文｜光锥智能，作者｜郝鑫，编辑｜王一粟
AI 1.0 公司想靠大模型打个漂亮的“翻身仗”，似乎还差一口气。
4 月 23 日，科大讯飞发布 2023 年年度及 2024 年 Q1 业绩报告。全面 All in 大模型的一年，科大讯飞交出了首份成绩单，2023 年营业收入为 196.5 亿元，同比增长 4.41%；归属于上市公司股东的净利润为 6.57 亿元，同比增长 17.12%。
但值得深究的是，2023 年科大讯飞扣除非经常性损益后的净利润仅为 1.18 亿元，同比下降了 71.74%；公司账上现金流出量扩大，其经营活动产生的现金流量净额为 3.5 亿元，同比减少了 44.55%。
来到 2024 年，这样的情况进一步恶化。财报显示，2024 年 Q1，科大讯飞净亏损 3 亿元，同比减少了 418.99%，扣除非常性损益的亏损扩大至 4.41 亿元；经营活动现金净流出 13.84 亿元，同比减少了 17.04%。
财报指出，科大讯飞净利润的减少主要是因为，在通用人工智能认知大模型等方面的投入，不断扩大的投入，最终拉薄了利润。
斥巨资，短期内却难以见成效，AI 带来的增长还在发酵中，这是包括科大讯飞在内一些老牌公司当前共同面临的问题。
走过营收增长接近停滞、净利润跳崖的“至暗 2022”，大模型的一年，对科大讯飞来说究竟产生了怎样的影响？抓住了大模型这根“救命稻草”的科大讯飞，飞出低谷了吗？
大模型的双刃剑，高投入&高回报
给科大讯飞算笔账，大模型是一把双刃剑，高投入也意味着高回报。
2023 年到现在，科大讯飞的重投入主要集中在三个方向，大模型、国产算力底座和产业配套。
和其他国产大模型一样，科大讯飞也一直在奋力追赶 GPT 的步伐。
回顾星火一路发展历程，从去年 5 月份到今年 1 月份，以 GPT-4 为目标，一共经历了五次迭代：
2023 年 5 月 6 日，发布星火 V1.0；
2023 年 6 月 9 日，升级星火 V1.5 版本，开放问答取得突破，逻辑推理和数学能力升级、多轮对话能力升级；
2023 年 8 月 15 日，升级发布星火 V2.0，突破代码和多模态能力交互能力；
2023 年 10 月 24 日，发布星火 V3.0，能力整体超越 ChatGPT，医疗领域超越 GPT-4；
2024 年 1 月 30 日，发布星火 V3.5，在语言理解、数学能力、语音交互能力超越 GPT-4 Turbo；同时发布星火语音大模型，超过 Whisper 语音大模型能力。
科大讯飞预告，2024 年 4 月 26 日，星火 V3.5 将上新长语音和长图文、一句话复刻情绪化表达、智能体平台三大新功能。
总体上来看，对内星火大模型完成了刘庆峰当初定下的“三个里程碑”任务；对外，放到行业之中去比较，星火大模型没有落下队，进入了大模型公司的第一梯队。虽然科大讯飞与阿里、百度、月之暗面等公司相比，大模型能力尚有一定差距，但其在行业落地的优势也不容小觑。
科大讯飞透露，将在全国产算力平台“飞星一号”上持续提升讯飞星火通用底座七大核心能力，预计在今年上半年对标 GPT-4 turbo 当前最好水平，下半年对标 GPT-4V 和 DALL-E3 当前最好水平。
在国产算力层面，2023 年 10 月，科大讯飞和华为合作，开发了支撑万亿参数大模型训练的万卡国产算力平台 “飞星一号”。
产业配套方面，科大讯飞的大模型和 AI 核心技术已经在教育、医疗、智慧城市、 运营商、汽车、金融等行业落地。科大讯飞在财报中透露，2023 年共计有 20 个 AI 相关的行业项目投入了研发，其中有 14 个项目已经研发完成。
从 AI 所需的算力，到布局大模型在行业落地，科大讯飞的“重”投入注定了高成本，在财报中也印证了这一点。
科大讯飞 2024 年 Q1 在大模型研发以及核心技术自主可控和产业链可控，以及大模型产业落地拓展等方面，新增投入约 3 亿元。其中，研发费用 8.42 亿元，相对于去年同期增加 1.26 亿元。
光锥智能在梳理完科大讯飞 2017 年至 2023 年研发投入费用及占营业收入比例后发现，七年间内，科大讯飞在研发上的投入持续增长。大模型来了以后（2022-2023 年），科大讯飞研发费用占营业收入比例稳步上升，正在逐渐回归 2018 年的巅峰时期水平。
（光锥智能制图）
如此高昂的投入，最后给了科大讯飞什么？基于对标 GPT-4 的星火大模型，科大讯飞正在进一步增强其生态的属性。截至去年年底，讯飞开放平台开放了 647 项 AI 能力与大模型技术能力，面向开发者团队开放助手生态、 构建 API 矩阵，全场景开放三方插件市场；同时开展行业共建、双创赋能、高校星火营。
在生态的拉动下，实现了快速的增长。自 2023 年 5 月 6 日讯飞星火发布至 2023 年底，讯飞开放平台聚集了超过 578 万开发者团队，同比增长 52%。自 5 月 6 日星火大模型发布以来新增超过开发者 167.6 万，同比去年同期增幅 229%，其中大模型开发者数量超 35 万。
尽管上述的增长还无法在新发布的财报中体现，但能清晰地看到科大讯飞投入大模型后的想象力空间，第一阶段的提效已经开始，离创造生产力和价值也不远了。
大模型时代，科大讯飞的变与不变
从 2016 年开始重押深度学习，科大讯飞一直很重视 AI 和应用的落地，也因此获得了 5 年业绩翻倍的成果。
在大模型之前，科大讯飞的业绩陷入了增长的困境中，就在这个关键时刻，又抓住了大模型的救命稻草。
“在保持单点核心技术的持续创新和领先基础上，持续拓展科技树的广度和深度”，科大讯飞曾如此阐述其做大模型的思路。
上升到整个 AI 业务层面，科大讯飞早在 2017 年就制定了“平台+赛道”的战略。在大模型时代，该战略被重新赋予了内涵，“平台”即讯飞开放平台，为开发者提供 AI 能力及一站式人工智能解决方案，构建 AI 产业生态；“赛道”指 AI 在教育、医疗、智慧城市、 运营商、汽车、金融等重点赛道落地应用，并在 AI 学习机、 智能办公本、智能录音笔、翻译机、智能助听器、讯飞听见等C端消费者产品上形成品牌优势和可持续流水型收入。
截至 2023 年底，科大讯飞搭建起了以大模型等核心技术为中心，城市+教育+医疗+消费者+企业的 AI 生态。
从 2017 年至 2022 年，教育领域的业务一直是科大讯飞的第一大现金牛业务，2023 年成为了关键的转折。从结果来看，2023 年开放平台及消费者业务占营收收入比例略超过教育领域业务，成为了科大讯飞第一大业务，其次是智慧城市、运营商、智慧汽车、智慧医疗、智慧金融。
（光锥智能制图）
开放平台及消费者业务是目前科大讯飞的第三大业务板块，也是科大讯飞的新兴业务中，增长最快的业务板块，被科大讯飞寄予了厚望。
该业务板块具体被分为三部分：开放平台、智能硬件、还有移动互联网产品及服务。
财报数据显示，开放平台业务收入同比增长了 41.61%，是科大讯飞增速最快的业务；智能硬件业务收入同比增长了 22.35%；移动互联网产品及服务收入同比增长 17.08%。
开放平台是当前科大讯飞最活跃的部分，既聚集了庞大的开发者和企业用户，也利用大模型盘活了一些老业务。
例如，在工业领域，羚羊工业互联网平台基于讯飞星火推出工业大模型，可针对企业需求给出专业化建议策略、精准匹配资源，发布后不到一个月时间平台用户总量提升 59%，平台服务企业次数增加 88%；在代码方向，讯飞星火应用级产品智能编程助 iFlyCode 最新版本可在编程的设计阶段提效 50%、开发阶提效 37%、测试阶段提效 44%。
C 端的智能硬件用 AI 改造了一遍后也迎来了销售额增长的小高峰，2023 年消费者硬件 GMV 同比增长 84%；消费者硬件 618 全周期内销售额同比增长 125%，双 11 全周期内销售额同比增长 126%；讯飞翻译机全年销量同比增长超 300%。
但对于科大讯飞的老业务（教育、智慧城市、运营商）而言，却呈现出了下滑迹象。2023 年，教育产品和服务收入同比下滑了 9.7%；智慧城市部分业务收入同比下滑了 28.75%；运营商业务下滑了 0.05%。
在老业务面临增长乏力的同时，智慧汽车、智慧医疗、智慧金融等业务开始冒头。2023 年，智慧汽车业务收入同比增长了 49.71%，智慧医疗业务收入同比增长了 15.41%，智慧金融业务收入同比增长了 23.01%。
智慧汽车、智慧医疗、智慧金融行业利用大模型有一些相似之处。这些行业的场景和需求虽然明确，但存在数据量庞大、特定领域知识要求高和流程繁琐等痛点。大模型的文本总结、概括、分析和推理能力运用后，可以减轻人工的压力，提升工作效率，还能辅助决策为用户提供个性化的服务，因而成为了大模型来了以后第一批跑出来的业务。
在变化中找寻新的增长方向，正是基于此，面向 2024 年，刘庆峰曾提出讯飞星火认知大模型战略的年度四大目标：星火大模型国内领先对标 GPT-4；赋能智能硬件终端 1000 万、独立软件用户数过亿；教育、医疗、金融、汽车、央国企、城市行业市场第一；汇聚 100 万大模型开发者打造行业第一生态。
刘庆峰认为：“星火大模型成功有三大标志，即：核心技术第一、终端用户数第一、产业生态第一，这也是科大讯飞的长期目标。”
总的来看，科大讯飞的业务正处于一个转型期，新老交替之际，如果能借助大模型破旧立新，还是有机会再冲一把。
结语
2016 年，仿佛是一夜之间，AI 突然热了起来，滚烫的创业潮中，一大批以 CV 计算机视觉为主导的创业公司成为了主角，AI 四小龙估值突破百亿，奔跑着冲向上市。
然而直至今日，AI 四小龙仍深陷亏损泥淖，但科大讯飞却曾经盈利过。
科大讯飞之所以能够在 AI 行业公司普遍亏损中实现盈利，主要得益于其早期对于政企市场的布局更早、渠道更强，相当于 CV 界的老巨头海康威视和大华。
但彼时，当 AI 四小龙还在紧盯 to B 渠道，争夺项目竞标机会的时候。科大讯飞则感到“吃够了政企业务的苦”，一扫此前企业级业务的形象，在 2017 年的 AI 1.0 浪潮中，布局了面向开发者的开放平台和面对普通消费者的智能硬件和 App 业务，开创了新的增长曲线。
历史的轨迹在某一瞬间也发生了偶然的重合，百度重押自动驾驶还没有成功，但C端的业务却意外地生长了出来，比如小度、百度网盘等等。
如今，大模型作为 AI 领域重要里程碑，正掀起新一轮技术革命和商业应用浪潮。究竟走B端路线还是C端，落地何种产品服务，形成何种商业模式，最终还需由市场来决定。
在上一轮的深度学习浪潮中，AI 公司的持续亏损，一方面是由于研发投入过大，且收入依赖定制化的项目过多，很难实现平衡。
在大模型浪潮来临后，带来进一步效率的提升，让 AI 公司们看到了靠C端产品付费的可能性，也让 toB 业务得到了更多轻量化部署的可能。
那么，AI 公司持续亏损的境遇，能否改变呢？
