GDIRI觀察 | 聚千萬開發者，科大訊飛能否突圍自主AI應用戰？

觀點指數(GDIRI) 近日，科大訊飛董事長劉慶峰披露，公司開發者團隊規模突破1000萬，較上一年度新增200萬。其中50%與工業領域存在直接關聯，同期海外開發者數量突破50萬。

在全國算力平台上，國産大模型在參數小一倍的情況下可對標國際領先水平，自主可控的AI基礎設施已初步成型。然而受算力資源供給限制，當前國内AI領域的算力訓練，在成本管控與運行效率兩個維度，仍面臨較大的挑戰。

與此同時，科大訊飛2025年前三季度歸母淨利潤為-0.67億元，同期研發費用達31.88億元，同比增長4.97%。受國産算力訓練環節投入的影響，公司在該領域的成本投入持續處于高位。

整體來看，科大訊飛的國産化探索仍任重道遠，但依托已成型的AI應用生态與技術積累，其在行業技術叠代進程中，仍具備在AI産業發展浪潮中實現突破的潛力。

AI應用抓手

作為AI應用的核心參與者，科大訊飛憑借訊飛開放平台構建起産業生态底座，該平台以智能語音和人機交互技術為核心，已突破1000萬開發者團隊。

公開信息顯示，平台上線AI産品及能力872項，累計孵化應用超過368.4萬款，覆蓋終端設備數超過42.6億，為場景化落地奠定生态基礎。

從AI教育賽道起步，公司逐步拓展至AI醫療、政務、工業等多領域的應用布局。

其智慧教育産品已覆蓋全國33個省級行政區，服務5萬余所學校、超1.3億師生。依托星火教育大模型構建的“師-生-機”三元課堂，覆蓋5.8萬所學校，服務超1700萬師生，開展教學5000萬余次，互動學習超40億次，虛拟人問答超353萬次。

醫療場景的AI賦能同步提升。基于星火醫療大模型，其智醫助理已覆蓋全國801個區縣，累計提供11億次輔助診斷服務，訊飛曉醫完成超1.6億次AI健康咨詢。目前已突破執業醫師資格考試基礎門檻，在門診場景的診斷準确率達93.1%。

AI政務方面，在第八屆數字中國建設峰會現場，科大訊飛攜AI政務辦公助理、AI政務導辦數字人、AI政務綜窗助理、AI數字社工、訊飛智水大模型、文旅大模型、政務大模型等一批成果亮相體驗區，解鎖城市智慧生活新體驗。

工業領域的AI探索同樣穩步推進。2025世界制造業大會上，科大訊飛攜十大AI工業産品矩陣亮相，包括AI工業内窺鏡、AI聲學成像儀、多語種AI透明屏、具身智能采訓推一體機等，展現人工智能與制造業深度融合的應用場景。

星火大模型實現了訓練與推理全流程的自主可控，涵蓋供應鍊上下遊的國産化布局。計算基礎設施方面，科大訊飛與華為合作，基于昇騰NPU構建算力平台，並配套建設AI數據湖存儲繫統。

在終端側，公司持續孵化聆思科技提供智能終端SoC芯片。同時，公司與穹天科技合作，推出了自主IP占比較高的Castor繫列AI芯片。

生态構建與商業落地模式上，訊飛開放平台的核心特色在于並非單純提供模型租賃服務，而是聚焦行業深度需求，與行業龍頭企業共建定制化模型，深入業務場景打造“開箱即用”的智能體，形成差異化的商業競争力。

不過，從技術參數維度來看，星火模型與主流通用大模型仍存在一定的差距。

參數規模方面，星火模型總參數量為2930億，顯著低于GPT-5（傳言1.8萬億）和DeepSeek-V3/R1（6710億）；激活參數300億，也少于DeepSeek-V3/R1的370億，而參數規模直接關聯模型知識容量與復雜模式識别能力，将會限制其在高難度推理、復雜任務處理中的表現。

上下文長度支持上，星火模型128K的上下文窗口雖可滿足常規長文本處理需求，但相較于GPT-5的400K和豆包模型的256K仍有不足，在超長文檔分析、推理速度、多輪長對話等場景上的靈活性受到限制。

值得關注的是，星火模型單次推理能耗僅1.1Wh/1000token，遠低于其他主流通用模型，這種低能耗特性使其在大規模部署時能有效降低運營成本，具備突出的實用經濟性，也成為其在應用場景中競争的重要優勢。

國産算力成本

在AI應用行業商業化進程持續推進的背景下，科大訊飛經營規模呈現穩步擴張的态勢。财務數據顯示，2025年前三季度，該公司營業總收入達169.89億元，同比增長14.41%，營收增速延續2024年以來的回升走勢。

盈利表現上，2025年前三季度公司歸母淨利潤虧損0.67億元，同比大幅減虧80.60%，此前盈利水平波動且持續虧損，反映了公司具備改善盈利能力的積極迹象。

與此同時，科大訊飛近5年的研發費用投入保持穩定，2025年前三季度研發費用31.88億元，同比增長4.97%，對比上年度11.81%的增速有所放緩。該研發費用占當期營收的比例達18.8%，仍處于較高水平。

科大訊飛董事長劉慶峰表示，過去幾年在算力資源受限的情況下，公司為持續優化星火大模型的訓練及推理成本效率，投入了巨大精力。

與直接使用英偉達卡上開展的各種工程優化不同，科大訊飛選擇了更難的全國産算力路線。然而，國産芯片在性能指標及适配大模型參數上存在一定局限性。

根據《中國AI：評估中國AI芯片的供需規模》研究報告顯示，當前國内主流AI芯片中，單卡總處理性能（TTP）最高的華為昇騰910C芯片，其性能不到英偉達NvidiaB300芯片20%。同時，英偉達芯片叠代速度較快，從B100到B300，産品性能實現了翻倍提升。

2026年1月13日，市場傳出英偉達H200芯片獲得美國政府許可進入中國市場的消息。相較于此前入華的H100芯片，H200性能提升幅度接近一倍，在算力性能層面形成對國産芯片的代際優勢。

面對國産芯片的性能短闆，國内多數相關企業通常采用萬卡集群的建設方式彌補算力不足，但該模式存在能耗偏高、空間占用量大、軟件繫統協調難度較高等問題，進而推高企業在時間及經濟層面的綜合成本。

基于上述因素，目前國内AI領域的算力訓練環節，在成本控制及運行效率等方面，仍面臨較大挑戰。全國産化算力模型的研發及供應鍊自主化建設，依然面臨多重現實層面的考驗。

從發展優勢來看，科大訊飛已構建起覆蓋多行業的AI應用生态體繫，其技術成果在教育、醫療等領域的規模化落地，驗證了相關技術的場景實用性。

星火大模型所具備的能效優勢，也為全國産算力路線的成本管控提供了支撐條件，而盈利狀況的持續修復，也為公司技術研發及供應鍊建設提供了更穩定的資金保障。

從現存挑戰來看，國産芯片性能與國際頂尖産品的差距、大模型參數規模不足導致的復雜任務處理能力短闆，仍是制約公司技術叠代及市場拓展的核心因素。

未來，科大訊飛能否通過持續的研發投入，實現國産算力與大模型性能的雙重突破，並進一步将核心技術優勢轉化為市場競争力，仍有待跟蹤觀察。

免責聲明：本文内容與數據由觀點根據公開信息整理，不構成投資建議，使用前請核實。