>> 平安证券-科大讯飞(002230)二季度营收恢复增长,星火大模型将持续加强公司人工智能核心竞争力-230713
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2023/7/13 |
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来源: |
平安证券 |
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作者: |
闫磊,付强 |
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事项: 公司公告2023年半年度业绩预告,预计2023年上半年实现归母净利润5500万元至8000万元,同比下降71%至80%;实现扣非归母净利润-3.3亿元至-2.7亿元,相比上年同期减少5.49亿元至6.09亿元。 平安观点: 公司2023年上半年利润承压,但第二季度营收和毛利已恢复增长。公司预计2023年上半年实现归母净利润5500万元至8000万元,同比下降71%至80%;实现扣非归母净利润-3.3亿元至-2.7亿元,相比上年同期减少5.49亿元至6.09亿元。公司2023年上半年利润承压,主要是因为:公司于2019年被列入美国实体清单后,2022年10月7日,美国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,公司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。公司2023年第一季度营业收入和毛利分别同比下降17.64%和14.89%。公司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,同比增长约10%,环比增长约70%;预计实现毛利约19亿元,同比增长约7%,环比增长约60%;此外,公司第二季度完成经营活动产生的现金流量净额超1亿元,同比增加逾5.5亿元。公司第二季度已实现营收、毛利和经营性现金流净额的恢复增长,业绩转暖,我们判断,公司下半年业绩表现将持续向好。 公司星火大模型将持续加强公司人工智能核心竞争力。公司于2023年5月6日正式发布“讯飞星火认知大模型”,并于6月9日如期升级到“讯飞星火认知大模型V1.5”。公司星火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。当前,星火大模型赋能公司现有产品,助推公司相关产品营收实现快速增长。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,进一步增强了公司产品的竞争力。讯飞星火认知大模型发布后,2023年5月~6月,公司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%。公司讯飞星火认知大模型让国产大模型架构在自主创新的软硬件基础之上,实现了核心技术底座自主可控,让AI产业发展根植在自主创新的根基上。公司与华为昇腾等强强联合,合力打造完全基于国产算力基础的认知大模型。目前,面向重点行业可私有化部署的自主可控行业大模型,已经与众多行业头部客户达成合作意向。公司讯飞星火认知大模型助力讯飞开放平台开发者生态蓬勃发展。截至2023年6月30日,讯飞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。综上,公司星火大模型赋能现有产品已经初见成效,并实现了国产大模型核心技术底座自主可控。另外,公司星火大模型推动公司讯飞开放平台开发者生态蓬勃发展。我们认为,“讯飞星火认知大模型”的持续迭代升级,将持续提高公司在人工智能领域的核心竞争力,为公司在数字经济时代长期可持续发展奠定坚实基础。 盈利预测与投资建议:我们维持对公司2023-2025年的业绩预测,EPS分别为0.67元、0.88元和1.17元,对应7月12日收盘价的PE分别约为101.7、77.2、58.2倍。公司是我国人工智能领域龙头企业,5月30日,公司被授予工信部下设大模型工作组的副组长单位,参编中国信通院大模型标准体系2.0建设。7月7日,在2023世界人工智能大会上,公司被授予国家人工智能标准化总体组大模型专题组联合组长单位。“讯飞星火认知大模型”的持续迭代升级,将持续提高公司在人工智能领域的核心竞争力,公司在我国人工智能领域的龙头地位将进一步巩固。我们认为,星火认知大模型在教育、办公、医疗、工业等场景的持续落地,将为公司发展带来巨大的想象空间。我们看好公司的未来发展,维持“推荐”评级。 风险提示:(1)竞争加剧风险。公司以人工智能技术及应用作为核心业务,在ChatGPT浪潮下,人工智能产业竞争将更加激烈,市场竞争加剧可能影响公司业绩。(2)星火大模型产品发展低于预期。公司星火大模型持续升级,并在教育、办公、医疗、工业等场景持续落地,未来星火大模型还将向更广阔的产业领域延伸。若产品的市场拓展不及预期,则公司星火大模型产品发展将存在低于预期的风险。(3)商业化进程缓慢。人工智能技术要产生商业价值,仍需依靠合适的应用场景以落地,如因市场接受度低或其他因素导致落地进展缓慢,也将对公司经营造成压力。
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