市值缩水近1000亿!科大讯飞,进入挤泡沫阶段

2023年,人工智能站上风口,头顶“AI第一股”光环的科大讯飞也迎来了久违的大涨。

据统计,去年1月份,科大讯飞的股价还在30元附近徘徊;到了6月份,科大讯飞上涨到了最高的81.8元,股价直接“翻番”。

不过,这种靠风口催生出来的大涨,注定无法持久,最终还会回到业绩的考量上去。

自去年6月份见顶后,科大讯飞的股价便一直处于调整状态。

截至7月9日收盘,科大讯飞股价报收39元/股,总市值为901.6亿,和最高点81.8元/股相比,如今科大讯飞的股价已经“腰斩”,市值更是缩水近1000亿。

股价大幅下挫背后,除了AI风口因素之外,科大讯飞自身的业绩也是导火索之一。

此前,科大讯飞披露了中报业绩预告,业绩预告显示,预计上半年亏损3.8亿至4.6亿,拉长周期来看,这也是科大讯飞上市以来首次出现半年度亏损。

业绩亏损的背后

从目前来看,科大讯飞面临问题除了开头部分提到的上半年业绩亏损之外,最近两年科大讯飞的增长其实也是放缓了。

据财报显示,2022和2023年科大讯飞分别实现营收188.2亿和196.5亿,营收增速分别为2.77%和4.41%。要知道,过去科大讯飞的营收增速普遍都在30%以上,2017年营收增速更是达到了63.97%,对比来看,科大讯飞的营收增长正在放缓。

值得一提的是,2021年刘庆峰曾立下科大讯飞“十亿用户,千亿收入,万亿生态”的目标,并提到这些任务望在未来5年之内,十四五期间实现。但是,2023年科大讯飞的营收还不到200亿,而且近两年来营收增长已经放缓,想要达成“千亿收入”的目标难度不小。

再看净利润方面,2022和2023年科大讯飞分别实现净利润为5.612亿和6.573亿。要注意,科大讯飞的净利润背后的数据,例如其他收益这一项数据,2022和2023年科大讯飞的其他收益分别高达10.65亿和10.87亿。若从更能反映真实经营状况的扣非净利润来看,其2022和2023年的扣非净利润只有4.178亿和1.181亿。

除了增长放缓之外,科大讯飞还面临着负债攀升的压力。

据财报显示,2021—2023年,科大讯飞的负债总额分别为140.6亿、160.1亿和201亿,资产负债率分别为44.78%、48.73%和53.13%,负债整体呈现持续攀升的态势。从最新的数据来看,截至今年一季度,科大讯飞的流动性负债合计为116.5亿,其中仅应付票据和应付账款就高达72.41亿,而同期其货币资金仅为26.78亿。

一边是增长放缓,一边则是负债攀升,很显然,科大讯飞正面临重重压力。或许是对其前景感到担忧,在股价已经“打对折”的情况下,不少机构却依旧选择撤离科大讯飞,截至今年一季度,科大讯飞的基金持仓家数为198家,持仓股数为1.525亿股;而在去年一季度,科大讯飞的基金持仓家数为344家,持仓股数为1.902亿股。

进入挤泡沫阶段

随着业绩的披露,科大讯飞在AI领域也开始进入挤泡沫阶段。

去年,当科大讯飞发布星火大模型的1.0版本时,刘庆峰满怀信心地宣布,该模型将于同年10月与ChatGPT一较高下。

当时,人工智能的风口正盛,火大模型1.0版本发布后,科大讯飞的股价也是应声大涨。去年1月份,科大讯飞的股价还在30元附近徘徊;到了6月份,科大讯飞上涨到了最高的81.8元,股价直接“翻番”。

6月27日,科大讯飞的星火大模型也从最初的1.0版本时候升级至V4.0版本。

按照刘庆峰在发布会上的介绍,讯飞星火V4.0的七大核心能力全面升级,不仅在8个国际主流测试集中排名第一,领先国内大模型,并在文本生成、语言理解、知识问答、逻辑推理、数学能力等方面实现了对GPT-4 Turbo的整体超越。

至于真实效果上是否真的超越了GPT-4 ,目前网上还没有权威机构进行评测。但是,目前市场上大模型的竞争异常激烈,除讯飞星火外,文心一言、通义千问、腾讯混元、Kimi、豆包等国产大模型同样在不断追赶着,相比这些拥有大厂背景的大模型,讯飞星火压力颇大。

而且,更为重要的是——星火大模型的逐步成熟,并没有很好地辐射到其他业务。

上面的内容提到,2021年科大讯飞曾提出过5年达成“千亿目标”,按照当时的设想,教育板块预计实现营收300亿元,医疗养老板块预计200亿元,开放平台及消费者板块预计200亿元,汽车业务、运营商、智慧城市三个方向各100亿元。

但是,从最新的财报数据来看,2023年科大讯飞教育板块实现营业收入58.52亿元,开放平台及消费者板块实现营业收入61.85亿元,运营商相关业务实现营业收入20.96亿元,智慧城市板块实现营业收入39.33亿元,智慧汽车板块实现营业收入6.96亿元,智慧医疗板块实现营业收入5.40亿元,这几大板块的营收和当时设立的目标存在着巨大的差距。

不可否认,在去年各家大厂争先涌入大模型的时候,拥有先发优势的科大讯飞的确更具吸引力。但随着大模型的落地,这些考量最终也会回到业绩上来。

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