今天小编分享的互联网经验：重回双位数增长，科大讯飞在大模型竞赛中尽显韧性，欢迎阅读。
最近，科大讯飞发布 2024 年年报。财报显示，去年科大讯飞营收达 233.43 亿元，同比增长 18.79%，这是科大讯飞时隔两年重回双位数增长。同期归母净利润为 5.6 亿元。
同日公布的一季报同样亮眼。公司在 2025 年第一季度录得营收 46.58 亿元，同比增长 27.74%，归母净利润、扣非净利润分别同比增长 35.68% 和 48.29%，经营性现金流量净额同比增长 48.54%。
科大讯飞曾在此前经历增长放缓的调整期，如今这份亮眼的财报，标志着科大讯飞在 AI 赛道的前期投入已进入收获期。
随着星火大模型在教育、医疗、金融等领網域的规模化落地，叠加国产算力与自主算法的协同优势，公司的技术领先性与商业化能力得到双重验证。
01 营收重回双位数增长，盈利韧性显现
从最新财报可以看出，2024 年，科大讯飞实现归母净利润 5.6 亿元，扣非净利 1.88 亿元，同比增长 59.35%，主营业务盈利能力逐步修复。
与此同时，公司现金流创下历史新高，全年经营性现金流净流入 24.95 亿元，同比增长超 6 倍。财报披露，现金流大涨主要是去年销售回款较去年同期增长所致。
科大讯飞高度重视回款管理，2024 年专门成立了回款工作部，持续强化应收账款管理。
" 包括加强常态化回款催收工作、形成了更好现金流的 GBC 业务架构、G 端业务通过优选客户和政府专项债提升了回款及时性。" 科大讯飞总裁吴晓如在业绩说明会上介绍。
重整回款工作的背后，同样也包含对业务架构的重整，这是大模型公司商业化的地基。技术无法直接赢得市场，合适的 PMF（产品市场匹配度）才可以。
根据吴晓如介绍，业务架构方面，科大讯飞确立 " 做优 C 端、做强 B 端、优选 G 端 " 战略，"C 端收入占比持续提升，销售回款率很高，B 端首选现金流有保障的优质行业，G 端则是选择财政情况较好的区網域进行合作。"
经过过去两年的沉淀，公司的各项主动调整的成果，顺利地反映到了财报中，公司各项指标初步显示出盈利韧性的增强。
财报显示，高毛利业务（如智慧教育、医疗 AI）的收入占比提升，叠加公司在细分领網域的技术壁垒，支撑整体毛利率维持在 40% 以上。
报告期内，公司核心赛道业务保持快速增长，数据显示，消费者、教育、汽车、医疗业务营业收入分别同比增长 27.58%、29.94%、42.16% 和 28.18%，收入结构持续优化。
智慧教育业务实现收入 72.29 亿元，同比增长 29.94%，其中 AI 学习机销量增长超过 100%。汽车、医疗、企业 AI 解决方案业务分别实现收入 9.89 亿元、6.92 亿元、6.43 亿元，分别同比增长 42.16%、28.18%、122.56%。
02 为什么国产化如此重要
本质来看，在大模型的商业化竞赛中，科大讯飞能够领先的关键在于其全栈自主可控的技术壁垒。
过去两年，科大讯飞围绕 " 国产算力 + 自主算法 " 构建全栈 AI 技术体系，实现了算法、算力、数据等要素的完全自主可控。
在近些年地缘政治动荡的大背景下，" 自主可控 " 成为科技产业链重要的发展方向，尤其对于央国企而言，算力国产化是建立竞争壁垒的先决条件。
全栈自主可控的技术实力，不仅确保了公司在技术上的领先地位，也为公司在复杂的地缘政治环境中提供了稳定的发展基础。
值得注意的是，科大讯飞的全栈自主可控大模型，是国内全民开放下载的通用大模型中，唯一由全国产化算力平台训练的通用大模型。
讯飞星火大模型自 2023 年 5 月推出以来，持续迭代更新。2024 年 10 月更新到讯飞星火 4.0 Turbo，2025 年 1 月推出讯飞星火深度推理模型 X1。
4 月 20 日，科大讯飞深度推理大模型星火 X1 更是迎来全新更新，实现了数学、代码、逻辑推理、文本生成、语言理解、知识问答等通用任务效果显著提升。
在模型参数比业界同类模型小一个数量级的情况下，通用任务效果已经对标国际顶尖水平的 OpenAI o1 和 DeepSeek R1。
更重要的是，在算力全国产化的加持下，满血版星火 X1 仅需 4 张卡（华为 910B）即可部署，简化了私有化部署流程。
同时，星火 X1 还全新更新了模型定制优化工具链，支持 SFT（监督微调）、强化学习两种模型定制优化方案，只需 16 张卡（华为 910B）即可完成行业定制优化，有效降低了企业 AI 的定制门槛。
根据第三方数据显示，在 2024 年，科大讯飞大模型的得標数量和得標金额均居第一，涵盖通信、金融、能源、教科、政务、医疗等多个行业。
核心技术底座自主可控，算法、算力、数据等要素自主可控的 AI 核心技术研究和模型训练体系领先性得到进一步验证。
" 在当前基于预训练和强化学习的算法基础上，基于全国产算力，科大讯飞有能力把底座模型做到业界最好。" 刘庆峰称，基于自主研发的底座模型训练出来的行业模型，在尺寸灵活性、适配深度、最终效果上，比基于开源模型训练出来的行业模型要好。
03 AI 收获季
在业绩说明会上，刘庆峰特地明确了自研大模型的底座的必要性。
不仅是技术层面，更是为了大模型应用落地而言，他认为在更小的算力、更小的尺寸，更小的资源占用下，持续提升原创研发能力，是中国大模型赋能千行百业的关键。
" 我们在训练行业模型的时候，就考虑到了如教育、医疗、司法等相关方面的需要，所以在训练底座的时候，在基本的数据资源上就有更加高质量的清洗。"
刘庆峰透露，很多央国企在年初试点部署开源模型之后发现幻觉太多，而且有安全漏洞，又转为寻找科大讯飞提供专业解决方案。
" 在国产算力平台上建设底座大模型，对国家具有战略意义，在市场上也有独特的应用需要。" 刘庆峰指出。
" 无论是像央国企，还是安全等重要行业，对自主可控的底座大模型的需求非常迫切，而讯飞是基于国产算力训练，各方面的可靠性都更胜一筹，也更受相关客户和国家主管部门的信任。"
可以看出，大模型实现全栈自主可控，在如今的国家战略需求下，变得极为重要。这成为科大讯飞实现 GB 端商业化的差异化竞争关键。
C 端方面，科大讯飞同样在去年高速增长。在智能硬體领網域的布局主要体现在其 AI 学习机、智能录音笔等产品的快速发展和市场渗透。
数据显示，2024 年 AI 学习机销量增长超过 100%，成为公司智慧教育业务的重要增长点。
据悉，公司在大阪世博会开幕期间发布了双屏翻译机 2.0，刘庆峰透露，讯飞将推出翻译 App 和 SaaS 服务，" 讯飞听见的 SaaS 服务增长非常快，去年业绩接近翻番增长，一季度又出现了很高的增长速度。"
可以预见的是，未来随着星火大模型在智能硬體领網域的进一步应用，公司有望在这一方向打开新的增长曲线。
依托教育、医疗、智慧城市等场景的深度渗透，科大讯飞已形成 " 技术研发 - 场景验证 - 规模化落地 " 的闭环。
而且，C 端与 GB 端业务形成了相互的推动作用。这些场景的持续深耕不仅为大模型训练提供了海量行业数据，更通过 " 数据 - 模型 - 产品 " 的正向循环，构建起难以复制的竞争壁垒。
例如，智慧教育作为核心收入来源，其智能教育軟體等产品通过个性化学习方案提升教学效率，覆盖了全国大量学校及科研院所；在医疗领網域，讯飞智医助理通过国家执业医师考试临床综合笔试，技术实用性获权威验证，推动医疗 AI 产品加速入院。
业绩说明会上，科大讯飞提出 " 强调产品化 "，未来要加强软硬一体化产品在营收中的占比。" 产品化 " 区别于定制化业务，具有更强的可复制性，毛利率和利润也更有保障。
对于任何一项新技术而言，产品化都是实现规模化的必要前提，大模型亦是如此。
大模型带来的能力固然强大，但对于个人和企业来说，大模型具体能解决哪一点需求，实际上是模糊的，是需要用户自己去探索的。因此大模型在落地过程中，不具备产品的确定性是一大痛点。
科大讯飞强调产品化正是要解决这一问题。基于硬體具体的功能性，软硬一体能够借助硬體的渗透，将大模型的繁杂能力原子化，以针对性地解决具体问题。
刘庆峰表示，未来科大讯飞需要做加法的项目会越来越少，能做乘法的产品越来越多。
目前大模型行业来到了一个略显尴尬的中间地带，技术上，不少行业玩家都在犹豫是否要继续投入底层模型，商业化上，更多还是降本增效，而没有拳头产品。
在这样的境况下，谁能先找到适合自己的细分市场，产生现金流，谁就站得更稳一些。
而科大讯飞最早抓住了产业链国产化的红利。随着星火大模型在教育、医疗、金融等领網域的规模化落地，叠加国产算力与自主算法的协同优势，科大讯飞的技术领先性与商业化能力得到双重验证，稳定的现金流将支撑科大讯飞长期价值的持续兑现。
