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时代周报 9小时前

科大讯飞董秘回应质疑:很多投资者对半年报不满意,公司正处在投入期

本文来源:时代周报 作者:朱成呈

8 月 20 日晚间,科大讯飞披露 2026 年半年报:上半年营收 116.23 亿元,同比增长 6.52%;归母净利润亏损 2.04 亿元,同比减亏 14.68%。

这份成绩单没有让市场满意。8 月 21 日下午的半年度业绩说明会上,科大讯飞董秘江涛罕见地直接回应了投资者的质疑。他承认,无论是营收、增速、利润、扣非净利润还是现金流,很多投资者都对半年报不满意。与此同时,公司研发投入产出比以及商业化进度,也成为投资者关注的焦点。

江涛称,公司已经听到这些顾虑和质疑。他解释称,科大讯飞正处在一个投入期:今年上半年,AI 行业从技术突破走向规模化商业落地,公司仍在大模型核心技术、核心赛道运营型业务、生态建设以及出海等方向持续投入。这些投入短期拖累了利润,但公司认为这是在为未来增长做准备。

从业务结构看,科大讯飞确实正在经历一次变化。过去长期占据第一大业务板块的智慧教育,上半年收入 34.90 亿元,同比下降 1.16%;另一边,开放平台业务收入达到 37.05 亿元,同比增长 36.01%,首次超过智慧教育,成为公司最大的业务板块。

这意味着,科大讯飞的增长重心正在发生变化:从过去更依赖智慧教育等成熟业务,转向开放平台等 AI 业务。

与此同时,科大讯飞仍在继续加码大模型。科大讯飞总裁吴晓如在业绩说明会上透露,公司将在今年全球 1024 开发者节推出基于全国产算力的新一代主力通用大模型,并计划在 8 月底率先推出阶段性版本。按照吴晓如的说法,新模型将重点提升代码能力和 Token 性价比,整体达到国内第一梯队水平;在全国产算力训练的通用大模型中,各项指标也将继续保持国内领先。

AI 开放平台成增长支点

科大讯飞的 AI 开放平台正在成为公司业务增长的重要支点。

半年报显示,作为首批国家人工智能开放创新平台,讯飞 AI 开放平台围绕 MaaS 和智能体产业化,形成 "MaaS 平台 + 智能体平台 + 产业应用 " 的体系。目前平台已开放 1007 项 AI 能力,开发者规模达到 1153 万,其中大模型开发者 321.9 万,同比增长 111%;海外开发者超过 60 万,覆盖 220 多个国家和地区。

这部分业务的特点是,AI 能力正在从卖产品转向提供能力。科大讯飞董事长刘庆峰在业绩说明会上表示,目前公司 MaaS 相关业务按照内部口径计算,毛利率大约在 80%,净利润率在十几个百分点。上半年业务增长较好,主要得益于 API 经济,这是科大讯飞历史上延续得比较好的业务。" 如今大家看到的大模型,也在持续带动语音应用、多语言应用等需求。"

但大模型业务的利润空间,还取决于算力成本。目前国产算力在超长上下文等方面仍存在限制,科大讯飞正在持续优化。刘庆峰认为,未来提高大模型业务毛利率,一方面要根据不同场景选择合适规模的模型,而不是所有需求都使用最大的模型;另一方面要持续提升推理效率。

科大讯飞在语音业务上的经验已经开始向大模型迁移。刘庆峰透露,通过创新推理,语音业务的推理效率已经提升 80% 以上,成本降至原来的十几分之一。类似的方法也可以应用于大模型,进一步降低算力成本。

开发者规模的增长,也在扩大开放平台的应用边界。刘庆峰表示,这些开发者中,既有教育、媒体、办公、社交、文化创意等行业的应用开发者,也有大型企业和创业者。总体来看,个人创业者和企业级开发者的数量大约各占一半,覆盖行业比较广。

智能硬件和机器人则是其中比较明确的新方向。

" 科大讯飞开放平台在智能硬件开发领域的市场占有率达到 90% 以上;在机器人领域,讯飞机器人超脑平台已服务约 90% 的机器人厂商。" 江涛表示,通过讯飞开放平台,可以进一步打通软硬件一体化开发,帮助开发者更快完成产品开发和落地。未来,随着 Coding 能力进一步提升,这些平台和开发者生态也将成为公司提升开发效率、降低开发成本的重要方向。

未来算力更倾向租赁

科大讯飞正在加大大模型研发投入,但并不准备通过大规模自建算力来换取模型能力。

从目前的投入规模看,算力已经成为科大讯飞研发投入增长的重要组成部分。刘庆峰透露,2026 年上半年公司研发投入约 30 亿元,同比增加约 6 亿元,占同期收入的比例达到 26%,高于此前约 20% 的水平。其中一部分增量来自算力投入。

按照刘庆峰的说法,下半年研发投入预计将达到上半年的 " 两倍多 "。其中,约一半研发投入将用于模型相关研发,主要包括大语言模型、语音模型和多模态模型。

但这并不意味着科大讯飞会同步大规模采购算力。吴晓如表示,科大讯飞目前的算力来源并不只有自有资金投入,还包括承担国家相关任务所获得的算力资源。因此,公司资本开支规模与最终获取、实际使用的算力规模并不是简单对应关系。

在国产算力方面,科大讯飞已经与华为、海光等多家厂商展开合作。面对不同芯片架构并存的多元异构算力环境,科大讯飞会进行分类管理,尽量保证同一算力集群中的模型训练保持足够的算力集中度,避免算力过度分散后影响训练效率。

算力获取方式也正在发生变化。刘庆峰表示,公司目前既有自建算力,也有租赁算力。下一阶段,公司更倾向于采用租赁模式,或者与相关厂商联合建设算力基础设施,再由公司租用。

这或许意味着,科大讯飞未来的算力投入可能不会简单走向 " 买更多卡、建更多集群 " 的重资产路线,而是更强调算力资源的灵活获取。

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记录大时代,深读全商业.

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