市值縮水近1000億!科大訊飛,進入擠泡沫階段_風聞
侃见财经-侃见财经官方账号-1小时前
2023年,人工智能站上風口,頭頂“AI第一股”光環的科大訊飛也迎來了久違的大漲。
據統計,去年1月份,科大訊飛的股價還在30元附近徘徊;到了6月份,科大訊飛上漲到了最高的81.8元,股價直接“翻番”。
不過,這種靠風口催生出來的大漲,註定無法持久,最終還會回到業績的考量上去。
自去年6月份見頂後,科大訊飛的股價便一直處於調整狀態。
截至7月9日收盤,科大訊飛股價報收39元/股,總市值為901.6億,和最高點81.8元/股相比,如今科大訊飛的股價已經“腰斬”,市值更是縮水近1000億。
股價大幅下挫背後,除了AI風口因素之外,科大訊飛自身的業績也是導火索之一。
此前,科大訊飛披露了中報業績預告,業績預告顯示,預計上半年虧損3.8億至4.6億,拉長週期來看,這也是科大訊飛上市以來首次出現半年度虧損。
業績虧損的背後
從目前來看,科大訊飛面臨問題除了開頭部分提到的上半年業績虧損之外,最近兩年科大訊飛的增長其實也是放緩了。
據財報顯示,2022和2023年科大訊飛分別實現營收188.2億和196.5億,營收增速分別為2.77%和4.41%。要知道,過去科大訊飛的營收增速普遍都在30%以上,2017年營收增速更是達到了63.97%,對比來看,科大訊飛的營收增長正在放緩。
值得一提的是,2021年劉慶峯曾立下科大訊飛“十億用户,千億收入,萬億生態”的目標,並提到這些任務望在未來5年之內,十四五期間實現。但是,2023年科大訊飛的營收還不到200億,而且近兩年來營收增長已經放緩,想要達成“千億收入”的目標難度不小。
再看淨利潤方面,2022和2023年科大訊飛分別實現淨利潤為5.612億和6.573億。要注意,科大訊飛的淨利潤背後的數據,例如其他收益這一項數據,2022和2023年科大訊飛的其他收益分別高達10.65億和10.87億。若從更能反映真實經營狀況的扣非淨利潤來看,其2022和2023年的扣非淨利潤只有4.178億和1.181億。
除了增長放緩之外,科大訊飛還面臨着負債攀升的壓力。
據財報顯示,2021—2023年,科大訊飛的負債總額分別為140.6億、160.1億和201億,資產負債率分別為44.78%、48.73%和53.13%,負債整體呈現持續攀升的態勢。從最新的數據來看,截至今年一季度,科大訊飛的流動性負債合計為116.5億,其中僅應付票據和應付賬款就高達72.41億,而同期其貨幣資金僅為26.78億。
一邊是增長放緩,一邊則是負債攀升,很顯然,科大訊飛正面臨重重壓力。或許是對其前景感到擔憂,在股價已經“打對摺”的情況下,不少機構卻依舊選擇撤離科大訊飛,截至今年一季度,科大訊飛的基金持倉家數為198家,持倉股數為1.525億股;而在去年一季度,科大訊飛的基金持倉家數為344家,持倉股數為1.902億股。
進入擠泡沫階段
隨着業績的披露,科大訊飛在AI領域也開始進入擠泡沫階段。
去年,當科大訊飛發佈星火大模型的1.0版本時,劉慶峯滿懷信心地宣佈,該模型將於同年10月與ChatGPT一較高下。
當時,人工智能的風口正盛,火大模型1.0版本發佈後,科大訊飛的股價也是應聲大漲。去年1月份,科大訊飛的股價還在30元附近徘徊;到了6月份,科大訊飛上漲到了最高的81.8元,股價直接“翻番”。
6月27日,科大訊飛的星火大模型也從最初的1.0版本時候升級至V4.0版本。
按照劉慶峯在發佈會上的介紹,訊飛星火V4.0的七大核心能力全面升級,不僅在8個國際主流測試集中排名第一,領先國內大模型,並在文本生成、語言理解、知識問答、邏輯推理、數學能力等方面實現了對GPT-4 Turbo的整體超越。
至於真實效果上是否真的超越了GPT-4 ,目前網上還沒有權威機構進行評測。但是,目前市場上大模型的競爭異常激烈,除訊飛星火外,文心一言、通義千問、騰訊混元、Kimi、豆包等國產大模型同樣在不斷追趕着,相比這些擁有大廠背景的大模型,訊飛星火壓力頗大。
而且,更為重要的是——星火大模型的逐步成熟,並沒有很好地輻射到其他業務。
上面的內容提到,2021年科大訊飛曾提出過5年達成“千億目標”,按照當時的設想,教育板塊預計實現營收300億元,醫療養老闆塊預計200億元,開放平台及消費者板塊預計200億元,汽車業務、運營商、智慧城市三個方向各100億元。
但是,從最新的財報數據來看,2023年科大訊飛教育板塊實現營業收入58.52億元,開放平台及消費者板塊實現營業收入61.85億元,運營商相關業務實現營業收入20.96億元,智慧城市板塊實現營業收入39.33億元,智慧汽車板塊實現營業收入6.96億元,智慧醫療板塊實現營業收入5.40億元,這幾大板塊的營收和當時設立的目標存在着巨大的差距。
不可否認,在去年各家大廠爭先湧入大模型的時候,擁有先發優勢的科大訊飛的確更具吸引力。但隨着大模型的落地,這些考量最終也會回到業績上來。