（图源：视觉中国）

“今年上半年我们感到对投资者来说一个很大的遗憾和压力，是这一波大模型的热潮。因为国产算力对超长上下文的限制，使得在这一波以代码和智能体为主的市场热点中，讯飞看起来是有所缺位的。”

8月21日，科大讯飞董事长刘庆峰在2026年半年度业绩说明会上评价了科大讯飞大模型在上半年的表现。

作为国内唯一基于全国产算力训练和推理的通用大模型，讯飞星火的技术进展一直备受市场关注，但上半年的技术迭代和财报表现都有些不如人意。

最新发布的财报显示，科大讯飞2026年上半年实现营收116.23亿元，同比增长6.52%；归母净利润为-2.04亿元，亏损同比收窄14.68%。

上半年，科大讯飞研发投入超过30亿元，同比增长超6亿元，研发投入占营业收入比重超过25%。此外财报提及，公司基于未来战略投入及市场情况，加大大模型研发投入布局及存储芯片备货支出，导致经营性现金流支出加大。

同时，业务结构处于调整阶段，也带来更多收入压力。根据“做强C端、做深B端、优选G端”的原则，科大讯飞的传统项目型业务仍在收缩，2026年上半年G端业务收入同比下降2.65%。

B端和C端承担起更多收入贡献，营收增长10%，占比达到76%。但C端的王牌产品学习机上半年销量下降1%。财报对此解释称，讯飞AI学习机上半年受芯片和存储涨价、学习机阶段性缺货等因素影响，销量未达预期。

“今年上半年6%的收入增长、5%的毛利增长，确实距离我们自己年初的预计有差距。”刘庆峰总结称，这一差距既有公司自身进一步加大产业聚焦投入的原因，也受到C端消费降级、人工智能行业快速变化导致客户决策周期拉长，以及政府专项债执行节奏偏慢等客观因素影响。

但他强调，讯飞的基础模型能力并没有缺失，部分能力仍处于行业领先水平，公司正在快速追赶，并预计830芯片和1024超节点会带来较为明显的进步。

2026年上半年，科大讯飞大模型API及MaaS平台服务收入同比增长约70%。讯飞AI开放平台开放1007项AI能力，汇聚1153万开发者，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。

科大讯飞还在业绩会上宣布，将在今年全球1024开发者节上推出基于全国产算力的全新主力通用大模型，8月底先推出阶段性版本。

刘庆峰进一步表示，基于国产算力能力提升以及外部环境变化，讯飞当前在算力方面的劣势预计未来两年会逐步与国内同行拉平，甚至转化为比较优势。

在此基础上，公司不把目标定为一味地“摸高”，而是将重点放在打造极致性价比、解决社会刚需，并通过云+端组合形成竞争优势，同时坚持完全自主可控。

“希望未来一段时间内，通过团队的努力，能让市场看到在中国自己的国产算力上，也能够做出很好的模型，也能够进行很好的商业兑现。”刘庆峰称。

具体到业务增长方面，刘庆峰指出，要把Token经济、大模型赋能海量用户的收入逻辑做透，包括校内作业机运营模式、作业个人付费模式、医疗等场景，实现社会价值与可持续收益的结合。

刘庆峰称，公司计划在三、四季度加大市场投入，并围绕重点领域发起多个战役，目标是在两年内完成市场布局。具体而言，一个典型业务达到20%以上、最好超过30%的市场份额，才算达到相对安全的边界；对于公司最看重的几个领域，希望做到60%以上的市场份额。

在业绩会的问答环节，包括科大讯飞董事长刘庆峰、科大讯飞总裁吴晓如在内的管理层，还就模型竞争、硬件涨价、国产算力布局等问题作出了回应。

以下是部分重点问答实录，经编辑整理：

提问：星火是唯一坚持在国产算力上训练的主流大模型，在算力约束下，讯飞通过算法工程的补偿可以追到什么样的水平？怎么去定义面向客户“够用”的模型能力边界？星火与海外模型相比，这一代的差距靠什么去收敛？

刘庆峰：目前主要的国产算力跟H200相比，在训练效率上差距有5倍，但我想这个5倍并不是说对所有模型的能力都有影响，主要是对超长上下文，也就是1M以上，或者最起码256K以上上下文训练的时候，由于现在国产算力显存带宽的限制，影响了复杂智能体和代码的训练效率。

但实际上，在讯飞的主导业务，和我们看到社会上真正的教育、医疗、汽车以及央国企的行业应用中，90%甚至95%以上都用不到那么长的超长上下文，几万到几十万的超长上下文就已经够了。

比如科大讯飞在教育中的自动批阅机，通过软硬件一体化，能够在高考中考到708分、全球并列第一。所以它本质上来说，并不是影响人工智能产业兑现的全部，而是影响极少数大家现在比较关注的头部应用。

第二，现在国产算力也在快速进步，昇腾950DT目前对标H200，理论上已经可以做到65%-85%，根据不同应用任务，不再是5倍的差距了。实际上，华为跟讯飞已经连续做了几轮深度讨论，包括把现有的国产算力，原来华为的920B和950做必要的置换，也包括一些相应设备的调整。

所以我们认为，这种5倍的限制不是长期的，到今年底、明年就会出现非常显著的改善。

第三，在国内整个生态环境中，讯飞面临压力的比较大的来源是其他模型厂商的算力优势。但在未来两年内，国产算力的生态会极大完善，而不仅仅是原来极少数像讯飞这样的厂商跟华为、海光合作。

随着国产算力本身的进步，大家在同一个平台上开始竞技，生态体系的完善，以及我们本身选准更明确的模型尺寸和针对解放生产力、释放想象力的产业刚需，我觉得这个差距在未来会越来越小。

所以我们对未来两、三年，从今年底到明年开始，越来越有一种“苦尽甘来”的感觉。我说的“苦尽甘来”，是指基于国产算力受到的各种限制，以及产业中的这种一定程度上不公平的竞争，情况会变好。

星火X2-300B版本与GLM-5.1相当之后，跟GPT-5.6、Claude 4.8相比，将来也会一定程度上成为中美在大模型选择上的不同。

一种是持续摸高，确实会带来更多收益，但这些收益的边界一定程度上是在递减的。另外，这些收益对应的场景，占到无论是工业、个人应用还是民生服务的比例都是极低的。

所以我们认为，未来的主要发力还是解决社会刚需。比如用300B到1T的参数量，与端侧1B左右的模型组合，形成云加端，在解决刚需的同时，用更高、更极致的性价比提供服务。

这就是我们的定位，并没有计划用300B跟海外最头部的模型，在最摸高的任务上一定要去竞争。我觉得这是一个长期任务，等我们把当前产业化的账真正打赢，形成更持续的利润和流水之后，包括国产算力不断进化、跟国外持续拉平之后，我们再考虑这个问题可能会更加现实。

提问：当下硬件涨价对于各个产品线有没有产生一些影响？如果有影响，大约什么时间可以看到供应链有比较大的改善和缓解？

刘庆峰：这个问题现在已经上升到公司战略高度，要不是我们增加了很多备货，我们的现金流会更好。

首先，我们还是要关注整个行业，比如存储等产品涨价的大趋势，未来至少一两年，目前判断还是处于相对供不应求的状态。

对我们来说，第一件事情是确保供应链稳定和安全。特别是我们要在全栈自主可控、国产化这一方面做好准备。另一方面，因为我们承担了很重要的国家战略任务，所以我们的保障性也会相对更强。

第二，在保证安全的前提下，今年上半年我们的毛利率确实下降了一定程度，这也影响了我们在更多产品上的推广发力。

所以现在看起来，C端业务量、硬件销售下滑，既有整个消费电子大盘都在下降，也有成本涨价的原因，我们在部分中低端产品上，有意放缓了推广节奏。

下一个阶段，还是要把我们的技术产品能力进一步传导到整个市场上，而不能由最终的产品制造端独立承担。

为什么现在大家不得不承担？因为很多产品没有特色，大家都在红海，涨价就没有市场，不涨价就亏损。我们要打破这个魔咒，就得把产品竞争力做好。

比如学习机的口碑起来后，7月份重新实现销量增长30%，还是要把技术产品做透，才能对抗现在的消费降级、元器件涨价，才能形成相对良性的产业发展态势。

提问：我们看到现在模型尤其是Coding，像是进入了模型能力加速收敛的阶段，训练模型有很高资金投入，同时出现降价、同质化、内卷的情况，如何看待这样的基本面现象？尤其是基于国产算力，商业闭环有哪些考虑？

刘庆峰：这个其实也是我们最近讨论最多的事情，坦白讲，现在工具类的代码能力确实是在收敛。大家的能力相差不是很大，可能部分企业用更大尺寸的模型、更长的任务来显示差距，这可能更多是响应资本市场需求。

但如果真正满足刚需，Coding这样的工具型能力，未来半年到一年，甚至三个月左右，就会出现比较明显的收敛，这是一个趋势。

将来我们的模型商业逻辑到底在哪里？我认为还是要靠底座模型能力和行业刚需，能够形成真正基于数据飞轮的领先一步、超前一路的优势，并且找到比较合适的商业模式。

要把完全靠流量的Token服务，转化成真正完成一件任务，甚至达到任务达标水平和能力，转换成实际收入。这样就不会再出现内卷式、最终商业逻辑越来越被削弱的情况。

Token经济一定要从同质化的已有技术发力点，走向极致性价比或者有比较优势的性价比，然后再深入到行业中，一定形成数据飞轮优势。

慢慢地，大模型才能从竞争都在比算力越堆越高、模型越做越大、完全靠资本红海投入，走到“苦尽甘来”、相对更从容的时候。所以我们是坚定不移要往这方面走。

吴晓如：我补充一下。在这些问题上，相关投入的性价比有可能不是最高的，在多家模型的发展过程中，有可能以后超大型通用模型的训练，会成为一种沉没成本。作为讯飞来说，我们要尽量避免这种事情。

现在我们也看到，在一些重要行业应用中，通过适当尺寸的行业模型，加上与行业本体知识的关联，形成的一些Agent完全可以解决非常多的重要问题。

在这种方法论下解决这些问题，性价比更高，所以我们希望尽快让这些行业场景模型形成应用根据地。在教育、医疗这些重要场景应用中，我们可以得到非常高质量的数据，对下一步反哺模型非常重要。

同时，我们也在适中的模型尺寸下做一些技术攻关。到了某个阶段，也许在超大型模型上，就是“南坡北坡”，大家走不同的坡往上爬。

提问：最近几年公司在国产算力方面积极投资和合作，过去与华为、海光信息、寒武纪都有比较深入、前瞻的合作和布局。2026年和2027年，公司未来资本开支相关规划是什么？未来计划投入多少资本开支？资本开支里面，对于国产AI算力的采购和使用有什么规划？

刘庆峰：大家可以看到，今年上半年讯飞研发投入30亿元，比去年同期增长6个亿。去年大概270多亿元收入，20%左右用在研发上，今年上半年达到26%，中间当然有一部分是因为算力增长。

我们下一阶段可能更倾向于以租为主，或者跟一些政府、相关厂商联合建设，所以不会花很多钱一下子砸下去买很多算力，不会让资本投入大幅增加。

另外，我们会把讯飞星火变成一个独立公司，是在今年五一战略务虚会以后形成的，用极致的端到端效率、完全扁平化的管理。

一方面加快端到端面向市场的竞争和研发，同时这个平台也会对外融资，用外部融资继续推动大模型发展战略。

即便使用外部融资，我们也不会做完全不计成本的算力投入，去做那些不属于讯飞最关切、最有优势的关键刚需点的“摸高”任务。

我认为未来两年，本质上无论中国还是全球，都会出现算力紧张。

买到算力，才有资格谈你能不能向社会提供服务，才有资格谈如何提高性价比，这方面我觉得讯飞是有优势的。

我们不光是简单做推理优化，而是在下一代芯片的设计阶段，就已经深入参与到共同研发中，跟华为、海光都有这样的机制。