8月20日晚间，科大讯飞披露2026年半年报：上半年营收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%。

这份成绩单没有让市场满意。8月21日下午的半年度业绩说明会上，科大讯飞董秘江涛罕见地直接回应了投资者的质疑。他承认，无论是营收、增速、利润、扣非净利润还是现金流，很多投资者都对半年报不满意。与此同时，公司研发投入产出比以及商业化进度，也成为投资者关注的焦点。

江涛称，公司已经听到这些顾虑和质疑。他解释称，科大讯飞正处在一个投入期：今年上半年，AI行业从技术突破走向规模化商业落地，公司仍在大模型核心技术、核心赛道运营型业务、生态建设以及出海等方向持续投入。这些投入短期拖累了利润，但公司认为这是在为未来增长做准备。

从业务结构看，科大讯飞确实正在经历一次变化。过去长期占据第一大业务板块的智慧教育，上半年收入34.90亿元，同比下降1.16%；另一边，开放平台业务收入达到37.05亿元，同比增长36.01%，首次超过智慧教育，成为公司最大的业务板块。

这意味着，科大讯飞的增长重心正在发生变化：从过去更依赖智慧教育等成熟业务，转向开放平台等AI业务。

与此同时，科大讯飞仍在继续加码大模型。科大讯飞总裁吴晓如在业绩说明会上透露，公司将在今年全球1024开发者节推出基于全国产算力的新一代主力通用大模型，并计划在8月底率先推出阶段性版本。按照吴晓如的说法，新模型将重点提升代码能力和Token性价比，整体达到国内第一梯队水平；在全国产算力训练的通用大模型中，各项指标也将继续保持国内领先。

AI开放平台成增长支点

科大讯飞的AI开放平台正在成为公司业务增长的重要支点。

半年报显示，作为首批国家人工智能开放创新平台，讯飞AI开放平台围绕MaaS和智能体产业化，形成“MaaS平台+智能体平台+产业应用”的体系。目前平台已开放1007项AI能力，开发者规模达到1153万，其中大模型开发者321.9万，同比增长111%；海外开发者超过60万，覆盖220多个国家和地区。

这部分业务的特点是，AI能力正在从卖产品转向提供能力。科大讯飞董事长刘庆峰在业绩说明会上表示，目前公司MaaS相关业务按照内部口径计算，毛利率大约在80%，净利润率在十几个百分点。上半年业务增长较好，主要得益于API经济，这是科大讯飞历史上延续得比较好的业务。“如今大家看到的大模型，也在持续带动语音应用、多语言应用等需求。”

但大模型业务的利润空间，还取决于算力成本。目前国产算力在超长上下文等方面仍存在限制，科大讯飞正在持续优化。刘庆峰认为，未来提高大模型业务毛利率，一方面要根据不同场景选择合适规模的模型，而不是所有需求都使用最大的模型；另一方面要持续提升推理效率。

科大讯飞在语音业务上的经验已经开始向大模型迁移。刘庆峰透露，通过创新推理，语音业务的推理效率已经提升80%以上，成本降至原来的十几分之一。类似的方法也可以应用于大模型，进一步降低算力成本。

开发者规模的增长，也在扩大开放平台的应用边界。刘庆峰表示，这些开发者中，既有教育、媒体、办公、社交、文化创意等行业的应用开发者，也有大型企业和创业者。总体来看，个人创业者和企业级开发者的数量大约各占一半，覆盖行业比较广。

智能硬件和机器人则是其中比较明确的新方向。

“科大讯飞开放平台在智能硬件开发领域的市场占有率达到90%以上；在机器人领域，讯飞机器人超脑平台已服务约90%的机器人厂商。”江涛表示，通过讯飞开放平台，可以进一步打通软硬件一体化开发，帮助开发者更快完成产品开发和落地。未来，随着Coding能力进一步提升，这些平台和开发者生态也将成为公司提升开发效率、降低开发成本的重要方向。

未来算力更倾向租赁

科大讯飞正在加大大模型研发投入，但并不准备通过大规模自建算力来换取模型能力。

从目前的投入规模看，算力已经成为科大讯飞研发投入增长的重要组成部分。刘庆峰透露，2026年上半年公司研发投入约30亿元，同比增加约6亿元，占同期收入的比例达到26%，高于此前约20%的水平。其中一部分增量来自算力投入。

按照刘庆峰的说法，下半年研发投入预计将达到上半年的“两倍多”。其中，约一半研发投入将用于模型相关研发，主要包括大语言模型、语音模型和多模态模型。

但这并不意味着科大讯飞会同步大规模采购算力。吴晓如表示，科大讯飞目前的算力来源并不只有自有资金投入，还包括承担国家相关任务所获得的算力资源。因此，公司资本开支规模与最终获取、实际使用的算力规模并不是简单对应关系。

在国产算力方面，科大讯飞已经与华为、海光等多家厂商展开合作。面对不同芯片架构并存的多元异构算力环境，科大讯飞会进行分类管理，尽量保证同一算力集群中的模型训练保持足够的算力集中度，避免算力过度分散后影响训练效率。

算力获取方式也正在发生变化。刘庆峰表示，公司目前既有自建算力，也有租赁算力。下一阶段，公司更倾向于采用租赁模式，或者与相关厂商联合建设算力基础设施，再由公司租用。

这或许意味着，科大讯飞未来的算力投入可能不会简单走向“买更多卡、建更多集群”的重资产路线，而是更强调算力资源的灵活获取。