要返回每个大陆的红酒消耗（`wine_servings`）的描述性统计值，我们需要分组数据，然后对特定列进行描述性统计分析。让我们分析每个选项：

- **A: `drinks.groupby('continent')["wine_servings"].describe()`**

- 这个选项首先通过`groupby('continent')`对数据按`continent`进行分组，然后对每个组的`wine_servings`列计算描述性统计。这正是我们需要的操作。

- **B: `drinks.groupby('continent').wine_servings.describe()`**

- 这个选项与A相同，只是采用了另一种属性访问的写法（`drinks.groupby('continent').wine_servings`），效果是一样的，因此也是正确的。

- **C: `drinks.groupby('continent').describe()`**

- 这个选项对每个`continent`分组后，计算所有数值列的描述性统计值，而不仅仅是`wine_servings`。虽然这包含了我们想要的信息，但超出了问题的要求，因为它还包括了其他列的统计信息。

- **D: `drinks.wine_servings.describe()`**

- 这个选项对整个数据集的`wine_servings`列进行描述性统计，而不是按大陆分开的。因此，这个选项不符合问题要求。

**正确答案是：A 和 B。**

这两个选项对每个大陆的红酒消耗进行分组后，计算描述性统计值，准确满足问题的要求。