出海基建！科大讯飞的“另类”大模型之路

  作者 | 深水财经社 刘川风

  8月21日的半年度业绩说明会上，科大讯飞董事长刘庆峰主动认了一个错。

  他说，今年上半年国产算力在超长上下文训练上的效率瓶颈，导致讯飞在以代码和智能体为主的热点市场中“有所缺位”。

  一家A股人工智能龙头企业的掌门人，在投资者面前承认自己掉队了，这种坦诚并不多见。就冲这个谦虚谨慎的态度，我觉得就足够投资者高看他们一眼。

  但如果你只听到“缺位”两个字就下结论，很可能会错过一个更重要的事实。

  就在刘庆峰认缺位的前一天，路透社报道了一则消息，巴西政府宣布投入约13亿雷亚尔，在里约热内卢建设超级计算基础设施，合作对象是华为和科大讯飞。

  这个项目的目标不是买几台服务器，而是要在巴西建一套完整的大语言模型训练和应用体系，覆盖葡萄牙语和西班牙语。

  一边承认在国内C端热点中缺席，一边拿下了南美国家的AI基础设施国家级订单。这两件事放在一起看，才是理解科大讯飞当下处境的正确方式。

  当地时间8月20日，巴西总统卢拉宣布AI超算投资项目

  AI基础设施供应商

  先厘清一个关键问题。讯飞上半年到底缺了什么位？

  缺的是代码模型排行榜上的声量，是C端开发者圈子里的话题度。

  Kimi、DeepSeek在代码竞技场轮番冲榜的时候，讯飞确实没有拿出同等曝光度的通用版本。

  刘庆峰把这个原因说得很直白，国产算力在超长上下文训练效率上跟英伟达H200有5倍差距，影响了复杂智能体和代码版本的迭代节奏。

  但同一份半年报也披露了另一组数据。2026年上半年，科大讯飞在大模型相关项目的中标数量和中标金额上，继续蝉联全行业第一。

  上半年公司的开放平台业务收入37.05亿元，同比增长36%，首次超过智慧教育成为第一大收入板块。智慧医疗增长58.56%，智慧汽车增长20.46%。合同额同比增长27%。

  深水财经社认为，这组数据说明讯飞不是掉队了，而是压根没在同一个赛道上跑。

  简单来说，科大讯飞不想在通用大模型上跟这些互联网大厂“血拼”了，一方面也拼不过他们，另一方面这样拼下去可能也没好结果。

  讯飞把有限的国产算力资源优先投向了教育、医疗、能源、金融、汽车这些应用领域，这些特定行业需要私有化部署、需要自主可控的行业场景。

  这些场景对模型的要求不光是能写漂亮的代码，还要能自主可控，保证数据安全。

  这两件事的难度完全不在一个量级。打榜可以借海外算力快速迭代，但让国家能源集团、中国石油、中国海油的核心AI系统跑在完全自主可控的底座上，需要的是从芯片到框架到模型到应用的全链路打通。

  这条路没有捷径，讯飞从2023年开始就在走，所以今天别人追起来也不容易。

  “孤勇者”的代价与红利

  刘庆峰在业绩会上说了一句很有意思的话。他说大模型浪潮初起的时候，国内不少公司都想在国产算力上做，但最后讯飞成了"孤勇者"。如果没有人坚持做全国产，中国自主可控的大模型就没有未来。

  这话听起来有点悲壮，但背后是冷冰冰的商业现实。

  用英伟达芯片训练大模型，生态成熟、工具链完备、迭代速度快。用国产芯片训练，意味着要自己解决算子适配、集群调度、通信优化等一系列工程问题，训练效率可能只有人家的五分之一。

  选择国产算力，就是在用时间和利润换一条更宽的护城河。

  这条护城河现在看到了回报。

  2025年11月，讯飞把深度推理模型在国产算力上的训练利用率从30%提升至84%，MoE模型训练利用率从30%提升至93%。

  2026年7月，讯飞深度参与的"鹏城云脑"项目获得国家科技进步一等奖。8月，讯飞与海光信息共建"星光联合实验室"，围绕海光全系列国产算力做定向攻关。与华为昇腾联合建设的"飞星二号"万卡平台前三期已经投产。

  更重要的是，这个短板正在被外部力量加速弥补。华为昇腾950DT芯片搭配的Atlas 950超节点方案，已经对标英伟达GB200 NVL72。

  刘庆峰判断，国产算力的劣势在未来两年会逐步与同行拉平，甚至转化为比较优势。

  因为当大家都站在同一个国产算力平台上竞技的时候，讯飞积累了两年的万卡级集群调度和算子优化工程化能力，就成了别人短期内复制不了的优势。

  巴西的订单就是这套能力的外溢。

  华为负责算力底座，讯飞负责大模型和行业应用方案，两家一起输出“算力+模型+本地化”的整套体系。这已经不是单纯的卖产品了，而是在帮一个国家搭建AI基础设施。

  上半年讯飞境外营收同比增长160%，拉美和东盟的部分重点语种上已经局部超越美国同类产品。

  不追求极致

  只要求够用

  刘庆峰对讯飞接下来的定位说得很清楚，不把目标定为一味地“摸高”，而是打造极致性价比、解决社会刚需，坚持完全自主可控。

  他举了个例子。

  讯飞在教育领域的自动批阅机，这个东西不需要1M的超长上下文，不需要200万参数的巨型模型，它需要的是在几万个token的范围内把准确率做到极致，然后把它部署到全国的学校和考场里。

  讯飞的教育、医疗、汽车、央国企行业应用，90%以上都用不到超长上下文。这意味着，即便国产算力在超长上下文训练上暂时落后，也丝毫不影响讯飞在这些核心场景中的竞争力。

  科大讯飞的时间表已经大致有了眉目。今年8月底推出基于全国产算力训练的阶段性预览版本，1024开发者节发布新一代主力通用大模型，重点提升代码能力和Token性价比，目标是国内第一梯队。

  刘庆峰说下半年研发投入预计达到上半年的两倍以上，其中约50%投向大语言模型、语音模型和多模态模型。

  讯飞赌的不是下一个季度的财报，而是未来三年央国企AI采购的百亿级市场，是全球南方国家对自主可控AI基础设施的需求。

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