上半年净利预降七成,科大讯飞下半年继续all in 大模型

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上半年净利预降七成,科大讯飞下半年继续all in 大模型

文/杨剑勇

今年以来,受ChatGPT推动,人工智能概念股高度活跃。其中,科大讯飞作为市场中的AI龙头之一,不断创历史新高,市值曾一度逼近2000亿,当前市值为1600亿元。值得注意的是,与在资本市场节节攀高不同的是,今年业绩并不理想。庆幸的是,二季度营收与净利润双双恢复增长,大模型驱动业绩增长显现。

上半年净利润下降七成,Q2业绩恢复增长

根据业绩预告显示,2023年上半年,科大讯飞预计净利润为5500万-8000万,同比下降71%-80%;扣非后亏损3.3亿-2.7亿元,上年同期盈利2.89亿元,相比上年同期减少5.49亿-6亿元。

针对业绩变动缘故,科大讯飞表示,公司于2019年被列入美国实体清单后,2022年10月7日,对包括科大讯飞在内的28家中国人工智能、高性能芯片、超级计算机领域的头部企业和机构再次加码制裁。

为此,科大讯飞需要进一步加大核心技术研究和产品开发平台的全面自主可控,并从供应链到相关的合同签署进行相应的调整,相关研发投入和市场调整对去年四季度以及今年一季度的产品供应和市场销售等造成阶段性困难,叠加去年四季度和今年一月份特殊的社会经济客观环境,一季度经营受到较大影响。

报告期内,应对极限施压,立足自主可控,已经走出阶段性影响,重新进入良性发展轨道。于2023年5月6日正式发布“讯飞星火认知大模型”,并于6月9日如期升级。

据介绍,讯飞星火认知大模型在国内可测的现有系统中处于领先水平,并且制定了明确的对标ChatGPT的计划。在全力加大“讯飞星火认知大模型”研发投入的前提下,科大讯飞第二季度仍然实现了收入、毛利、现金流均为正向增长,并且实现了归母净利润、扣非净利润、现金流均为正。

科大讯飞同时声称,公司踏踏实实地推进高质量增长,并在自主可控平台上快速推动认知大模型研发,为抢抓通用人工智能的战略机遇提供了坚实的保障。

业绩预告显示,科大讯飞第二季度的经营扭转了第一季度业绩下滑的不利局面,预计实现营业收入约49亿元,较上年同期增长约10%,环比增长约70%;预计实现毛利约19亿元,较上年同期增长约7%,环比增长约60%;此外,在第一季度业绩下滑以及基于自主可控认知大模型的研发投入加大的背景下,第二季度预计实现归母净利润、扣非净利润、现金流均为正,且归母净利润和现金流均超过 1 亿元。

all in 大模型,科大讯飞继续加大人工智能投入

与此同时,科大讯飞积极抢抓通用人工智能的历史新机遇,加大通用人工智能认知大模型的研发投入,为在数字经济时代长期可持续发展奠定了坚实基础和难得的先发优势。一方面使公司在人工智能赋能教育医疗等民生事业、赋能千行百业的数字化、智能化转型过程中强化了优势;同时也为公司在人工智能时代打造每个人的 AI 助手、开拓更广阔的 C 端消费产品市场带来全新机会。

具体来看,讯飞星火认知大模型赋能现有产品,助推公司相关产品营收的快速增长。星火认知大模型在AI学习机的中英文作文辅导、中英文口语学习,以及讯飞听见一段录音一键成稿、讯飞办公本自动文本摘要等场景落地,带来用户体验的显著提升,进一步增强了产品的竞争力。讯飞星火认知大模型发布后,2023年 5 月~6 月,C 端硬件GMV创历史新高,同比翻倍增长。其中,搭载讯飞星火认知大模型的讯飞 AI 学习机 GMV 在 5 月和 6 月分别增长 136%和 217%。

在生态方面。科大讯飞通过“讯飞星火认知大模型+讯飞开放平台”,公司面向千行百业开发者提供技术赋能、方案打造、赛事运营、商业运作、创业扶持等多维度资源,联合行业龙头及千行百业合作伙伴共建人工智能“星火”生态。截至2023年6月30日,开放平台开发者数为497.4 万(去年同期 343 万),近一年增长45%。其中,讯飞星火认知大模型发布后,开发者数量在两个月内增加了85万家。

科大讯飞指出,讯飞一直踏踏实实地潜心深耕于人工智能领域,构建了一支团队建制完整、高效协同的研发团队。还有丰富的行业应用场景和软硬件一体化优势。在认知智能方面开拓了丰富的应用场景(例如教育行业的因材施教和个性化学习、医疗行业的人工智能辅诊、智慧城市的便民便企服务、面向企事业单位的智能办公等),并在行业数据资源的积累和应用理解上形成了独特的优势。

2023年下半年,科大讯飞会 all in 大模型,在继 续加大研发投入力度的同时,我们会加快星火大模型的商业落地,加快大模型的自我造血,保障有稳健的现金流。

最后

大模型掀起新一轮人工智能浪潮,吸引了全球包括了亚马逊、谷歌、百度、华为、阿里、科大讯飞等科技巨头们涌入,相继推出各自的大模型服务,由此人工智能开启大模型时代。不过,各家涌入,也引发百模大战。

       原文标题 : 上半年净利预降七成,科大讯飞下半年继续all in 大模型

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