雷达财经鸿途出品 文|郑茜宛 编|深海

由于搭上了ChatGPT概念,时隔半年科大讯飞重新回到1000亿市值俱乐部。

截至2月17日收盘,科大讯飞收报46.7元/股,跌3.71%,总市值为1085亿元。此前公司在投资者互动平台表示,ChatGPT主要涉及到自然语言处理相关技术,属于认知智能领域的应用之一,科大讯飞在该方向技术和应用具备长期深厚的积累。

不过与火热的股价相比,公司当前的业绩却有点“冷飕飕”。2022年科大讯飞预计归属于上市公司的净利润为4.67亿元至6.23亿元,同比下降60%至70%。并且预计至多201.45亿元的营业收入,与科大讯飞董事长刘庆峰提出的2025年千亿营收目标相去甚远。

而对于眼下的ChatGPT风口,科大讯飞表现出浓厚兴趣。不仅在机构调研时宣称,有信心在预训练认知智能大模型上代表中国实现突破;还放出消息,类ChatGPT技术将在今年5月率先落地科大讯飞AI学习机产品。

对此,有业内人士“浇冷水”,其认为国内真正拥有此项技术的企业屈指可数,即便拥有了这项技术,也很难构建构建ChatGPT那么强大的算力、模型与数据库等。

市值重回千亿大关

在上世纪末,智能语音还是一项新技术。

公开资料显示,1998年,世界智能语音产业开始萌芽,当时IBM发布了一款不借助键盘向电脑输入信息的语音系统 ViaVoice,并将语音识别产品介绍给中国用户。

为了发展中国语音市场,跨国巨头们招揽了很多中国知名院校的优秀语音专业学生,微软曾想招揽在中国科大师从中国语音界“二王”之一王仁华的刘庆峰

1999年,微软提出将“微软学者奖学金”颁给刘庆峰,但被他拒绝,这被李开复后来总结为唯一一个拒绝了微软奖学金的人。

拒绝了跨国巨头的邀请,刘庆峰拉起了一支18人创业团队,在安徽合肥正式创立了科大讯飞。天眼查显示,科大讯飞成立于成立于1999年,注册资本23.24亿元,位于安徽省合肥市。

在科大讯飞成立前后,腾讯、阿里巴巴、百度也相继成立。不同于这后来的三大巨头的商业模式创新,科大讯飞选择了在智能语音赛道创业。

但在当时有技术无市场的情况下,要将技术从实验室带向市场,并非一件容易的事情。再加上创业团队对市场缺乏洞察与把握,科大讯飞最初推出的多款产品相继折戟。

出师不利的科大讯飞,一度陷入迷茫。2001年的巢湖半汤会议上,有团队成员提议搞房地产赚钱更容易,有人建议直接解散。而在这次会议上,刘庆峰坚定了走语音产业的道路,并明确了语音是科大讯飞的唯一战略方向。

即便定下了方向,生存下去也不容易。“高技术产业化有其自身规律,科大讯飞创业初期经历了长达4年不能盈利的煎熬。”科大讯飞高级副总裁江涛曾在接受采访时表示。

坐了几年冷板凳的科大讯飞,终于等来了机会。2004年,时任教育部副部长的袁贵仁到科大讯飞视察,提出将语音识别技术应用于普通话考试,讯飞以普通话测评切入智能教育。

也是从这个时候开始,科大讯飞以G端为突破口,切入了智能教育行业,并且因此开始赚钱

2004年,科大讯飞开始扭亏为盈,并从2005年至2007年保持了净利润130%的复合增长。2007年,科大讯飞营收达到2亿元,净利润达到5300多万元。

2008年,科大讯飞成功在深交所上市,成为中国在校大学生创业的第一家上市公司,也是当时中国语音产业界唯一上市企业。

上市以后,科大讯飞通过多次增发再融资,将业务触角延伸至感知及认知核心技术研发、讯飞超脑、智慧教育、人工智能开放平台等领域。

此后移动互联网时代,科大讯飞虽然错过了成为中国版Siri的机会,但凭借在教育、智能硬件及智慧城市等领域的布局,其营收规模稳步增长,股价也走出“白马股”的姿态。

2017年11月22日,科大讯飞开盘走高,盘中一度大涨近7%,最高价报74.76元,市值首次突破1000亿大关,不过当日收盘市值回落至988亿元。

而再次触达千亿大关,则是3年后了。2021年1月18日,科大讯飞发布非公开发行预案,拟募资金额不低于26亿元,定增全部由刘庆峰及其控制下的公司承包,这被市场解读为利好,隔日公司市值突破1000亿元。当年的6月21日,科大讯飞总市值达到历史高点1523亿元。

但随后的“双减”政策来袭,并没有让科大讯飞的股价坚挺太久。进入2023年,ChatGPT相关概念股持续活跃,作为A股市场中的AI龙头企业,公司股价乘风而起,市值在时隔半年后重回千亿元。

业绩增收不增利

时至今日,科大讯飞的业务分布已十分广泛,横跨人工智能、元宇宙、机器人、在线教育、互联医疗、智慧城市、量子通信、无人驾驶等多个条线,几乎集合了不同时期的风口行业。

去年7月20日,公司董秘在投资者互动平台表示,公司业务目前to G和to B项目占比较大,同时,G端以政府为主的采购、B端以学校、企业为主的采购和C端以个人为主的采购日益形成联动,相互促进。

看起来科大讯飞的摊子铺得非常大,哪有钱就去哪里做,但其过往的盈利表现并不稳定。同花顺iFinD数据显示,2016年和2018年,公司的扣非净利润增速分别下滑19.32%和25.83%;2017年,公司归母净利润增速同比下滑10.27%。

2020、2021财年,科大讯飞收到的“计入当期损益的”政府补助分别为4.25亿元、4.38亿元,占净利润比例分别为31.18%、28.15%,被诟病依赖政府补贴。2022年上半年,若刨去2.28亿元政府补助,公司净利润锐减超过82%。

从最新业绩预告来看,科大讯飞面临着4年来的净利润首次下滑。业绩预告显示,公司预计2022年实现营业收入183.14-201.45亿元,较上年同期增长0%-10%。

这也意味着,在2021年营收增速降至1.9%以后,公司在2022年持续承压。 更重要的是,2021年科大讯飞董事长刘庆峰曾豪言,提出2025年千亿营收目标,目前离这一目标仍较远。

利润方面,预计2022年归属于上市公司的净利润为4.67亿元至6.23亿元,同比下降60%至70%; 扣非后净利润3.92亿元至5.38亿,同比降幅为45%至60%。

对于这样的成绩单,科大讯飞解释称,公司业绩增长未达预期主要系因新冠疫情对公司经营的影响不断持续,全国各地项目招投标延迟,尤其是第四季度超过20个项目、超过30亿元合同延期所致,但相关项目并未取消。

同时公司还透露,公司2022年在教育、医疗等持续运营型根据地业务的合作平台拓展,新产品研发以及核心技术自主可控和国产化适配等方向新增投入约8亿元。上述投入在2022年尚未形成收入,影响了当期经营业绩。

此外,去年公司持股的三人行、寒武纪、商汤等金融资产因股价波动导致公允价值变动收益金额较上年同期减少约5.87亿元,进一步影响了公司当期归母净利润。

ChatGPT故事难讲

在多个行情终端上,科大讯飞有诸多前沿概念加身,其追逐风口的能力可见一斑。

雷达财经注意到,2022年底ChatGPT还未在国内走红时,科大讯飞对于这一新事物表现出“不屑一顾”。去年12月7日,公司在投资者互动平台表示,科大讯飞一直以来围绕公司人工智能战略聚焦投入,目前没有类似ChatGPT的产品计划。

但在ChatGPT爆火之后,今年1月30日披露的机构调研活动中,公司高管宣称,科大讯飞在预训练模型方面,有坚实的相关技术积累,成为业界最广泛流行的中文预训练模型之一,有信心在预训练认知智能大模型上代表中国实现突破。

2月8日的互动平台回复中,董秘也话锋一转,“ChatGPT主要涉及到自然语言处理相关技术,属于认知智能领域的应用之一,科大讯飞在该方向技术和应用具备长期深厚的积累。”

自此之后,有关ChatGPT的话题,成为投资者和机构关注的热点问题。

2月16日,科大讯飞再次表示,生成式预训练大模型的产品级应用科大讯飞AI学习机,将成为公司该项技术率先落地的产品,并将于2023年5月6日进行产品级发布,该技术突破将在AI学习机的中英文作文辅导、中英文口语学习等方面带来显著提升。

目前,行业里普遍认为,ChatGPT是迈向通用人工智能的里程碑,未来有望在写作、虚拟现实、移动互联网、教育等领域发挥重要作用。目前国内已有360、百度、阿里巴巴、腾讯、字节跳动等数十家科技互联网企业表态,宣布要在ChatGPT及相关赛道布局。

不过问题也随之而来,在这场“国产ChatGPT”竞赛中,谁更有机会胜出,科大讯飞又有多大胜算?

公开资料显示,ChatGPT核心涉及到算法、数据、算力和模型等方面。其中在算法层面,国内大厂基本都有做NLP预训练模型的能力,这方面对科大讯飞来说也不是难题,公司自称在该技术方向上具备长期深厚的积累。

数据方面,则国内外差距较大,国内水平也参差不一。据了解,支撑ChatGPT的GPT自然语言预训练大模型,三轮迭代后目前版本含约1750亿个参数。目前,除百度文心大模型ERNIE(2600亿)暂时实现超越外,国内大多数训练模型的参数还无法与ChatGPT所依托的GPT-3比肩。

至于算力方面,ChatGPT在参数规模上已经达到了千亿级别,不论是训练还是推理,对于算力这一基础设施都有着极大的需求。

据国盛证券估算,GPT-3训练一次的成本约为140万美元,对于一些更大的LLM(大型语言模型),训练成本介于200万美元至1200万美元之间。

华安证券认为,未来拥有更丰富算力资源的模型开发者,或将能够训练出更优秀的AI模型,算力霸权时代或将开启。从这个角度来看,腾讯、阿里巴巴这类巨头有云计算技术作为支撑,在算力方面略胜一筹。

最后在训练模型上,有业内专家指出,国产大模型与GPT-3之间的“代差”,时间在2年左右,而且据悉OpenAI筹备的GPT-4模型也将于不久后发布。

对比下来,加入这样一场巨头间的“军备竞赛”,对于2021年研发投入不足30亿元的科大讯飞而言,显得有些力不从心。即便公司有意率先在应用端落地,但此举能否帮助挽救其业绩和股价,目前来看仍旧存疑。