2000年,科大讯飞创业第二年,IDG曾有意向投资科大讯飞。
但是,听完部下介绍后,董事长熊晓鸽甩下一句——看起来很热闹就是不挣钱。最终,双方没有谈拢。
如今,二十多年过去了,科大讯飞早已成长为AI国家队成员,但熊晓鸽的评价似乎仍在应验。
据科大讯飞此前发布的业绩预告显示,今年上半年,其归母净利润同比暴降616.50%~725.24%,由上年同期的盈利7357.20万元直接扭成3.8亿~4.6亿元的亏损。
值得一提的是,这是科大讯飞自2008年上市以来,首次交出半年度亏损的成绩单。
扭盈为亏
在业绩预告里,科大讯飞将自己今年上半年的“突然”亏损主要归因为在大模型上投入得更多了。
“公司2024年上半年在大模型研发以及核心技术自主可控和产业链可控,以及大模型产业落地拓展等方面,新增投入超过 6.5 亿元。”科大讯飞这样写道。
去年年中,科大讯飞正式发布讯飞星火大模型。对其而言,这部分投入当然是关键的。“科大讯飞的技术实力是它的核心竞争力,大模型能让它走得更远”,中国金融智库特邀研究员余丰慧表示。
在“所有行业都值得用大模型重做一遍”的认知下,科大讯飞业务跨度相当大,从教育到医疗,从汽车到金融,几乎各个垂直领域都能看到其身影。
这么做的好处是成功概率更高,坏处则是成本也更高——科大讯飞得逐个适配这些领域,而这自然也就意味着需要更多的钱。
从财报上也可以看出,2022年底宣布拥抱大模型后,科大讯飞的研发投入在去年达到38.27亿元,同比增长了14.36%。
再往前的2021年和2022年,科大讯飞的研发投入增幅也分别达到21.50%、14.28%。去年,其研发投入占营收的19.53%,较2022年上升了1.7%;而2022年这一比例较上一年的涨幅是1.8%。
而如此押注大模型背后,既是科大讯飞要留在前沿技术牌桌上的必然之选,也藏着科大讯飞突破瓶颈的急迫。
“科大讯飞语音识别和合成业务对公司的业绩贡献已经充分释放,而在其他AI领域,科大讯飞又缺乏成熟的应用和盈利点。”工信部信息通信经济专家委员会委员盘和林表示。因而找到新的增长点,是科大讯飞的必要一步。
不过比科大讯飞研发费用增长更快的,是公司的销售费用。从下图可以看到,2021年~2023年以及今年第一季度,科大讯飞的销售费用同比增速分别较研发费用高出1.22%、7.56%、1.38%、2.87%。
在ChatGPT诞生的2022年,科大讯飞的销售费用更是完成了对研发费用的反超。当年和2023年,科大讯飞的销售费用率(16.81%、18.24%)也均高过研发费用率(16.53%、17.72%)。
对于这一点,科大讯飞倒是很坦诚。在今年一季度的业绩说明会上,董事长刘庆峰也曾介绍,随着业务规模的扩大,公司的成本投入也在持续加大,除了本就规模相对较大的研发费用,今年科大讯飞在市场投入上也增加了不少。
依然不擅长赚钱
问题是,如此大的投入到底换来了什么?
一方面,是技术的迭代。去年5月,讯飞星火认知大模型正式发布,之后又经历了三轮迭代,在对标GPT-3.5的路上一路狂奔。
另一方面,是在科大讯飞一直以来的“平台+赛道”战略下,讯飞星火得以被投入不同的试验田。
“这些行业应用场景为科大讯飞提供了丰富的数据资源和场景验证机会,有助于其大模型的不断优化和完善,也能够使其大模型更加贴近实际应用需求”,盘古智库高级研究员江瀚告诉中国新闻周刊。
“讯飞星火已经成为公司人工智能产业化的基础平台,开始逐步在公司各业务赛道和开放平台中发挥越来越重要的支撑和引领作用。”在去年的财报里,科大讯飞写道。
不过中国新闻周刊注意到,科大讯飞列举了不少讯飞星火给公司各项业务带来的增益,譬如与中国移动联合发布能让商务人士方便转写和摘要通话的“商务速记”了,星火教师助手能帮老师们更轻松地备课了,政务大模型也让“一网统管”更能落地了,但这些大模型给原有业务升级的同时,能给公司带来多大收益,科大讯飞并未提及。
没提的原因,可能是因为不那么好看。
去年,大模型加持下的科大讯飞在教育领域、智慧城市、运营商版块的收入均有不同程度下滑。其中,教育和智慧城市作为科大讯飞两大业绩支柱,收入分别下降了8.85%、11.52%。
“科大讯飞推出的星火大模型虽然获得了不错的市场反响,但由于其B端市场占比有限,并不能对业绩整体提升有较高的推动作用。”万联证券投资顾问屈放表示,“科大讯飞近年来在C端市场的占比越来越重,而C端市场的各家大模型不存在太强的技术壁垒,因此竞争更多是在价格、用户体验和渠道上。”
也就是说,科大讯飞为B端客户提供的定制化大模型,短期内很难给业绩带来明显增量;而C端市场需求,短期在智能硬件上能靠涨价驱动营收提升,长期或许也很难持续大规模放量。
这在去年呈现出来的结果是,科大讯飞的研发跟上了,销售跟上了,营收却没跟上。2023年,科大讯飞的研发费用、销售费用分别同比增长11.89%、3.27%,但营收仅较上一年多了4.41%。
2021年,刘庆峰曾给科大讯飞定下到2025年实现“十亿用户,千亿收入,百亿生态”的奋斗目标。但时至2023年底,科大讯飞营收尚未跨过200亿元门槛。
这也让本就被质疑“不擅长赚钱”的科大讯飞,面临着更大的盈利挑战。
大模型赚钱有多难
投资者们对科大讯飞的信心也因此在动摇。
今年以来,科大讯飞的股价已跌去20.11%。即便科大讯飞预告其今年上半年营收、毛利预计增长15%~20%,且毛利增速高于收入增速,但在净利润为负的情况下,资本市场并没为这个难得的增长买单。
事实上,大模型的商业化本就尚无定数。
目前来看,大模型企业探索的变现路径主要有二:一是做面向C端用户的付费应用,如收费9.9元的妙鸭相机、文心一言连续包月49.9元的专业版会员等;另一条则是面向B端用户,包括提供API接口服务、嵌入式智能化解决方案、与行业结合做定制化应用及基于大模型的云服务等,譬如百川智能的闭源大模型面向B端收取API接口调用费用、华为推出可以匹配政务/金融/制造/气象等垂直领域的盘古3.0,以及为企业提供模型、算力、开发工具等一系列服务的百度和阿里等云平台。
但随着百模大战的热度渐渐退去,一系列问题暴露了出来。
首当其冲的便是技术成熟度尚且不足。“尽管国内大模型在技术上取得了一定的进展,但仍存在很多技术难题需要解决,如模型性能和稳定性”,CIC灼识咨询总监陈一心曾对中国新闻周刊指出。
此前,一道“9.11和9.9哪个更大”的小学生难度数学题难倒了一众海内外AI大模型。有媒体就此问题测试了12个大模型,结果却是,包括OpenAI的GPT-4o在内的9个大模型全都答错了。
除此之外,大模型企业对场景的理解程度,以及市面上大量大模型和相应产品趋于同质化的问题,也给企业们的商业化之路添上了更多不确定性。
“AI技术创新速度越来越快,这就要求企业不断投入研发。但在现有技术框架下,(企业们)难以推出具有突破性的产品或服务,无法满足市场快速变化的需求”,深度科技研究院院长张孝荣告诉中国新闻周刊,“在看不到明显优势的情形下,现在的投入未必会带来技术突破和市场占有率的提升,从而带动业绩增长。”
这也是张孝荣称大模型技术为“少数巨头的禁地”的原因——资金密集、技术密集,投入巨大而产出极少,行业竞争比其他领域更加激烈,风险极高。
盘和林认为,科大讯飞虽有一定的技术积累,但相较而言,其在大模型数据、算力、算法等基础层面的条件并未形成突出壁垒,且AI技术原创性不足、很多时候采取跟随战略,因而未来行业应用场景变现还有很长路要走。
“技术只是成功的一部分,能不能真的抢占市场,最终还得看产品好不好用、价格合不合理。”余丰慧也表示。
参考资料:
时代商业访谈录,2019年11月14日,时代周报
作者:石晗旭
编辑:余源
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