摘要: 人工智能(AI) 技术的快速发展为AIGC (生成式人工智能) 企业带来巨大商业价值, 同时也对传统企业估值方法提出新的挑战。以科大讯飞为研究对象, 针对AIGC 企业高成长性、高研发投入和无形资产占比高等特点,对传统剩余收益模型进行改进: 首先引入持续经营价值(CV) 修正无限期经营假设的偏差; 其次结合杜邦分析体系, 动态解构剩余收益来源, 将剩余收益分解为销售净利率、资产周转率和权益乘数的动态关联; 最后量化长期风险影响, 采用线性风险因子调整长期价值测算。实证结果表明, 改进后的模型估值结果显著优于传统模型。