市场的竞争非常残酷，胜负往往就在毫厘之间，两败俱伤你比他多一口气，你就是赢家。”------------------《天道》-丁元英
10月18日晚间，科大讯飞(002230.SZ)发布了第三季度财报，显示公司在报告期内保持了稳健的经营发展态势，营收、毛利率、净利润、现金流等各项经营指标均实现正增长。
截至2024年前三季度，科大讯飞实现收入148.5亿元，同比增长17.73%;毛利率为60.07亿元，同比增长18.17%;销售回款达到150亿元，较去年同期增长25%。
详细来看，第三季度科大讯飞实现营业收入55.25亿元，同比增长15.77%;毛利率为22.6亿元，同比增长16.68%;归属于母公司股东的净利润为5696万元，同比增长120.87%。经营活动产生的现金流量净额为7.15亿元，同比增长100%。
继一二季度连续亏损之后，第3季度终于扭亏为盈，对于扭亏为盈的原因，科大讯飞并没有给出详细的解释。不过从单季度的利润表可以看出，扭亏的原因并非是内生性增长所实现的毛利率大幅上升或两费下降，而是因为相对较大额度的其他收益2.14亿元的原因。
01
加大研发削盈利，机遇和挑战并存
通过三季度利润表不难看出，在产品端，科大讯飞正在逐月加大研发费用投入，第3季度的研发费用已经达到了11.05亿元，比去年同期多出1.3亿元，比今年二季度也多了5,000万元。而在销售端，科大讯飞的销售费用也在逐月扩大，第三季度的销售费用已经达到了9.27亿元，而去年同期只有8.34亿元，可以看出科大讯飞在心火大模型的投入和布局的力度。押注AI市场就意味着可能要承受长期亏损的阵痛。
首先，AI 大模型的应用前景广阔，涵盖了众多行业和领域。从医疗、金融到教育、交通等，AI 大模型都有着巨大的潜力，目前科大讯飞所布局的领域极为广泛，这要求科大讯飞必须有大资金作为支撑力。
另外，各个领域都有细分的竞争者，还未出现具备坚固护城河的头部企业，各家技术层面的差距并不太大，这也导致各大模型竞争者必须不断投入研发，提升自身大模型的性能和智能化水平，以更先进、更高效的大模型抢占市场份额，这也注定了这种烧钱研发的业务模式可能会持续好几年。
虽然在第3季报中，科大讯飞表示，2024年第三季度，公司营收、毛利、净利润、现金流等各项经营指标均保持正向增长，释放出了正向的市场信号。
但是在资产负债表里显示的却是相对悲观的数值：账面货币资金27.51亿元，相比年初的35.63亿元大幅下降;应收账款达到了140.03亿元，远高于年初的121.65亿元，短期借款9.52亿元，而年初只有2.43亿元;应付票据及账款85.5亿元;长期借款59.86亿元，这些数值都远高于年初。
由此可以算出，在三季度末，科大讯飞的现金比率只有23%了，处于近10年来的最低水平，科大讯飞的短期偿债能力受到了极大的挑战，如果盈利能力和现金流无法大幅改善，科大讯飞将不得不考虑定增了。
面对巨量的研发投入，科大讯飞的对策是否有一些“天人交战”。在2023年报中显示，相对于2022年末的研发人员数量，2023年底已经有所减少，研发人员还有8908人，同比下降4.02%。但是从今年支付给职工以及为职工支付的现金来看，今年前三季度已经达到了38.2亿元，高于去年同期的34.72亿元，这很有可能说明今年科大讯飞又加大了人员招聘力度。
02
与BAT背水一战，须有大资本支撑
科大讯飞在明知过高的研发投入会影响利润的情况下，还是义无反顾加大研发力度，为“讯飞星火”赋能，以提升市场竞争力的这一行为，也就不足为奇了。
可是，对所有AI企业而言，“造血难”这一问题，是需要在每一次疯狂的投入中必须冷静下来仔细思考的难题。回顾每一次技术变革的历史，商业化落地无一例外都是市场竞争的关键节点，同时也是检验该项技术成功与否的重要标准。毕竟，当历史的潮流退去，AI这块“遮羞布”也将悄然消逝。
从急速增长的研发费用来看，科大讯飞想要破局的意图十分明晰;而从销售费用的不断上升也能看出，其迫切地想要证明自己的产业落地能力。2023年，三费中的销售费用增长量最高，为4亿元，其次才是研发费用和管理费用，分别为3.5亿元、1.5亿元。而今年上半，光是大模型的推广应用(包括 B 端布局和 C 端 APP 的品宣推广)，就新增投入 1.2 亿元的营销推广费用。
至于科大讯飞的AI大模型成色如何呢?在今年的6月27日，科大讯飞隆重推出了其最新力作——讯飞星火大模型V4.0，并宣称该模型的七大核心能力足以与国际顶尖的GPT-4 Turbo相媲美，誉之为“国产之最强大模型”。值得一提的是，在发布会的前一日，科大讯飞的股价便实现了7.83%的显著增长。
然而根据SuperCLUE 2024年9月的总排行榜，最新的ChatGPT稳居榜首，而科大讯飞的模型仅位于第6位，国内BAT等其它厂商的大模型表现也要好于科大讯飞。
众所周知，AI大模型的训练极其依赖算力，尤其是GPU资源。目前全球高端AI训练所需的A100、H100类GPU，产量有限，价格也非常高，1个H100售价约为3至4万美元。要想达到世界一流水平，就必须花费同样的代价来训练大模型。从公开的数据来看，OpenAI训练的全新一代GPT-6，将使用超10万个H100GPU，光此一项费用就高达21亿美元。
此外，在通用领域，大模型将呈现“赢者通吃”的格局，由少数拥有数据、算力和技术优势的企业主导，在专精领域可能同样呈现这一特点。
就目前而言，商汤、BAT、华为都在迅猛发力，而且后四者还“不差钱”，可见，要想达到国内TOP3水平，科大讯飞在大模型上的投入只会越来越高，否则很容易被市场淘汰出局。
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