业绩亏损股价暴跌，科大讯飞的问题是幕后推手，还是大语言模型？

10月最后一个交易日，科大讯飞股价刷新今年下半年新低纪录。
    自10月24日因科大讯飞学习机存在“扭曲历史等违背主流价值观内容”的事件发酵，导致其星火认知大模型V3.0发布会结束后，股价出现了大幅度暴跌。至10月31日，科大讯飞股价已经从52元，快速滑落至45.56元，期间一度降至44.5元的下半年新低。
    尽管科大讯飞董事长刘庆峰将24日股价暴跌的原因归结为“幕后推手”，但25日股价有所回升后，再度陷入更大幅度的跌落。这或许也将股价波动的原因，指向了另一种可能——科大讯飞的问题，出在自己本身？
    结合科大讯飞今年下半年的经营动向，以及大语言模型的未来市场走向，我们得出以下结论：
    1.不仅是黑天鹅事件的袭击，科大讯飞2023年相对糟糕的业绩表现，也是股价持续走低的原因之一。尤其是对大模型研发的巨额投入，已经对科大讯飞经营结构造成了明显的拖累，大模型商业落地遥遥无期，科大讯飞支柱营收项目有独木难支的风险。
    2.科大讯飞股价的持续跌落，也是投资市场正在对大语言模型失去信心的侧面反映。当技术逐渐趋于成熟，产品框架呈现标准化倾向，盈利可能性将极大影响企业融资难度。
    一、扣非净利润亏损加大，对标ChatGPT已成“伪命题”？
    算上这场学习机“内容事故”，近三个月，科大讯飞已经连续遭遇了三次黑天鹅事件。
    先是在7月31日，科大讯飞大股东中国移动宣布减持，8月1日苹果应用商店又下架了讯飞星火APP。
    不过前两次黑天鹅事件发生后，科大讯飞股价虽然也有较大幅度波动，但仅仅只是在8月1日股价下跌3.23%，随后四个交易日中反而一路上涨，由最低58.8元快速增长至65元。
    甚至在8月11日发布业绩表现不佳的半年报后，科大讯飞的股价在第二个交易日出现了3.19%的上涨。8月14日，科大讯飞董事长套现23亿元的市场消息传出后，15日股价更是轻微上扬了0.03%。
    与之形成强烈反差的，是讯飞星火V2.0发布的第二天，8月16日科大讯飞股价暴跌，一度触及跌停。
    联系到这一次，科大讯飞在V3.0发布会后股价的一落千丈，至少在摩根商研所看来，黑天鹅事件的影响或许存在，但引发股市剧烈波动的直接诱因，是科大讯飞寄予厚望的星火大模型本身。
    那么问题来了，为什么两次发布会结束后，投资市场都集中出现了明显的避险倾向？答案可能存在于以下两个方面：
    

1. 科大讯飞2023年前三季度“造血”能力不足，大模型研发堆积太多财务压力。

    根据上半年财报披露数据，2023年上半年科大讯飞总营收78.42亿元，同比下降2.26%；净利润0.74亿元，同比下降73.54%。特别是在扣非净利润方面，科大讯飞亏损3.04亿元，同比下降208.99%。
    到了三季度财报发布，虽然单季度营收增长2.89%，但126.14亿元的前三季度累计营收，同比下降了0.37%，仍未完全止住颓势。前三季度累计净利润更是只有0.99亿元，同比下降76.36%；扣非净利润方面，亏损进一步加大至3.24亿元，同比下降175.97%。
    科大讯飞的扣非每股收益也经历了连续三个季度的负增长，这一点在天眼查的财务指标中也有明确展示。
    
    横向对比2022年同期的业绩走向，明显能够看出，自2022年12月15日科大讯飞启动“1+N认知智能大模型专项攻关”，表现出All In大模型的战略目标后，整个2023年的财务状况都不容乐观。
    截至三季度末，科大讯飞研发费用24.98亿元，较去年年末增长1.67亿元。与之相应的，三季度科大讯飞营业收入126.14亿元，相较去年年末的126.61亿元，反而减少了上千万元。
    “造血”能力的不足，导致科大讯飞不得不将资金压力释放在对外负债上。截至三季度末，科大讯飞的长期借款，已经由今年年初的17.14亿元，增长至29.08亿元；短期借款，更是由3.64亿元，增长至11.82亿元。
    大模型盈利遥遥无期，甚至拖累了主要营收业务的发展，科大讯飞还能坚持多久，早已遭到许多投资者的质疑。
    

1.对标ChatGPT，或许本身就是个“伪命题”。
    在发布会现场，科大讯飞表示V3.0版本已经从测试数据上基本追平了ChatGPT 3.5，这无疑是件很值得大书特书的事情。但回顾V2.0发布时，科大讯飞曾表明星火大模型“代码写作能力已高度逼近ChatGPT”，两个版本之间的提升，似乎并不明显。
    而且个别业内人士也认为，目前各大研究机构有关大模型产品的数据评分，大部分测试数据都来自用户的自发上传，缺少客观性和普遍性。甚至个别评测机构中，也存在不少各个科技大厂员工任职的情况，很容易对自家产品做出“偏向性”打分。
    因此目前流传于市场的评分和排名，很难形成数据上的统一，也无法成为产品对比的硬性标准。如果从用户体验的反馈角度来评测，ChatGPT的综合性能仍然高居首位。
    同时，在ChatGPT的中文功能模块中，中文语料占比只有约3%。近一年时间里，大量与ChatGPT相关的开源项目相继公布，不仅极大减少了同类产品的研发难度，框架搭建的相似，也加重了同质化倾向。
    有现象级产品指引方向，又有众多开源项目的技术支持，科技公司通过资金堆积快速催熟的大模型技术，赶上ChatGPT 3.5的水平也是顺理成章的事情。真正考验科大讯飞技术能力的，还是2024年上半年与ChatGPT 4的直接较量。
    毕竟在不少投资者看来，作为针对中文地区市场的大语言模型，在中文相关功能领域超越ChatGPT，难道不应该是最低要求吗？
    二、商业盈利遥遥无期，大语言模型进入小冰河时期？
    目前卡大语言模型发展“脖子”的，已经不再是技术壁垒，而是商业落地的盈利问题。
    近一年来大模型市场的火热，是人们习惯于高估新技术短期影响、低估长期发展的认知差异。短期来看，大语言模型虽然已经进入商用测试阶段，但实际应用过程中，仍与预期存在不小的差距。
    摩根商研所认为，目前绝大多数大语言模型产品技术还未进入成熟阶段，长周期内，都离不开大量的资金注入，来维持软件技术研发，以及算力硬件的升级。
    以ChatGPT为例，此前曾有文章披露，OpenAI为了维持ChatGPT的算力需求，采用了数万枚英伟达A100和H100高性能GPU芯片组成AI计算集群。整套硬件设备的成本约为2亿美元，折合人民币约14亿元。
    而且随着大语言模型的算力需求递增，对高性能硬件的供应也提出了更多挑战。2023年4月，由于算力严重不足，OpenAI被迫暂停了ChatGPT的Plus付费服务，主动缩减用户数量，来缓解运算压力。
    简单计算ChatGPT的运营收入模型，GPT-4每分钟最高创收36元，GPT-3.5每分钟最高创收630元。但想要达到最高创收标准，GPT-4需要支付每分钟5600元的成本，GPT-3.5需要支付每分钟12600元的成本。
    持续走高的巨额沉没成本，以及杯水车薪的末端营收，正在消耗ChatGPT，甚至整个大语言模型行业的生命周期。此前甚至有预测称，如果OpenAI不能尽快实现ChatGPT项目的盈利，2024年就可能会面临破产危机。
    有微软做靠山，并且有大量投资机构支持的OpenAI尚且如此，对已经在三季度财报中展露出资金链承压风险的科大讯飞，以及与之相似的各大科技厂商，盈利难题带来的经营压力，或许只会更大。
    此外也不得不正视，大语言模型正在“过气”，相关科技企业的融资难度，也在快速上升。
    经过半年多的体验，对大语言模型的价值，大众已经有了充分的自我判断和清晰认知。ChatGPT及同类产品在度过尝鲜期后，在发现这一AI概念无法短时间颠覆工作和生活后，概念热度也快速进入冷却期。
    尤其是近期以来，随着ChatGPT宣布不会向5.0版本迭代，接下来AI大模型所有的延伸领域都将进入完善生态阶段。对消费市场的培育和争夺，即将进入白热化。
    至少在投资领域，马太效应已经初具雏形。
    据不完全统计，2023年下半年，腾讯、美团、红杉中国、知乎、蚂蚁集团等投资方，都将目光集中到了大模型行业中，类似于光年之外、MiniMax、智谱AI、澜舟科技等明星公司。这些新晋企业的共同点，或有着科技大厂做背书，或有清华等高校提供资源，收割了赛道中绝大部分的投资资源。
    长周期的巨额投资需求，使得大部分投资方都选择了“抱团投资”的方式，团结力量对头部企业进行集中投资。资金的“趋强性”大趋势下，中腰部科技企业正在面临没有“外援”的尴尬局面，提前进入淘汰期。
    不过正所谓祸兮福所倚，大语言模型暴露出的缺乏风险意识、形成信息茧房、干涸人类创新欲望、冲击传统教育体系等弊端，同样也释放了更多的增量可能。
    尤其是对以科大讯飞为首的科技企业而言，这也是新市场环境中，已然明确表露的市场痛点。如果能够在细分领域有所突破，未必不能以小博大，真正意义上实现对ChatGPT的超越。
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