科大讯飞的中场时刻

撰文| 文烨豪

编辑| 吴先之

过去一年，AI赛道一如往日般热闹。不同之处在于，相较于过往的混沌，眼下热闹之余，AI玩家们的基本面亦在被清晰分型。

一类紧抓叙事，不断制造新故事，用想象空间博取生存空间；一类深耕一方，擅长在某一点上抵达极致，强在深度，弱在横截面。还有一类则擅长驾驭复杂，以业务多元修炼韧性。

三种路径，并无高低之分，只是不同基因的企业，所选择的不同的生存方式。而科大讯飞属于第三类——少有惊艳的爆发，却能在冗长链路中沉淀。

但过去两年，科大讯飞的重心似乎正在移动，不再只靠“稳”立身——从重注算力底座，到大模型迭代提速，再到加码AI硬件，都透着意欲往前迈步的信号。

真正值得追问的，这一系列动作背后的逻辑——从哪里出发，又想抵达什么位置。

种因在前，结果在后

尽管过去几年，全球AI 行业的主旋律是“速度”，但如果说最近一年，国内AI公司有谁在明显提速，科大讯飞绝对位列其中。

作为一贯稳扎稳打的成熟AI厂商，科大讯飞既不同于财力雄厚的科技巨头，亦非需赌上身家薄搏命的初创玩家，却依然将大量弹药射向战场。

尤其是最近两年，其突然将研发投入拧至多年未见的高度，好似在重走创业路。2025年前三季度，科大讯飞研发投入达到31.88亿元——同一统计口径下，持续性的增压，使其研发投入较两年前抬高了近三成。

这些投入分散在几个关键点位——算力底座、大模型平台、AI 硬件、行业服务等，数条战线的同步前冲。

以星火大模型为例，作为由全国产算力训练出的大模型，其今年的节奏几乎是一路提速。

年初，星火V4.0 Turbo刚落地，科大讯飞立刻把国产算力推到深度推理模型X1的训练上；4月，X1被往前推一格，把“快思考 / 慢思考”统一进同一模型框架；到了 11 月，迭代升级后的X1.5被端上桌，继续向深水区逼近。

短短十个月，三次版本大跳，除却模型迭代本身，或许亦有着战略层面的考量。

国产算力底座，既是其大模型的地基，亦是科大讯飞极力对外刻画的形象。只是，在过往，国产算力更多承担“可用”而非“极限”的角色，而星火不断“撞击”底座，本身就是磨刀。因此，科大讯飞必须一直往前跑，让模型迭代本身去证明国产算力的成熟度。

除却模型迭代，科大讯飞硬件侧的动静同样密集。从办公本、翻译耳机，到 AI 黑板、智慧座舱，科大讯飞不断铺设新的场景，让星火跑入其中。

过去两年，大模型行业的竞争也在悄悄换轨。表面上玩家们仍执着于比参数、比推理速度、比多模态，做应用、做端侧、做智能体，但绝大多数产品的使用频率，还是太低。

低频场景很难对模型形成反哺，亦无法形成用户粘性，更难以跑通商业闭环。这就是为什么那么多 AI App、AI 网站、AI 功能昙花一现，因为它们都没有找到属于AI的高频场景。

相比之下，只有那些具备重复性、刚性的场景，才具备撬动杠杆的可能。

AI学习机就是一个经验证的场景样本。其活在每个家庭里几乎都会发生的场景——做题、困惑、纠错、反馈、再学习。对有孩子的家庭而言，这一场景作为刚需场景，长期存在、周期性重复，且天然适配AI的能力圈。

也正因此，AI学习机几乎成了国内少数真正飞入“千家万户”的AI硬件产品。

但其只是一个先被跑通的方向。表面上看，科大讯飞的布局横跨教育、医疗、政务、办公、硬件等多个方向，似乎摊子铺得很开，但实则都属于同一个动作——继续种因。

其不是“赌一枪”，看能不能命中，而是把路径铺宽，播撒诸多种子，盼望着能在未来某个节点抵达收益曲线的另一端。

只是，回到商业现实，这些“因”并没有立刻结成“果”。现在的科大讯飞，正站在一个悬而未决的临界点——所有重要的“因”都播下了，却还未进入可以自己成长的阶段。

2025年前三季度，科大讯飞研发、销售成本均在上涨，但营收增速仍维持在低双位数、利润改善有限——飞轮尚未到达加速点，所有动作都在蓄力。

而在这一节点来临之前，一切都是土壤，一切亦是压力。

中年讯飞，中场突围

当AI产业来到下半场，玩家们之间的差异，或许在于禀赋——敢押多大的筹码，能承担多长的亏损周期，最终决定了每家公司走上怎样的路。

比如阿里、字节，选择把模型做大做深，并押注基础设施，因为它输得起，而部分同样拥抱AI浪潮的行业厂商，则每走一步，都试图同自身业务场景绑定，生怕真金白银打水漂。

在此维度上，科大讯飞并没有巨头的坦荡，亦没有新晋玩家的勇气和轻盈，其更像个闯荡中的中年人——手里有家底、背后有家人、肩上有责任，知道必须赌些什么，却又不敢随便下注。

酝酿许久后，“更懂你的AI”，成为了科大讯飞的新赌局。这意味着，科大讯飞的大模型观正从强调功能价值的“有用”，转向更切合实际问题的“懂你”。

这背后，既显露着科大讯飞野心，亦是其“不得不”的必然。

工具类产品的终局，永远是三个词——更快、更强、更便宜。

AI赛道亦是如此，在大模型竞逐中，算力规模、迭代速度、资源密度，这些都不是玩家“努力”便能改变的。

资源差距一旦形成，就是一道会随着时间不断加宽的鸿沟，纵使玩家们如何优化算法、提升效率，始终无法改变“总量级” 。毕竟，巨头可以用数倍乃至数十倍的投入，把最底层、最基础的功能价值的门槛不断抬升——让所有不在重量级上的玩家永远看见门，却摸不到门框。

比如OpenAI，据悉，其预计将在2025至2035年间，在硬件与云基础设施上，投入将超过1.15万亿美元。

国内以阿里为例，今年2月，阿里宣布未来三年投入3800亿元，建设云和AI硬件基础设施，超过过去十年的投入总和。其近日公测的千问App，以及配套的硬件、应用矩阵，则已在一定程度上兑现了其野心。

对于科大讯飞来说，这条路不是不值得跑，而是很难跑到头，继续在太过底层的维度上，与巨头硬碰硬，代价或许会高得不成比例。而若是做不成功能价值领域的“主角”，那么被挤压成“匪兵甲”几乎是注定的结局。

关于产品价值，有一个公式——“产品价值=功能价值+情绪价值+资产价值”。当一项价值难以突破时，玩家转向另外两个维度里更可控、可塑、可积累的部分，不失为破局的方法。

科大讯飞当下的选择，恰是如此，即基于这些年来积累的业务熟练度，做深更垂直的功能价值、做大情绪价值，把“懂你”变成差异化的起点——与其和巨头赛跑，不如同用户站在一起。

情绪易得，理解难得

AI赛道里，情绪价值从不稀缺。

以AI陪伴类产品为例，科大讯飞的“AI 星朋友”只是其中一支，行业里早已有成百上千的同类，更不乏游走在灰色地带、情绪更强、黏性更高的产品。

亦因如此，情绪价值本身并不能成为差异。对科大讯飞而言，真正的底气，是其在用户、场景、产业端长期累出的那一层理解力。

以教育场景为例，别的玩家可能只是大概知道学生在数学函数方面存在痛点，而科大讯飞知道的是“四川某地市初二学生在二次函数里哪类题最容易丢分”。

在线下门店，科大讯飞甚至把这种理解力摆上了台面。以成都某线下门店为例，其展板高调标注“成都200+所中小学的选择”，一旁陈列的是大数据精准教学系统、智慧课堂等本地落地案例——每当家长看到后台数据囊括了孩子所在的学校，便很难再有招架之力。

这不只局限于C端，做了多年ToG/ToB生意的科大讯飞，同样试图彰显其“更懂产业”的形象。

就拿其推出的“星火行业分析师”来说，其聚焦农粮、原油、天然气、铁矿石等高波动品类的供需变量，并结合企业内部数据，给到能落地的决策建议。

在科技行业，当赛道底层逻辑从技术路线，转向资源体量时，中小型玩家的筹码往往会快速收缩，唯一可行的是，找到那些巨头不愿做、看不上、或做不细的需求缝隙，并把它做到极致——从云计算到低代码、隐私计算，无一例外。

数据显示，2025年前三季度，在央国企的大模型公开招标市场，科大讯飞蝉联第一名，且市场占比，超过第二名和第五名的总和。

而这，或许正是科大讯飞的优势所在——巨头不一定愿意做深，创业公司不一定接得住，而拥有“国家队”背景的科大讯飞，既具备不俗的理解力，亦在多年间，练就了一身回款的能力。

这份底色，既是它的路，也是它的命。

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