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
同一天公布的一季报同样出色。公司在2025年第一季度取得营收46.58亿元。营收同比增长27.74%。归母净利润同比增长35.68%。扣非净利润同比增长48.29%。经营性现金流量净额同比增长48.54%。
科大讯飞之前经历过增长放缓的调整阶段。现在这份出色的财报表明。科大讯飞在AI赛道的前期投入已步入收获时期。
星火大模型在教育领域规模化落地。星火大模型在医疗领域规模化落地。星火大模型在金融等领域规模化落地。国产算力与自主算法具有协同优势。公司的技术领先性得到验证。公司的商业化能力得到验证。
01 营收重回双位数增长，盈利韧性显现
从最新财报能够看出，在2024年时，科大讯飞达成了归母净利润5.6亿元。同时，其扣非净利为1.88亿元。并且，同比增长幅度达到59.35%。这表明，科大讯飞主营业务的盈利能力正逐步得到修复。
与此同时公司现金流创历史新高。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导致的。
科大讯飞十分看重回款管理。在2024年，专门设立了回款工作部。并且持续加强应收账款管理。
科大讯飞总裁吴晓如在业绩说明会上介绍，加强了常态化回款催收工作。形成了GBC业务架构，该架构带来了更好的现金流。G端业务通过优选客户以及政府专项债，提升了回款及时性。
重整回款工作背后，也包含业务架构的重整。这是大模型公司商业化的地基。技术不能直接赢得市场。合适的PMF才行。
据吴晓如讲 在业务架构上 科大讯飞制定了“做优C端、做强B端、优选G端”的战略 C端收入占比不断提高 销售回款率颇高 B端优先选择现金流有保障的优质行业 G端则挑选财政状况较好的区域开展合作
过去两年沉淀后，公司主动调整有了成果。这些成果顺利反映到财报中。公司各项指标初步显示盈利韧性增强。
财报有显示。高毛利业务的收入占比在提升。像智慧教育、医疗AI这些业务。公司在细分领域存在技术壁垒。这两者共同作用。支撑着整体毛利率维持在40%以上。
在报告期内 公司核心赛道业务保持着快速增长 数据表明 消费者业务营业收入同比增长27.58% 教育业务营业收入同比增长29.94% 汽车业务营业收入同比增长42.16% 医疗业务营业收入同比增长28.18% 收入结构在持续优化
智慧教育业务收入为72.29亿元。同比增长29.94%。其中AI学习机销量增长超100%。汽车AI解决方案业务收入9.89亿元。同比增长42.16%。医疗AI解决方案业务收入6.92亿元。同比增长28.18%。企业AI解决方案业务收入6.43亿元。同比增长122.56%。
02 为什么国产化如此重要
从本质上来说。在大模型商业化的竞赛当中。科大讯飞能够处于领先地位。其关键就在于拥有全栈自主可控的技术壁垒。
在过去的两年时间里 科大讯飞围绕“国产算力 + 自主算法” 构建起全栈式AI技术体系 达成了算法 算力 数据等要素的完全自主可控
近些年地缘政治动荡。在此大背景下，“自主可控”成科技产业链重要发展方向。尤其对央国企来说，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强大。它确保了公司在技术方面处于领先位置。还为公司在复杂的地缘政治环境里提供了稳定的发展根基。
值得注意的是科大讯飞的全栈自主可控大模型。它是国内全民开放下载的通用大模型。并且是唯一由全国产化算力平台训练的通用大模型。
讯飞星火大模型于2023年5月推出后，不断迭代升级。在2024年10月，升级成了讯飞星火4.0 Turbo 。于2025年1月，推出了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迎来全新升级 数学任务效果显著提升 代码任务效果显著提升 逻辑推理任务效果显著提升 文本生成任务效果显著提升 语言理解任务效果显著提升 知识问答任务效果显著提升
模型参数比业界同类模型小一个数量级。在此情况下，通用任务效果已能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加持下。满血版星火X1仅需4张华为910B卡就能部署。这简化了私有化部署流程。
与此同时，星火X1全新升级了模型定制优化工具链。它支持SFT（监督微调）、强化学习这两种模型定制优化方案。仅需16张卡（华为910B）就能完成行业定制优化。这有效降低了企业AI的定制门槛。
据第三方数据表明，2024年时，科大讯飞大模型中标数量排第一。同时，其中标金额也位居首位。该模型应用涵盖多个行业，包括通信、金融、能源、教科、政务以及医疗等。
核心技术底座实现自主可控。算法自主可控。算力自主可控。数据等要素自主可控。在此基础上，AI核心技术研究和模型训练体系的领先性得到了进一步验证。
刘庆峰称 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 基于自主研发的底座模型训练出来的行业模型 在尺寸灵活性方面 在适配深度方面 在最终效果上 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。
他觉得，对于大模型应用落地来说，这不仅关乎技术层面。在更小的算力、更小的尺寸以及更小的资源占用情况下，持续提升原创研发能力，才是中国大模型赋能千行百业的关键。
我们训练行业模型时，考虑到了教育、医疗、司法等相关方面的需求。所以训练底座时，在基本数据资源上进行了更高质量的清洗。
刘庆峰透露，年初不少央国企试点部署开源模型。之后发现幻觉太多。还存在安全漏洞。于是又转而寻找科大讯飞提供专业解决方案。
刘庆峰指出 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
不管是像央国企这样的企业，还是安全等重要行业，对自主可控的底座大模型需求都极为迫切。讯飞是基于国产算力训练的，在各方面可靠性上更具优势，也更受相关客户以及国家主管部门的信任。
能够看出，大模型达成全栈自主可控。在当下国家战略需求的情形下，这变得极其重要。这成为科大讯飞实现GB端商业化的差异化竞争的关键所在。
科大讯飞在C端去年也实现了高速增长。其在智能硬件领域有布局。这主要体现在AI学习机等产品快速发展。还体现在智能录音笔等产品市场渗透方面。
数据表明 2024 年AI学习机销量增长幅度超百分百 其成为公司智慧教育业务重要增长部分
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
可以预见到，在未来，随着星火大模型在智能硬件领域进一步得到应用，公司有希望在这个方向开启新的增长曲线
这个闭环是“技术研发 - 场景验证 - 规模化落地”的
而且，C端业务推动了GB端业务，GB端业务也推动了C端业务。对这些场景持续深耕，为大模型训练提供了海量行业数据。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。
智慧教育是核心收入源。其智能教育软件等产品借个性化学习方案提高教学效率。这些产品覆盖全国众多学校及科研院所。在医疗领域，讯飞智医助理通过国家执业医师考试临床综合笔试。其技术实用性获权威验证。这推动医疗AI产品加快入院。
在业绩说明会上 科大讯飞提出要“强调产品化” 未来需加强软硬一体化产品在营收里的占比 “产品化”不同于定制化业务 它具有更强的可复制性 其毛利率和利润更有保障
大模型也是这样
大模型所带来的能力的确十分强大。然而对于个人以及企业而言。大模型究竟能够解决哪方面的需求。实际上并不清晰。这需要用户自行去探索。所以在大模型落地的进程中。不具备产品的确定性成为了一个突出的痛点。
科大讯飞着重指出产品化就是为了解决此问题。依据硬件特定的功能性，软硬一体可凭借硬件的渗透。把大模型繁杂的能力进行原子化处理。从而有针对性地解决具体问题
刘庆峰称，未来科大讯飞里，需要做加法的项目数量会逐渐变少。并且，能够做乘法的产品数量会越来越多。
当下大模型行业处于一个有点尴尬的中间位置。在技术方面，不少行业参与者都在迟疑要不要继续投入底层模型。在商业化方面，更多的是降低成本、提高效率，却没有具有竞争力的产品。
在这种情况下 谁能先找到适合自身的细分市场 并产生现金流 谁就能站得更稳
科大讯飞最早抓住了产业链国产化带来的红利。星火大模型在教育、医疗、金融等领域实现规模化落地。国产算力与自主算法具有协同优势。科大讯飞的技术领先性得到验证。科大讯飞的商业化能力也得到验证。稳定的现金流能支撑科大讯飞长期价值持续兑现。
