视讯！业绩亏损竟无影响？科大讯飞年内实现股价翻番讯飞星火大模型将于5月6日上线

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视讯！业绩亏损竟无影响？科大讯飞年内实现股价翻番讯飞星火大模型将于5月6日上线

来源：同花顺财经时间： 2023-04-21 12:49:36

4月20日，科大讯飞（002230）(002230.SZ)发布2022年年报和2023年一季报，并于晚间召开的业绩说明会。数据显示，2022年，科大讯飞实现营业收入188.2亿元，同比增长2.77%；归属于上市公司股东的净利润5.61亿元，同比下降63.94%。2023年第一季度，科大讯飞业绩依旧不佳，其营业收入为28.88亿元，同比下降17.64%；归属于上市公司股东的净亏损5789.53万元，同比由盈转亏。

从二级市场看，作为AI概念股，今年以来，科大讯飞持续火热。股价从1月3日32.83元/股左右一路震荡上行，并在4月初触及70.10元/股的历史新高，此后有所回调。截至4月20日收盘，该股报63.95元/股，累计涨幅达94.79%，近乎翻番。

(资料图)

公司公告称，面对认知智能技术阶跃带来的重大机遇，公司依托认知智能全国重点实验室的长期积累，于2022年12月15日启动了“1+N认知智能大模型专项攻关”，将于2023年5月6日正式发布讯飞星火大模型。其中“1”是通用认知智能大模型算法研发及高效训练底座平台，“N”是应用于教育、医疗、人机交互、办公等多个领域的专用大模型版本。

对于讯飞星火大模型，科大讯飞执行总裁吴晓如在回应相关问题时表示，此次大模型绝不仅仅是生成式AI，而是会对社会产生全面影响的全新变革，会带来整个互联网甚至信息产业的重塑。他预计，两年内，所有APP会基于大模型重写一遍。

持续“大手笔”投入研发，预计Q2业绩正向增长

年报数据显示，2022年，科大讯飞实现营业收入188.2亿元，同比增长2.77%；归属于上市公司股东的净利润5.61亿元，同比下降63.94%。归属于上市公司股东的扣除非经常性损益的净利润4.18亿元，同比下降57.31%。

此外，科大讯飞也持续加大研发投入。财报显示，2022年研发投入33.55亿元，同比增长14.28%。研发投入的持续增长推动人工智能核心核心技术不断取得进步。2022年，公司在人工智能关键核心技术领域累计摘取16项国际人工智能大赛的冠军，其中在认知智能领域获得13项冠军。

面对2023年经营计划，科大讯飞表示，一方面，在核心技术层面始终保持国际领先，抢抓大模型发展机遇，用国际领先的核心技术为实际业务应用提供坚实保障，持续树立技术壁垒和领先优势；另一方面，积极推动人工智能相关技术的规模应用，实现人工智能技术与多行业、多领域的深度结合。

季报数据显示，2023年第一季度，科大讯飞业绩依旧不佳，其营业收入为28.88亿元，同比下降17.64%；归属于上市公司股东的净亏损5789.53万元，同比由盈转亏；归属于上市公司股东的扣除非经常性损益的净亏损3.38亿元，同比由盈转亏。具体来看，2023年Q1个册业务收入增速47%、2023年Q1学习机业务收入增速20%、2023年Q1翻译机GMV增速122%、2023年Q1办公本GMV增速55%。

对于一季度业绩亏损，科大讯飞解释称，由于去年12月份和今年1月份特殊的社会经济客观环境，当期无法推进项目进程和合同签署等工作，随后又面临春节假期，较多大项目在一季度的进程出现了延迟，影响了收入的实现进度。一季度的特殊社会经济环境对公司的影响属于短期冲击，不影响公司长期经营基本面。

在业绩说明会上，科大讯飞强调，预计Q2将实现正向增长，全年有信心实现高质量增长。公司有信心实现二季度收入和毛利的正向增长。随着相关影响逐步消除，公司核心运营型和流水型业务拓展保持良好的增长势头，为全年高质量增长夯实了基础。

还有一点，公司被列入美国实体清单，从供应链到相关的合同签署需要调整的过程，经过去年四季度和今年一季度的努力，主要调整已基本完成。此外，公司依托认知智能全国重点实验室的长期积累，于去年底启动了“1+N认知智能大模型专项攻关”，将于今年5月6日正式发布讯飞星火大模型。上述攻关项目的新增投入一定程度上影响了当期利润，但是会带来公司已有产品竞争力的显著提升。

AI大模型切入专业领域，5大产品或迎颠覆性改变

在此次业绩说明会上，科大讯飞称大模型能力将应用在讯飞AI学习机、讯飞听见、讯飞智能办公本、讯飞智慧驾舱、讯飞开放平台等5项产品。科大讯飞总裁吴晓如认为，认知智能大模型为各领域带来颠覆式影响，它改变信息分发获取模式、革新内容生产模式等。

在提问环节，众多投资机构的问题几乎百分百聚焦于科大讯飞即将发布的讯飞星火认知大模型。对此，吴晓如在回应相关问题时表示，此次大模型绝不仅仅是生成式AI，而是会对社会产生全面影响的全新变革，会带来整个互联网甚至信息产业的重塑。他预计，两年内，所有APP会基于大模型重写一遍。

不过，在回答关于大模型是否有足够算力支撑的问题时，吴晓如的回答比较模糊，只是表示不会像OpenAI那样需要耗费百亿美金，不会需要那么多人力资金。

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