撰文| 文燁豪

編輯| 吳先之

過去一年，AI賽道一如往日般熱鬧。不同之處在于，相較于過往的混沌，眼下熱鬧之余，AI玩家們的基本面亦在被清晰分型。

一類緊抓敘事，不斷制造新故事，用想象空間博取生存空間；一類深耕一方，擅長在某一點上抵達極致，強在深度，弱在橫截面。還有一類則擅長駕馭復雜，以業務多元修煉韌性。

三種路徑，并無高低之分，只是不同基因的企業，所選擇的不同的生存方式。而科大訊飛屬于第三類——少有驚艷的爆發，卻能在冗長鏈路中沉淀。

但過去兩年，科大訊飛的重心似乎正在移動，不再只靠“穩”立身——從重注算力底座，到大模型迭代提速，再到加碼AI硬件，都透著意欲往前邁步的信號。

真正值得追問的，這一系列動作背后的邏輯——從哪里出發，又想抵達什么位置。

種因在前，結果在后

盡管過去幾年，全球AI 行業的主旋律是“速度”，但如果說最近一年，國內AI公司有誰在明顯提速，科大訊飛絕對位列其中。

作為一貫穩扎穩打的成熟AI廠商，科大訊飛既不同于財力雄厚的科技巨頭，亦非需賭上身家薄搏命的初創玩家，卻依然將大量彈藥射向戰場。

尤其是最近兩年，其突然將研發投入擰至多年未見的高度，好似在重走創業路。2025年前三季度，科大訊飛研發投入達到31.88億元——同一統計口徑下，持續性的增壓，使其研發投入較兩年前抬高了近三成。

這些投入分散在幾個關鍵點位——算力底座、大模型平臺、AI 硬件、行業服務等，數條戰線的同步前沖。

以星火大模型為例，作為由全國產算力訓練出的大模型，其今年的節奏幾乎是一路提速。

年初，星火V4.0 Turbo剛落地，科大訊飛立刻把國產算力推到深度推理模型X1的訓練上；4月，X1被往前推一格，把“快思考 / 慢思考”統一進同一模型框架；到了 11 月，迭代升級后的X1.5被端上桌，繼續向深水區逼近。

短短十個月，三次版本大跳，除卻模型迭代本身，或許亦有著戰略層面的考量。

國產算力底座，既是其大模型的地基，亦是科大訊飛極力對外刻畫的形象。只是，在過往，國產算力更多承擔“可用”而非“極限”的角色，而星火不斷“撞擊”底座，本身就是磨刀。因此，科大訊飛必須一直往前跑，讓模型迭代本身去證明國產算力的成熟度。

除卻模型迭代，科大訊飛硬件側的動靜同樣密集。從辦公本、翻譯耳機，到 AI 黑板、智慧座艙，科大訊飛不斷鋪設新的場景，讓星火跑入其中。

過去兩年，大模型行業的競爭也在悄悄換軌。表面上玩家們仍執著于比參數、比推理速度、比多模態，做應用、做端側、做智能體，但絕大多數產品的使用頻率，還是太低。

低頻場景很難對模型形成反哺，亦無法形成用戶粘性，更難以跑通商業閉環。這就是為什么那么多 AI App、AI 網站、AI 功能曇花一現，因為它們都沒有找到屬于AI的高頻場景。

相比之下，只有那些具備重復性、剛性的場景，才具備撬動杠桿的可能。

AI學習機就是一個經驗證的場景樣本。其活在每個家庭里幾乎都會發生的場景——做題、困惑、糾錯、反饋、再學習。對有孩子的家庭而言，這一場景作為剛需場景，長期存在、周期性重復，且天然適配AI的能力圈。

也正因此，AI學習機幾乎成了國內少數真正飛入“千家萬戶”的AI硬件產品。

但其只是一個先被跑通的方向。表面上看，科大訊飛的布局橫跨教育、醫療、政務、辦公、硬件等多個方向，似乎攤子鋪得很開，但實則都屬于同一個動作——繼續種因。

其不是“賭一槍”，看能不能命中，而是把路徑鋪寬，播撒諸多種子，盼望著能在未來某個節點抵達收益曲線的另一端。

只是，回到商業現實，這些“因”并沒有立刻結成“果”。現在的科大訊飛，正站在一個懸而未決的臨界點——所有重要的“因”都播下了，卻還未進入可以自己成長的階段。

2025年前三季度，科大訊飛研發、銷售成本均在上漲，但營收增速仍維持在低雙位數、利潤改善有限——飛輪尚未到達加速點，所有動作都在蓄力。

而在這一節點來臨之前，一切都是土壤，一切亦是壓力。

中年訊飛，中場突圍

當AI產業來到下半場，玩家們之間的差異，或許在于稟賦——敢押多大的籌碼，能承擔多長的虧損周期，最終決定了每家公司走上怎樣的路。

比如阿里、字節，選擇把模型做大做深，并押注基礎設施，因為它輸得起，而部分同樣擁抱AI浪潮的行業廠商，則每走一步，都試圖同自身業務場景綁定，生怕真金白銀打水漂。

在此維度上，科大訊飛并沒有巨頭的坦蕩，亦沒有新晉玩家的勇氣和輕盈，其更像個闖蕩中的中年人——手里有家底、背后有家人、肩上有責任，知道必須賭些什么，卻又不敢隨便下注。

醞釀許久后，“更懂你的AI”，成為了科大訊飛的新賭局。這意味著，科大訊飛的大模型觀正從強調功能價值的“有用”，轉向更切合實際問題的“懂你”。

這背后，既顯露著科大訊飛野心，亦是其“不得不”的必然。

工具類產品的終局，永遠是三個詞——更快、更強、更便宜。

AI賽道亦是如此，在大模型競逐中，算力規模、迭代速度、資源密度，這些都不是玩家“努力”便能改變的。

資源差距一旦形成，就是一道會隨著時間不斷加寬的鴻溝，縱使玩家們如何優化算法、提升效率，始終無法改變“總量級” 。畢竟，巨頭可以用數倍乃至數十倍的投入，把最底層、最基礎的功能價值的門檻不斷抬升——讓所有不在重量級上的玩家永遠看見門，卻摸不到門框。

比如OpenAI，據悉，其預計將在2025至2035年間，在硬件與云基礎設施上，投入將超過1.15萬億美元。

國內以阿里為例，今年2月，阿里宣布未來三年投入3800億元，建設云和AI硬件基礎設施，超過過去十年的投入總和。其近日公測的千問App，以及配套的硬件、應用矩陣，則已在一定程度上兌現了其野心。

對于科大訊飛來說，這條路不是不值得跑，而是很難跑到頭，繼續在太過底層的維度上，與巨頭硬碰硬，代價或許會高得不成比例。而若是做不成功能價值領域的“主角”，那么被擠壓成“匪兵甲”幾乎是注定的結局。

關于產品價值，有一個公式——“產品價值=功能價值+情緒價值+資產價值”。當一項價值難以突破時，玩家轉向另外兩個維度里更可控、可塑、可積累的部分，不失為破局的方法。

科大訊飛當下的選擇，恰是如此，即基于這些年來積累的業務熟練度，做深更垂直的功能價值、做大情緒價值，把“懂你”變成差異化的起點——與其和巨頭賽跑，不如同用戶站在一起。

情緒易得，理解難得

AI賽道里，情緒價值從不稀缺。

以AI陪伴類產品為例，科大訊飛的“AI 星朋友”只是其中一支，行業里早已有成百上千的同類，更不乏游走在灰色地帶、情緒更強、黏性更高的產品。

亦因如此，情緒價值本身并不能成為差異。對科大訊飛而言，真正的底氣，是其在用戶、場景、產業端長期累出的那一層理解力。

以教育場景為例，別的玩家可能只是大概知道學生在數學函數方面存在痛點，而科大訊飛知道的是“四川某地市初二學生在二次函數里哪類題最容易丟分”。

在線下門店，科大訊飛甚至把這種理解力擺上了臺面。以成都某線下門店為例，其展板高調標注“成都200+所中小學的選擇”，一旁陳列的是大數據精準教學系統、智慧課堂等本地落地案例——每當家長看到后臺數據囊括了孩子所在的學校，便很難再有招架之力。

這不只局限于C端，做了多年ToG/ToB生意的科大訊飛，同樣試圖彰顯其“更懂產業”的形象。

就拿其推出的“星火行業分析師”來說，其聚焦農糧、原油、天然氣、鐵礦石等高波動品類的供需變量，并結合企業內部數據，給到能落地的決策建議。

在科技行業，當賽道底層邏輯從技術路線，轉向資源體量時，中小型玩家的籌碼往往會快速收縮，唯一可行的是，找到那些巨頭不愿做、看不上、或做不細的需求縫隙，并把它做到極致——從云計算到低代碼、隱私計算，無一例外。

數據顯示，2025年前三季度，在央國企的大模型公開招標市場，科大訊飛蟬聯第一名，且市場占比，超過第二名和第五名的總和。

而這，或許正是科大訊飛的優勢所在——巨頭不一定愿意做深，創業公司不一定接得住，而擁有“國家隊”背景的科大訊飛，既具備不俗的理解力，亦在多年間，練就了一身回款的能力。

這份底色，既是它的路，也是它的命。

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