近期，科大讯飞内部并不太平。

8月31日，科大讯飞发布人事通知，解除韩煜尘品牌市场中心副总经理的职务。

有媒体报道，此次韩煜尘解职或与此前科大讯飞内部举报有关，此前网上流出的举报文件显示，有名为“朱倩”的科大讯飞女性员工配偶进行实名举报。

当然，除了这场舆论风波，科大讯飞的半年报则更为重要。

近期，科大讯飞发布半年报。2026年上半年，公司实现营收116.23亿元，同比增长6.52%；归母净利润亏损2.04亿元，同比减亏14.68%。虽然营收保持增长、归母亏损有所收窄，但增速对比2025年上半年出现明显回落。扣非净利润方面，科大讯飞上半年扣非净利润亏损6.369亿元，同比下滑74.88%。

针对这份经营成绩单，公司管理层并不满意。8月21日业绩说明会上，董事长刘庆峰公开表示，受国产算力条件制约，科大讯飞在本轮大模型发展热潮当中“有所缺位”；董秘江涛也作出较为罕见的表态，投资者对公司营收规模、增长速度、盈利水平、扣非净利润以及现金流情况均存在不满意的声音。股价层面，截至9月2日收盘，科大讯飞年内股价跌幅超过20%，相关表现在AI板块当中处于靠后位置。

作为国内较早布局人工智能赛道的企业，科大讯飞在AI领域的发展现状，颇有一番起了个大早，赶了趟晚集的意味。多年以来，科大讯飞究竟遇到了哪些问题，又是如何从早期的AI行业引领者，逐步陷入当前的发展困境？

起了个大早，赶了趟晚集

科大讯飞布局人工智能的时间，远早于当下绝大多数科技企业。

时间回到1999年，时任中国科学技术大学博士生的刘庆峰，带领一批学生团队，在合肥创办科大讯飞。

创办之初，刘庆峰的发展目标十分清晰：让机器实现“能听会说”。那个阶段，互联网刚刚在国内起步，语音识别属于十分冷门的发展方向，科大讯飞却深耕这条赛道，并且一做就是二十余年。

在此之后的漫长发展周期里，科大讯飞持续在语音识别、语音合成、自然语言理解领域进行技术沉淀，逐步将技术成果落地到教育、医疗、政法等多个行业场景。2008年，顶着“AI第一股”的标签，科大讯飞于深交所正式挂牌上市。

不过真正的发展转折点，出现在深度学习技术浪潮兴起之后。

2017年，科技部批复依托科大讯飞建设认知智能国家重点实验室，这也是国内认知智能方向首个国家级实验室。发展重心从语音业务拓展至认知智能，科大讯飞再次走在了行业发展的前列。2023年，大模型时代正式到来，科大讯飞依旧是行业当中的先行者。当年5月，科大讯飞正式发布星火认知大模型，跻身国内首批推出大模型产品的厂商行列。彼时，“星火”几乎成为国产大模型的代表性产品，科大讯飞股价半年之内最高涨幅超过140%，公司市值一度突破2000亿元。

整体来看，从语音识别，到深度学习，再到大模型浪潮，在多轮技术变革当中，科大讯飞都抢占了先发窗口期。这份先发优势，来源于企业二十余年坚持研发的基因积淀，也是“起了个大早”的真实写照。不过较早的产业布局，并不等同于稳定的发展成果。

2024‑2025年，大模型行业竞争进入白热化阶段，行业整体的发展节奏，超出了科大讯飞此前的预期。

近两年，DeepSeek、豆包、文心一言等后发产品快速抢占C端应用市场，大量用户注意力被分流。截至2026年一季度，科大讯飞星火App月活跃用户规模约575万；同期，豆包月活接近1亿，DeepSeek月活超过7000万。虽然科大讯飞较早开启大模型业务布局，但在用户心智的争夺上，已经被后续入局的厂商拉开明显差距。

出现发展掉队的直接原因，离不开国产算力条件带来的客观约束。科大讯飞坚持全栈自主可控的发展路线，选择依托国产芯片开展大模型训练。这条发展路线具备重大战略价值，但客观来看，现阶段国产芯片在显存、带宽方面还存在明显短板，直接制约星火大模型在超长上下文、智能体等方向的能力建设。刘庆峰在业绩说明会上的表述，“有所缺位”，正是算力约束带来的现实结果。

先发优势没有顺利转化成市场胜势，前期积累的行业优势，在时间推移当中逐步被稀释。科大讯飞起步很早，如今却不得不面对追赶行业进度的现实局面。更为关键的是，日趋激烈的大模型赛道竞争之下，这条追赶之路，难度或将超出市场预期。

挑战，才刚刚开始

对于科大讯飞而言，现阶段面临的各类发展挑战，才刚刚拉开序幕。

企业当前发展困局的源头，和技术路线选择密切相关。科大讯飞将大模型的长期发展锚定全栈自主可控，坚持依托国产芯片完成大模型训练。做出这一选择，和科大讯飞独特的行业地位密不可分。

作为国内起步较早、辨识度较高的人工智能企业，科大讯飞拥有国有资本参股背景，承建国内首个认知智能国家重点实验室，深度参与教育、医疗、政法、政务等关键行业的数字化建设。而这类业务场景，对于数据安全、算力自主可控的标准，远高于面向消费端的互联网应用。一旦关键行业的AI底座对外依赖算力资源，科大讯飞二十余年在政企客户领域建立的信任基础，将会受到冲击。

站在更深一层视角，选择全栈自主可控路线也是企业的现实选择。科大讯飞并不具备字节、阿里这类互联网巨头的资金储备，难以通过采购高端算力资源快速做大模型；同时也没有互联网平台庞大的C端流量基础，以此摊薄研发运营成本。如果科大讯飞同样选择采购海外高端算力、堆参数做大模型的路径，无论是资金还是流量层面，都很难实现追赶。对比来看，全栈自主可控路线虽然难度高、推进周期长，却是科大讯飞能够守住的差异化赛道。当不少同行依托英伟达算力开展模型训练之时，科大讯飞选择另一条路径，目标是打通国产算力落地链路，掌握底层技术底座。

然而这条别无选择的道路，也伴随着沉重的经营代价。

国产芯片显存、带宽层面的短板短期内难以彻底补齐，直接限制星火大模型在长上下文、智能体等前沿功能的迭代速度。刘庆峰在业绩沟通中提到的发展缺位，正是当前技术短板的集中体现。

技术迭代节奏放缓之后，用户流失问题随之显现。当前大模型赛道的竞争逻辑，已经从“谁率先发布产品”转向“产品易用性、用户体验优先”。开源模型大幅降低行业准入门槛，不少新入局厂商依靠灵活的发展策略快速获取用户。当豆包月活接近1亿、DeepSeek月活突破7000万之时，星火App的月活跃用户依旧停留在575万的水平。广大用户并不会因为科大讯飞“AI第一股”的身份，给予产品更多发展时间。

C端业务迟迟无法打开局面，商业化路径随之收窄。科大讯飞过往营收很大一部分依托教育、政务等垂直行业项目落地，而这类业务的开展，又和政府项目、财政预算周期高度相关。C端增长遇阻、B端以及G端业务增长受预算周期影响，在多重因素叠加之下，公司营收增速逐步回落，从过往的双位数增长下滑至6.52%。商业化进度不及预期，难以形成规模效应，企业盈利状况也就很难得到改善。

商业化推进缓慢，财务层面的压力也逐步显现。上半年，科大讯飞研发投入30.07亿元，同比增长25.73%，研发投入占营收比重超过25%；反观营收增速仅有6.52%，扣非净利润亏损扩大至6.37亿元，经营活动现金流净流出9.45亿元。另外市场较为关注的一点，科大讯飞盈利长期依赖政府补助：2025年公司归母净利润8.39亿元，其中政府补助金额就达到6.36亿元。一边是持续刚性的研发投入需求，另一边是自身造血能力尚未成型，企业可调配的资金空间正在不断收窄。

财务压力加大，反过来又会制约技术迭代。可用于国产算力建设、星火模型升级的资金规模，取决于企业现金流状况和扣非盈利水平。一旦经营现金流持续流出、扣非亏损延续，科大讯飞投入相关方向的资源就会受到限制。技术迭代进度放缓、用户持续流失、商业化空间收缩、财务状况承压，多重因素之间容易形成负向循环。一旦这样的循环形成，单次的大模型版本更新，很难彻底打破困局。

结语

科大讯飞当下面临的难题，可以从一体两面进行解读。

二十多年前，人工智能还没有被大众广泛认知的时候，科大讯飞就已经踏上这条赛道，业务版图从语音技术拓展到大模型，成长为国内人工智能领域的标杆企业。这份先发优势，既帮助企业积累了技术、行业场景资源，也成就了“AI第一股”的行业口碑；与此同时，选择全栈自主可控、深耕国产算力这条道路，也让科大讯飞背负了更重的行业责任，这条路开启之后，几乎没有回头的空间。

换一个角度来看，科大讯飞的技术路线选择，本身很难简单判定对错。这条难度最高的发展路径，恰恰也是企业打造差异化竞争力的核心抓手。如果这条路能够成功走通，前期付出的高额成本、漫长的技术攻坚周期，都将转化成其他企业很难复制的护城河；倘若未能取得预期成果，前期大量投入则有可能成为沉没成本。

人工智能的长跑远没有抵达终点。科大讯飞虽然起跑较早，现阶段暂时处在赛程中段。这家企业需要回答的核心命题，并不是要不要持续投入研发，而是研发资源能否最终转化成一套真正自主可控、具备产业价值的技术方案。