发布讯飞星火4.0 Turbo，Q3利润转正，科大讯飞的AI拐点到了？

（原标题：发布讯飞星火4.0 Turbo，Q3利润转正，科大讯飞的AI拐点到了？）

21世纪经济报道记者 邓浩 上海报道

近日，科大讯飞正式发布讯飞星火4.0 Turbo大模型，称其七大核心能力全面超过GPT-4 Turbo，数学和代码能力超越GPT-4o。此前科大讯飞刚刚发布三季报，今年Q3营收增速、毛利、净利润、现金流均实现转正，有机构人士认为此或代表其AI拐点初现。

大模型的研发成本越来越大，科大讯飞的投入产出能否持续实现正循环？至少从股价表现来看，市场仍在博弈。最近两个交易日（10月25日、10月28日），科大讯飞在小幅震荡后分别收涨1.50%、0.37%。

加大大模型研发投入与布局

对于讯飞星火4.0 Turbo大模型，科大讯飞称该模型的七大核心能力全面超过GPT-4 Turbo，效率相对提升50%。同时，“硬碰硬”的数学和代码能力超越 GPT-4o。而且在汽车行业，首发汽车端侧星火大模型，相比云端大模型，端侧1.3B大模型效果损失≤1%，端侧首响40ms，端云融合交互时间可降至1.3s。

模型的能力与底层算力紧密相关。去年10月，科大讯飞携手华为，宣布首个支撑万亿参数大模型训练的万卡国产算力平台“飞星一号”正式启用。这次更是正式启动国产超大规模智算平台“飞星二号”项目。

不过，大模型的“军备竞赛”正在加快，成本越来越高，资源约束下，竞争预训练大模型还是竞争AI产品，成为投资者关心的一大问题，也是各家大模型厂商必须面临的决策。

科大讯飞管理层在三季报业绩交流会上透露，“预计接下来讯飞会得到国家和各级政府对算力的政策支持。 未来几年依托国家和政府的重大算力布局支持，公司在算力方面不会有大幅度的自有资金投入增长。 ”

科大讯飞在业绩交流会直言，大模型在商业化落地过程中，模型和场景的适配对实现商业价值很重要。而在大模型商业化落地过程中，大模型能力可达程度可以分为一般难度、中等难度、 高难度三个层次，不同层次任务需适配不同尺寸模型。大模型商业化落地关键之一，就是要用更小的算力开销实现相应的场景应用价值。

Q3季度经营业绩改善

日前，科大讯飞发布2024年三季报，今年前三季度，实现营收148.5亿元，归母净利润亏损3.44亿元。不过从单季度来看经营业绩有所改善，Q3实现营业收入55.25亿元，同比增长15.77%，毛利、净利、现金流则均由负转正。

民生证券研报认为，科大讯飞作为中国人工智能龙头企业，2024年Q3的单季度业绩亮眼，或成为其AI商业化落地的拐点。

科大讯飞则在业绩交流会解释，报告期其主动优化营收结构，聚焦“B+C”端业务发展。其正在持续通过一系列机制推动面向战略市场领域的产品聚焦。

科大讯飞透露，在大模型赋能下，其C 端硬件销量稳健增长，前三季度学习机销量增长超过 100%，此外，前三季度消费者与开放平台业务收入增长 44%，智能汽车业务增长49%，较好的抵消了 G 端业务如智慧城市信息工程收入下降的影响。

《中国大模型中标项目监测报告》显示，今年9月，科大讯飞、百度的中标项目数量在行业里大幅领先。其中科大讯飞领先，跟其在通信运营商、金融市场的优异表现有关，在其14个中标项目中，有7个是三大运营商发起的AI大模型采购项目，3个金融客户发起的项目。

智能超参数统计数据显示，2024年1-9月份，科大讯飞中标项目达到38个，中标项目披露的中标金额为21607万元。这些中标项目主要分布在通信、金融、能源等行业，以央国企客户为主。

但是这一定程度也引起投资者担忧。因为不少央国企本身也在自研大模型，比如今年5月中国移动就发布了其自研的“九天”千亿多模态基座大模型。如何平衡二者？

科大讯飞在业绩交流会表示，其与运营商的合作案例中，都是由运营商统筹负责项目落地实施，为各应用场景中不同模型(包括自研模型和讯飞星火)的组合运用提供算力保障，保障模型的高效运行和快速响应，满足能源化工企业在实际应用中的需求。