相关的具体工作，并报告各自的进展情况。
徐直军
在两年前，华为高管之一郭平表示，公司每年至少拿出10亿美元的研发预算，用于与数据中心相关的投入。
华为将推深度学习开源框架，打通跨平台开发体系
只有芯片提供底层算力还不够，重要的是开发。
目前绝大部分开发者都要经历云端训练、终端部署的过程，这个过程中普遍会遇到一个问题：云服务平台不卖终端芯片，卖终端芯片的平台不提供云计算服务。
因此，这种割裂的环节让开发者浪费了大量的时间和精力以及财力在训练和部署之间。
目前，已经有些厂商看到这种问题，谷歌云在今年7月推出推出用于边缘计算的Edge TPU，作为Cloud TPU的补充，用户可以在云上构建和训练ML模型，然后通过Edge TPU硬件加速器在Cloud IoT Edge设备上运行这些模型，这在某种程度上降低了开发者的成本。
Edge TPU
如果能出现一套框架，让手机、公有云、私有云、边缘计算等不同平台的AI应用应用一次调校就能部署，将会比Edge TPU更有效率。
华为走了大胆的一步。
尽管有TensorFlow、Caffe以及百度的PaddlePaddle在前，并且TensorFlow大有一家独大的势头，但是华为打造一整套软硬件统一框架，从底层算法到应用，从训练到部署，从云端到终端完全打通，大有一统江湖的野心。
华为有这个实力吗？
8月底，华为云推出了一款GPU共享型高性能AI容器，容器是业界主流AI计算框架（如Tensorflow、Caffe）的核心引擎，华为云AI容器支持Tensorflow、Caffe等主流深度学习框架，并在华为云EI的深度学习、推理平台、人脸/图像/文字识别等多个服务得到广泛应用与验证。
华为云AI容器
华为云还面向企业用户打造了智能边缘平台，以“云+边+端+联接”的优势打造全栈智能架构。
在移动终端上，华为HiAI移动计算平台已经开放三层能力：云端能力、侧端应用能力和侧端芯片能力，随着上月底麒麟980芯片发布，以NPU为核心，升级版的HiAI计算平台将被整合到华为的一整套开发框架中，构建更强大的移动AI生态。
转型AI，+智能，华为的又一次重大转型
在押宝移动互联网之前，华为是一家面向运营商的B端企业，随着消费者BG的设立，华为从To B的基因中浴火重生，把手机业务做到了出货量全球第二。
2018年第二季度智能手机出货量（图据IDC）
这次自研数据中心AI芯片、推出一整套开发者框架，可谓是华为在AI时代的一个重要转折点，如果转型成功，华为将建立起从底层算力到框架再到应用层、硬件终端全方位的生态体系，一个巨大的AI超级新星正在快速进化。
除了为自身企业构筑技术护城河，华为的AI芯片和整套开发者框架这些重磅产品将影响到产业格局，进一步降低行业使用AI的门槛，华为云BU总裁郑叶来把这种趋势总结为“普惠AI”，让AI 应用于各行各业的行业实践，让AI高而不贵，让大家用得起、用得好、用得放心。
李飞飞一直推动AI 4 All，提出“让人工智能民主化”的观点，李飞飞在谷歌云时也推出AutoML，降低进入开发者使用人工智能技术的门槛。
AI普及是技术的趋势，普及AI是大公司的远见。AI适用于大部分的经济活动，将会让众多的行业在效率上产生倍增效应。从这个角度上讲，华为云的“普惠AI”是战略性的选择，也是正确的选择，
不过，从To B成功做到To C并不代表能成功To D（Developer），在谷歌、英伟达等企业已经建立起相对完整的生态体系和用户体验的情况下，华为能否打开一片新天地？
天佑华为。
更多商务合作，欢迎与小编联络！
扫码请备注：姓名+公司+职位
我是CINNO最强小编, 恭候您多时啦！
相关阅读