最近,科大訊飛股東減持的消息不斷。據多家媒體報道,從1月28日到2月14日,深股通連續減持科大訊飛股份126.73萬股,新持股量為1.09億股,占公司A股總股本的4.71%。
根據官方信息顯示,深股通是香港資本市場資金進入深交所的重要渠道,包括港資以及外資。
這不是科大訊飛第一次被減持,2020年年8月到20月,科大訊飛大股東中國移動曾減持1083.04萬股。天眼查APP數據顯示,減持后中國移動仍為科大訊飛大股東。

同樣是股東減持,但兩次減持背后透露出的信息可能完全不同,大股東中國移動減持可能更多的是出于自身的資金需求,而港資、外資的減持,可能有更多的看空因素。
從波峰到波谷,看科大訊飛的“另類”周期性
從K線圖長線走勢上來看,科大訊飛在資本市場的表現有明顯的周期性。

從2008年到2011年,是智能手機快速普及的幾年,在這個時期內,科大訊飛得益于訊飛輸入法用戶的快速增長,股價也一路上漲來到了歷史的頂峰。后來,資本市場發現純工具屬性的輸入法業務很難有效變現,于是科大訊飛在資本市場上一路下滑。
2011年下半年,蘋果公司正式發布了iPhone 4S,人工智能語音助手Siri亮相,于是整個AI語音賽道從2012年開始爆發式增長,資本市場也再度上揚,從2013年到2016年,我們看到,AI語音技術開始大范圍在手機端應用,科大訊飛迎來了資本市場上的另一波高峰。
那么,為什么2013年到2016年之間會出現低谷?是因為當AI技術大范圍應用之后,資本市場發現這個賽道遠遠未到變現的時候,缺乏后續的增長動力。
2018年,隨著百度AI戰略初見成效,谷歌AI領域布局不斷,以及AI智能駕駛賽道開始受到資本市場追捧。
到2019年,AI賽道開始降溫:無論是技術應用上,還是資本市場上,AI賽道呈現出一種應用AI估值大于技術AI估值的邏輯。于是,科大訊飛在資本市場迎來一波快速增長后緊接著迅速回落。
2020年,新基建政策利好,資本市場再度回暖,科大訊飛又進入了新的周期。
從以上事實不難發現,科大訊飛在資本市場表現出來的周期性,與資本市場對AI技術賽道估值邏輯演化似乎有強烈的內在聯系。
一方面,這既是AI科技企業的特性,也是科技行業在資本市場上的周期性的體現。
另一方面,客觀上來講,這似乎也能夠說明,科大訊飛表現出來的價值具有明顯的外部性:當行業處于上升期,估值隨著上揚,當市場回歸理性,估值就迅速回落。某種程度上來說,這可能也是自身缺乏核心長期價值的具象化。
我們試圖通過財報,來窺視科大訊飛長期核心價值以及其作為科技企業的成長性。
對于AI科技企業來說,研發費用投入是一個重要的指標。而研發投入中有相當比例用于算法工程師的薪資。一般來說,算法工程師的薪資越高,研發團隊就越穩定,對人才的吸引力也就越強,有利于科技企業的長期發展。
令人意外的是,根據科大訊飛財報數據顯示,按照年報披露的6461名研發人員估算,上半年人均工資7.58萬元,月均工資1.26萬元,這樣的工資水平放在AI算法賽道中并沒有足夠的吸引力,當然了,科大訊飛總部位于合法,雖然AI研發是香餑餑,但是在二線城市肯定達不到一線城市的同崗位收入水平也是客觀事實。
從科大訊飛去年發布的年中財報來看,報告期內研發費用11.52億元,比上年同期增長了23.05%,研發營收占比為18.2%,對比往年來看,其研發營收占比略有下降,到2020年后降至18.55%。
一方面,研發投入的力度上有所下降,另一方面,在研發投入的結構上,似乎也表明研發投入的效率有待提高。
從研發投入結構占比上來看,研發人員的薪資占比43%,占比最多的卻是無形資產攤銷。在科大訊飛的29.93億元的無形資產賬面價值中,專利技術為0、非專利技術1974萬、土地使用權5.18億和軟件18.55億元。
換句話來說,在以算法工程師為生產主力的企業中,軟件工具支出可能要比研發人員的薪資支出還要高。
從盈利的角度來看,主營業務貢獻了2.09億元,但是非經常性損益2.09億元,其中政府補貼為1.49億元,炒股賺的為1.18億元。政府補貼、炒股帶來的收益超過了主營業務的貢獻。在現金流方面,值得注意的是,2017年至2021年,公司半年報披露的經營性現金流常年為負,到2021年已經擴大至-17.34億。
透過財報來看,似乎就不難理解深股通的持續減持。作為一家AI科技企業,科大訊飛表現出來很強的科技股周期性,但過強的周期性反而表明企業本身似乎沒有太多“跨周期”能力。
對此,科大訊飛的策略似乎更像是押注政策風向下的短期增長。2021年下半年,教育行業雙減政策出臺,教育硬件行業迎來一輪新的爆發,科大訊飛也在發力教育硬件業務,推出了科大訊飛AI學習機等產品。
短期來看,行業熱度之下,可能會一波小的反彈,長期來看,硬件對學習效果的影響有限,未來能否持續增長,有待深入觀察。
減持背后,限制科大訊飛估值想象力的原因在哪?
AI是一個非常大的賽道,既遵循科技股增長的一般規律,也有AI科技自身細分領域的特點。
從整個科技賽道來看科技驅動的企業在資本市場更容易實現指數型增長。
庫茲韋爾曾經說過,技術增長的指數特點導致技術發展將遠超大多數人的認識,當技術發展迎來拐點,技術的爆炸性增長將顛覆一切。
我們以特斯拉為例,從2010年上市以來,特斯拉只用了11年的十年就達到了萬億美元的市值,其背后的深層邏輯就是技術的爆炸性增長,引發了資本市場上的指數級增長。
事實上,特斯拉之所以增長這么快,一方面,是AI自動駕駛技術應用越來越接近最終形態,另一方面,汽車行業足夠大,足夠容納這么一家巨無霸科技企業。
AI科技賽道的估值一直都存在一種悖論:細分場景下的AI技術商業化落地更容易,但想象空間不足,而高技術密度的AI賽道,比如AI自動駕駛,賽道空間廣闊,但商業化難度指數級增加。
換言之,AI企業在資本市場上的增長,要么受益于“技術應用價值周期”要么受益于“長期AI技術價值周期”。
這就不難理解為什么科大訊飛在資本市場上的波動:資本市場進入“AI技術應用價值周期”,估值會上揚,但長期來看,以全棧AI技術布局為重點,更加注重底層技術的AI企業在資本市場的估值想象力會更大。
為什么智能汽車行業想象力那么大?是因為特斯拉的帶動下,這個行業既符合“AI技術應用價值周期”,也符合“長期AI技術價值周期”。
我們再來看看AI賽道的另一家企業。去年12月30日,某計算機視覺企業在港交所上市,上市,4個交易日漲了130%,市值最高沖過3200億港幣,在過去的兩年里,該企業把更多的精力放到了AI算法的量產上。
資本市場的態度其實也體現出,長期AI技術價值周期即將到來,AI技術在垂類賽道的應用已經逐漸接近天花板。
事實上,當下的AI科技賽道的價值標準,正在從短期的場景應用廣度轉變為長期的技術價值密度。從整個AI行業的整體方向上來看,目前,AI發展處于弱人工智能時代向強人工智能發展過渡的階段。這個階段,整體上是由一個量變到質變的過程。
比如,某AI企業高管就曾表示,需要3500萬個AI模型就能將物理世界數字化。
這可能意味著,一:全棧AI技術能力將成為接下來行業發展共識。二算法的量產能力可能更多影響AI企業在資本市場的定價。
也就是說,從資本價值判斷的角度來看,未來支撐AI科技企業核心價值的,其實可能是實打實的AI技術壁壘。而對于科大訊飛而言,以往的AI技術壁壘似乎正在逐漸消失。
一方面,以百度為代表的大廠,開始在AI語音領域發力并取得成果;另一方面,垂直領域AI算法領域的技術壁壘,很容易被大廠用資金、人才優勢攻破。
根據IDC2020年發布的《中國AI云服務市場半年度研究報告》中,在科大訊飛的強項中,阿里云、百度云上的語音AI市占率最高,其中阿里語音AI在智能語音、對話式AI、機器學習三大領域獲得6個維度第一,并以44%、57%、29%的市占率位列三大領域市場份額第一。
換言之,在AI領域做深垂直品類壁壘,可能是個偽命題。深層來看,這可能也是近一段時間科大訊飛著急發力教育、硬件賽道的原因。
隨著時間的推移,當AI科技的光環完全褪去后,科大訊飛可能需要為投資人講一個AI之外的消費“故事”;蛟S,到那時資本市場再次評估這個曾經AI科技領域的先行者,會給出一個讓人意想不到的結果。
玩家謝幕終有時,但AI價值長青。
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