市值缩水近1000亿！科大讯飞，进入挤泡沫阶段_风闻

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。