最近，科大讯飞股东减持的消息不断。据多家媒体报道，从1月28日到2月14日，深股通连续减持科大讯飞股份126.73万股，新持股量为1.09亿股，占公司A股总股本的4.71%。
根据官方信息显示，深股通是香港资本市场资金进入深交所的重要渠道，包括港资以及外资。
这不是科大讯飞第一次被减持，2020年年8月到20月，科大讯飞大股东中国移动曾减持1083.04万股。天眼查APP数据显示，减持后中国移动仍为科大讯飞大股东。
同样是股东减持，但两次减持背后透露出的信息可能完全不同，大股东中国移动减持可能更多的是出于自身的资金需求，而港资、外资的减持，可能有更多的看空因素。
从波峰到波谷，看科大讯飞的“另类”周期性
从K线图长线走势上来看，科大讯飞在资本市场的表现有明显的周期性。
从2008年到2011年，是智能手机快速普及的几年，在这个时期内，科大讯飞得益于讯飞输入法用户的快速增长，股价也一路上涨来到了历史的顶峰。后来，资本市场发现纯工具属性的输入法业务很难有效变现，于是科大讯飞在资本市场上一路下滑。
2011年下半年，苹果公司正式发布了iPhone 4S，人工智能语音助手Siri亮相，于是整个AI语音赛道从2012年开始爆发式增长，资本市场也再度上扬，从2013年到2016年，我们看到，AI语音技术开始大范围在手机端应用，科大讯飞迎来了资本市场上的另一波高峰。
那么，为什么2013年到2016年之间会出现低谷？是因为当AI技术大范围应用之后，资本市场发现这个赛道远远未到变现的时候，缺乏后续的增长动力。
2018年，随着百度AI战略初见成效，谷歌AI领域布局不断，以及AI智能驾驶赛道开始受到资本市场追捧。
到2019年，AI赛道开始降温：无论是技术应用上，还是资本市场上，AI赛道呈现出一种应用AI估值大于技术AI估值的逻辑。于是，科大讯飞在资本市场迎来一波快速增长后紧接着迅速回落。
2020年，新基建政策利好，资本市场再度回暖，科大讯飞又进入了新的周期。
从以上事实不难发现，科大讯飞在资本市场表现出来的周期性，与资本市场对AI技术赛道估值逻辑演化似乎有强烈的内在联系。
一方面，这既是AI科技企业的特性，也是科技行业在资本市场上的周期性的体现。
另一方面，客观上来讲，这似乎也能够说明，科大讯飞表现出来的价值具有明显的外部性：当行业处于上升期，估值随着上扬，当市场回归理性，估值就迅速回落。某种程度上来说，这可能也是自身缺乏核心长期价值的具象化。
我们试图通过财报，来窥视科大讯飞长期核心价值以及其作为科技企业的成长性。
对于AI科技企业来说，研发费用投入是一个重要的指标。而研发投入中有相当比例用于算法工程师的薪资。一般来说，算法工程师的薪资越高，研发团队就越稳定，对人才的吸引力也就越强，有利于科技企业的长期发展。
令人意外的是，根据科大讯飞财报数据显示，按照年报披露的6461名研发人员估算，上半年人均工资7.58万元，月均工资1.26万元，这样的工资水平放在AI算法赛道中并没有足够的吸引力，当然了，科大讯飞总部位于合法，虽然AI研发是香饽饽，但是在二线城市肯定达不到一线城市的同岗位收入水平也是客观事实。
从科大讯飞去年发布的年中财报来看，报告期内研发费用11.52亿元，比上年同期增长了23.05%，研发营收占比为18.2%，对比往年来看，其研发营收占比略有下降，到2020年后降至18.55%。
一方面，研发投入的力度上有所下降，另一方面，在研发投入的结构上，似乎也表明研发投入的效率有待提高。
从研发投入结构占比上来看，研发人员的薪资占比43%，占比最多的却是无形资产摊销。在科大讯飞的29.93亿元的无形资产账面价值中，专利技术为0、非专利技术1974万、土地使用权5.18亿和软件18.55亿元。
换句话来说，在以算法工程师为生产主力的企业中，软件工具支出可能要比研发人员的薪资支出还要高。
从盈利的角度来看，主营业务贡献了2.09亿元，但是非经常性损益2.09亿元，其中政府补贴为1.49亿元，炒股赚的为1.18亿元。政府补贴、炒股带来的收益超过了主营业务的贡献。在现金流方面，值得注意的是，2017年至2021年，公司半年报披露的经营性现金流常年为负，到2021年已经扩大至-17.34亿。
透过财报来看，似乎就不难理解深股通的持续减持。作为一家AI科技企业，科大讯飞表现出来很强的科技股周期性，但过强的周期性反而表明企业本身似乎没有太多“跨周期”能力。
对此，科大讯飞的策略似乎更像是押注政策风向下的短期增长。2021年下半年，教育行业双减政策出台，教育硬件行业迎来一轮新的爆发，科大讯飞也在发力教育硬件业务，推出了科大讯飞AI学习机等产品。
短期来看，行业热度之下，可能会一波小的反弹，长期来看，硬件对学习效果的影响有限，未来能否持续增长，有待深入观察。
减持背后，限制科大讯飞估值想象力的原因在哪？
AI是一个非常大的赛道，既遵循科技股增长的一般规律，也有AI科技自身细分领域的特点。
从整个科技赛道来看科技驱动的企业在资本市场更容易实现指数型增长。
库兹韦尔曾经说过，技术增长的指数特点导致技术发展将远超大多数人的认识，当技术发展迎来拐点，技术的爆炸性增长将颠覆一切。
我们以特斯拉为例，从2010年上市以来，特斯拉只用了11年的十年就达到了万亿美元的市值，其背后的深层逻辑就是技术的爆炸性增长，引发了资本市场上的指数级增长。
事实上，特斯拉之所以增长这么快，一方面，是AI自动驾驶技术应用越来越接近最终形态，另一方面，汽车行业足够大，足够容纳这么一家巨无霸科技企业。
AI科技赛道的估值一直都存在一种悖论：细分场景下的AI技术商业化落地更容易，但想象空间不足，而高技术密度的AI赛道，比如AI自动驾驶，赛道空间广阔，但商业化难度指数级增加。
换言之，AI企业在资本市场上的增长，要么受益于“技术应用价值周期”要么受益于“长期AI技术价值周期”。
这就不难理解为什么科大讯飞在资本市场上的波动：资本市场进入“AI技术应用价值周期”，估值会上扬，但长期来看，以全栈AI技术布局为重点，更加注重底层技术的AI企业在资本市场的估值想象力会更大。
为什么智能汽车行业想象力那么大？是因为特斯拉的带动下，这个行业既符合“AI技术应用价值周期”，也符合“长期AI技术价值周期”。
我们再来看看AI赛道的另一家企业。去年12月30日，某计算机视觉企业在港交所上市，上市，4个交易日涨了130%，市值最高冲过3200亿港币，在过去的两年里，该企业把更多的精力放到了AI算法的量产上。
资本市场的态度其实也体现出，长期AI技术价值周期即将到来，AI技术在垂类赛道的应用已经逐渐接近天花板。
事实上，当下的AI科技赛道的价值标准，正在从短期的场景应用广度转变为长期的技术价值密度。从整个AI行业的整体方向上来看，目前，AI发展处于弱人工智能时代向强人工智能发展过渡的阶段。这个阶段，整体上是由一个量变到质变的过程。
比如，某AI企业高管就曾表示，需要3500万个AI模型就能将物理世界数字化。
这可能意味着，一：全栈AI技术能力将成为接下来行业发展共识。二算法的量产能力可能更多影响AI企业在资本市场的定价。
也就是说，从资本价值判断的角度来看，未来支撑AI科技企业核心价值的，其实可能是实打实的AI技术壁垒。而对于科大讯飞而言，以往的AI技术壁垒似乎正在逐渐消失。
一方面，以百度为代表的大厂，开始在AI语音领域发力并取得成果；另一方面，垂直领域AI算法领域的技术壁垒，很容易被大厂用资金、人才优势攻破。
根据IDC2020年发布的《中国AI云服务市场半年度研究报告》中，在科大讯飞的强项中，阿里云、百度云上的语音AI市占率最高，其中阿里语音AI在智能语音、对话式AI、机器学习三大领域获得6个维度第一，并以44%、57%、29%的市占率位列三大领域市场份额第一。
换言之，在AI领域做深垂直品类壁垒，可能是个伪命题。深层来看，这可能也是近一段时间科大讯飞着急发力教育、硬件赛道的原因。
随着时间的推移，当AI科技的光环完全褪去后，科大讯飞可能需要为投资人讲一个AI之外的消费“故事”。或许，到那时资本市场再次评估这个曾经AI科技领域的先行者，会给出一个让人意想不到的结果。
玩家谢幕终有时，但AI价值长青。
本文来自微信公众号“向善财经”（ID：IPOxscj），作者：向善财经，36氪经授权发布。
