科大讯飞，为什么总差一个大结果？
2023年，科大讯飞给星火排过一张精确到月份的追赶表。
6月升级问答，8月升级代码和多模态，10月全面对标ChatGPT。那几年，大模型公司的发布会几乎都在回答同一个问题：谁能更快追上GPT。
科大讯飞没有给自己留出多少缓冲时间。
ChatGPT发布一周后，讯飞研究院拿出了一份百余页的调研报告；半个月后，大模型专项组成立，大量研究骨干被调入项目。当时董事长刘庆峰问讯飞研究院首席科学家魏思，什么时候能够追平ChatGPT，得到的回答是“半年到一年”。
后来星火按着这张时间表一路升级，公司研发投入也一路追高。这家公司至今也依旧保持着追赶最前沿模型的速度，今年9月7日，星火大模型已经走到X2.5。
只是同一时间里，中国AI市场已经长出了另一副样子。
在
AI没有功劳簿。
这是这家公司现在割裂性的一面：它做得早、投入久，甚至技术一直没有离开牌桌，但都不能换来足够多的用户和商业回报。
科大讯飞业务全景示意图，图/公司半年报
与此同时，当年那场追赶也还没结束，只是比赛的计分方式变了。
科大讯飞如今需要的，是一个比技术领先更完整的答案。
01、星火需要找到存在感
前几年，一家公司只要发布个大模型，就足以成为科技圈的头条，到了2026年，国内AI原生App月活用户已经接近5亿，用户到底在用哪一款产品，显然比发布会上又赢了几个测试集更能决定市场位置。
QuestMobile数据显示，6月份，
如今，讯飞星火也走到了第四个年头。
9月7日，科大讯飞发布星火X2.5。
2930亿总参数、300亿激活参数，继续使用全国产算力完成训练和推理，升级的重点放在代码和智能体。而就在几个月前，多模态模型X2-VL已经上线；更小的4B、1.7B端侧模型则支持最长100万Token上下文。
星火的模型路线仍在往前延伸，科大讯飞为此付出的成本同样在增加。
今年上半年，科大讯飞的研发投入已经超过30亿元，同比增长25.73%，比去年同期多出6亿元。财报明确提到，科大讯飞正继续加大大模型研发投入，云服务支出也从8554万元增加到1.68亿元。同期科大讯飞营收116.23亿元，同比增长6.52%。
钱、人和算力都还在往星火上集中，但直到今天，C端似乎始终没有出现一个与科大讯飞的AI投入相称的产品。
AI产品榜今年6月的统计中，讯飞星火App月活为236万，在国内AI应用中排名第22。甚至不需要拿它和数亿月活的
图/AI产品榜
作为国内最早一批公开发布的通用大模型，星火并不缺先发时间；科大讯飞手里还有语音、教育、医疗等多年积累。至少在前几年，它拥有的牌并不算少。
但显然，入场券没有变成用户优势。
翻开科大讯飞半年报，星火几乎无处不在。
从通用模型往下，星火已经衍生出语音、多模态、同传以及教育、医疗等行业大模型，又进入汽车座舱、金融、运营商和央国企项目，科大讯飞已经把星火铺进了自己经营多年的大部分业务。
但“讯飞星火”作为一款直接面对消费者的通用AI产品，却呈现出完全不同的存在感。
2023年大模型刚刚集体起跑时，一个底座模型本身就足以成为产品。
几年下来，模型能力开始快速扩散，
连科大讯飞自己的MaaS平台，如今都已经整合50多个主流开源模型，并兼容OpenAI、Anthropic的API协议。
当“拥有一个大模型”逐渐成为科技公司的基础配置，星火原本最重要的稀缺性也在下降。
科大讯飞这几年的选择，越来越清楚地指向行业场景。半年报里，大模型相关应用已经延伸到智能批阅、AIPC、汽车座舱、金融风控、企业智能体等领域。科大讯飞还披露，2026年上半年大模型中标数量和中标金额继续保持行业第一。
星火正越来越像一个藏在后台的技术底座，用户不一定直接使用“讯飞星火”，却可能在学习机、汽车、银行或者运营商服务里使用它的能力。
但一个无处不在的底座，并不天然等于一门足够好的生意。星火进入这些业务以后，到底创造了多少新增收入，又有多少只是维持原有产品竞争力所必须增加的投入，答案并不清晰。
今年上半年，科大讯飞研发投入占营业收入超过1/4；归母净亏损有所收窄，扣非净亏损却从3.64亿元扩大至6.37亿元。
虽然科大讯飞一直有明显的上下半年经营季节性，但研发投入增速明显高于收入增速，已经足以让“商业兑现”变得越来越重要。
图/科大讯飞半年报
教育、医疗、汽车、政企客户原本就是科大讯飞多年经营的市场，星火正在提高这些业务的AI含量，却还没有像当年的智能语音一样，为公司重新定义一个巨大的增量市场。
与此同时，C端没有出现强势入口，B端和行业市场的收益又分散在原有业务之中，三年前那个被寄予厚望的通用大模型，至今还没有明显改写科大讯飞的增长曲线。
02、科大讯飞开始失去确定性
科大讯飞其实不是GPT路线最早的信徒。
GPT-3出现后，讯飞研究院内部更看好BERT一类技术路线，对GPT的判断一度是有限投入、保持跟踪。
直到2022年11月30日，科大讯飞AI研究院副院长刘权看到了OpenAI对外发布ChatGPT的消息。一个星期后，他交出了一份关于ChatGPT 100多页的调研报告。
仅仅经过一个下午的测试，本来的”怀疑派“代表人物魏思给刘庆峰发去信息：大模型必须做。
几天之内，这个判断从研究院内部的技术讨论，变成了一项公司级工程。15个核心平台团队、数百名研发人员被调入项目，算力、数据、训练框架和模型算法分别组织团队推进；管理层级被压平，研发立即进入日汇报、周汇报的节奏。
这种场面在科大讯飞并不陌生。
2011年Siri发布后，刘庆峰问团队多久能做出中文语音助手，半年被嫌太慢，最后把时间压到四个月。十多年后面对ChatGPT，讯飞仍然习惯把一个巨大的技术变化迅速拆成一张进度表：差距在哪里，需要多少资源，什么时候追上。
这套方法曾经给科大讯飞带来过很高的回报。
智能语音还是稀缺技术时，识别准确率、多语种覆盖和远场交互每向前推进一步，都可能直接形成产品代差；学校、政府、运营商和汽车厂商也愿意为这种能力付费。技术攻关与商业回报之间虽然隔着产品化和交付，却始终存在一条相对清楚的路径。
久而久之，这家公司形成了一种很强的组织经验：只要技术方向判断正确，剩下的事情可以通过持续投入和工程能力解决。
星火几乎是这套经验最完整的一次复制。
那次会议就已经决定科大讯飞要把资源All in大模型，并在随后迅速确定了“1+N+X”的发展战略。
“1”是核心的底座，“N”是科大讯飞自有赛道的自有产品，“X”便是生态。
图/讯飞开放平台官微
这套设计几乎沿用了科大讯飞过去二十多年的商业化经验。先把底层技术做出来，再进入明确场景，让技术能力在行业里沉淀，最后向更多产品和用户扩散。
但到了今天，最需要重新检验的恰恰是这条因果链。
大模型与过去的智能语音有一个很大的区别：底座能力扩散得更快。
早年的智能语音，一项能力做到足够领先，往往可以换来几年甚至更长时间的商业窗口。但大模型时代，技术优势能够独占的时间越来越短。
随着开源模型迅速逼近，API价格不断下探，一家公司可能即使没有从零训练出最强模型，也能够很快获得相当不错的通用能力。技术差距还会存在，却很难像早年的语音识别那样长期保持稀缺。
大模型的技术迭代，即使相差三个月，就有可能造成与上一代产品之间的鸿沟。从2023年5月份发布星火大模型，短短一年时间，星火就迭代了6次。
但如今市场已经不再按照进度表分配胜利了。
科大讯飞过去很多次追赶，都有一个相对清楚的终点。识别准确率追上去，多语种补齐，工程问题解决以后，原来的短板也就相应缩小。
大模型没有这么干脆。
模型能力追上之后，还要面对产品定义、用户习惯、流量分发、开发者生态和商业成本。这里面很多事情，已经超出了单纯增加研发人员、算力和训练轮次能够解决的范围。
这会让科大讯飞过去最熟悉的一条经验开始失去确定性。
模型有没有追上某个benchmark其实没那么重要了。真正发生变化的是，中国大模型竞争的评价标准已经从“模型能力能否追上Chat GPT”，转向谁能真正占据用户、企业和下一代AI入口。
而讯飞在前一个问题上的投入非常坚决，在后一个问题上的结果，目前远没有当年的目标那么漂亮。
03、不缺好产品，但下一个入口在哪？
科大讯飞并不缺消费端的“品类冠军”。
移动互联网刚刚起来时，它做
十多年过去，科大讯飞手里的消费者产品比当年丰富得多。
学习机、录音笔、翻译机、翻译耳机、智能办公本、阅读器，今年又增加了AI眼镜，这些终端产品几乎排满了财报里消费者业务的几页。
不少产品仍然能拿出漂亮的细分成绩：智能办公本海外销量同比增长超过120%，阅读器销量增长6倍；翻译机连续10年在618期间保持主要电商平台销售额领先，AI翻译耳机在国内细分市场GMV占比达到61%，AI录音笔也连续多年保持高端市场销售领先。
图/科大讯飞半年报
单看每个产品，科大讯飞似乎都能找到自己的位置。但放回整张财报，商业回报就没那么性感了。
2026年上半年，科大讯飞智能硬件收入7.32亿元，同比下降15.96%。学习机没有计入这一科目，而是归在智慧教育，但它上半年同样受到芯片、存储涨价和阶段性缺货影响，销量没有达到预期。
很多单品仍然占据品类前列，整个硬件业务却在收缩。
某种意义上，这和科大讯飞过去形成的产品方法论有关。
过去很长一段时间，科大讯飞很擅长“把已有AI能力装进一个具体硬件”，录音笔需要转写，就把语音识别能力放进去；翻译机需要跨语言，就把机器翻译放进去。
但生成式AI这一波最有价值的硬件机会，却在要求科技公司重新定义设备本身。
AI眼镜、AI手机、AI PC争夺的已经是下一代交互入口。产品需要重新回答的，是设备本身应该因为AI变成什么。
科大讯飞今年的AI眼镜已经装入实时翻译、视觉内容抓取和文档生成等能力，但这些功能仍然能看见很强的讯飞传统：把语音、翻译和办公这些已经成熟的能力继续向新硬件迁移。
从这个角度来看，那讯飞现在的产品思路，究竟还是“AI能力+成熟硬件”，还是已经真正形成了AI-native产品能力？
2023年星火发布时，科大讯飞已经强调过，模型最终要进入场景，商业生态才是价值所在。这个判断没有错。三年下来，它最不缺的也已经是场景：学习、会议、翻译、办公、汽车、医疗，大模型几乎可以沿着原有业务继续向下渗透。
难题反而变成了另一件事。
过去，场景越多，意味着技术有更多地方可以兑现；到了生成式AI时代，分散在不同场景里的能力、产品和用户，能不能重新被组织起来，开始决定一家公司的C端上限。
教育或许可以成立，但通用AI助手目前还没有给出同样的答案。
科大讯飞缺的到底还是场景，还是一个能够把这些场景重新组织起来的AI时代核心产品？
04、科大讯飞要回答的，不止一个问题
如果说C端还在寻找下一个入口，科大讯飞今年最明确的增长，反而出现在另一端。
2026年上半年，讯飞开放平台收入37.05亿元，同比增长36%，已经超过智慧教育，成为公司规模最大的单项业务。其中，大模型API和MaaS平台服务收入同比增长约70%。
再细算一下，上半年，科大讯飞总营收从109.11亿元增加到116.23亿元，净增约7.12亿元；开放平台一项，就比去年同期多出了约9.81亿元。也就是说，开放平台贡献的收入增量已经超过整个集团的净增量，其他业务合计反而抵消掉了其中约2.7亿元。
早几年，项目型G端其实是科大讯飞较为重要的板块。
2021年，仅智慧城市里的信息工程、数字政府、智慧政法三项收入加起来就接近50亿元，占公司收入27%左右；2025年这三块合计已经降到35亿元左右，占比约13%。其中信息工程收入从2021年的28.5亿元降到2025年的13亿元。
2026年上半年，信息工程又同比下降约35%，数字政府和智慧政法则分别增长16.48%和12%，整个G端最终下降2.65%。这轮收缩并非完全被动，科大讯飞已经明确提出收缩传统项目型业务，把更多经营资源转向回报更高、现金流更强的C端和B端。
显然科大讯飞自己也知道，过去依赖政企项目做大的模式不够好了。
这几年科大讯飞一直强调“做强C端、做深B端、优选G端”，但到2026年，最明确的新增长并没有首先出现在超级App或者消费硬件上，而是来自API、MaaS、模型服务和开发者平台这些更偏B端基础设施的业务。
但问题又来了。
上半年开放平台收入虽然已经达到37亿元，但毛利率只有20.21%，智慧教育收入34.9亿元，毛利率却有51.72%。换算下来，两项业务收入已经十分接近，但前者贡献的毛利约7.5亿元，后者约18.1亿元。
图/科大讯飞半年报
换句话说，科大讯飞目前规模最大、增长最明显的业务，恰恰也是一块毛利率并不高的业务。投入越来越大以后，新业务能不能产生比过去更好的经济性？现在还没有答案。
按照科大讯飞的GBC联动设想，教育、医疗等项目仍然被视为技术和行业能力的来源，再向企业和消费者市场输出，最终把过去偏项目制的生意，变成多一些可以复制的产品和用户收入。
这套战略背后，其实装着科大讯飞二十多年最厚的资产：语音技术、教育和医疗Know-how、政府和央国企客户、自主可控，以及一套庞大的开发者生态。
这些东西没有因为大模型出现而失效。
2019年被列入实体清单之后，科大讯飞花了很长时间补国产算力和自主可控；今天，当央国企、金融、医疗需要在国产算力上部署大模型时，这些经历反而变成了进入门槛。
只是生成式AI重新排列了它们的价值顺序。
过去，技术足够强、行业扎得足够深，就有机会沿着一个个场景把生意做出来。现在，C端要争用户和入口，B端要和云厂商争企业的AI基础设施，底层模型又在快速开源和降价。科大讯飞过去最强的那部分依然值钱，却已经不自动等于下一代AI公司的胜利条件。
星火走到第四年，科大讯飞真正需要回答的是——
那些过去二十多年帮它赢下一个又一个市场的能力，最终会把它送到大模型产业链的哪一层；而站在那个位置上，科大讯飞还能留下多少用户、多少利润，以及多大的下一代增长空间。
本文来自微信公众号“听潮TI”，作者：贺颖，36氪经授权发布。
