一场发布会与一份三季报 科大讯飞的飞轮畅想

价值跃升周期刚刚开始。

作者：陈晨

编辑：可乐

风品：张俊

来源：首财——首条财经研究院

两千多年前，李冰父子用鱼嘴分水、飞沙堰泄洪、宝瓶口引流，把一条岷江分成内外两股：该灌溉的灌溉，该排洪的排洪。自此成就了成都平原的不涝不旱，都江堰的千年盛名。

如今，这种分流思路，也化解着大模型业务痛点。10月22日,第十届科大讯飞全球1024开发者节上,科大讯飞发布端云一体讯飞星火X2.6。

数据边界要守住，使用成本要降下来，复杂任务还要有足够能力攻坚。把所有任务都堵在云端，既贵又不安全；全压在端侧，能力又有上限。如何解决大模型安全性和极致性价比？如何让AI从数字世界进入物理世界？如何让AI从个人提效到组织提效？

面对行业命题，科大讯飞的解法是端云一体、精准分工、按需协同，做好“分流”题。董事长刘庆峰给方案定了一个清晰起点：“大模型深入业务，既要具备处理复杂任务的能力，也要守住数据边界、降低使用成本。”

11月2日，2026年世界互联网大会上，国产AI如何从技术走向生产力再成热点话题。科大讯飞延续了上述开发者节的三行业命题，携讯飞星火大模型X2.6等来到浙江乌镇，把答案摆上展台，交给观众检验。

大模型算得起、用得好、更安全。在效果、安全与成本间找到平衡，这不是一次孤立的模型迭代，而是从研发，到业务结构、再到系统突破的综合实力跃升。如何做到的呢？

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守界、降本、攻复杂

放对位置更重要

分流看似简单，但要分的精、分的准，考验大智慧和硬实力。

作为底层算力支撑，飞星平台是全国首个国产万卡算力底座，能支持万亿参数大模型训练。基于该底座，讯飞星火大模型X2.6完成能力升级，支持百万Token上下文，超长上下文训练效率提升至原来的4倍。

具体分流方面，实现的是一套60/30/10分工：本地守边界，协同降成本，云端攻复杂。

先看第一层，星火X2.6赋能下，60%应用可留在本地完成，数据不出端，没有推理成本。且这60%不是降级版能力，其足以独立完成业务闭环，推动应用从“能对话”走向“能办事”。

一个前提是能力同步跃升。端侧星火X2.6-4B通过端云一体训练和端侧模型能力感知的自适应迭代后训练算法，端侧智能体任务覆盖度达到41.9%，超过此前业界最好的4B模型千问3.5-4B的12.8%。刘庆峰表示，下一步要做到60%以上。

个中底气，源于行业领先：星火X2.6首次基于全国产算力实现代码和智能体能力突破，国际公开测试集Benchmarks多项技术指标对标业界一流水平；超长上下文训练效率提升约4倍，推理效率提升4.5倍。由此，本地端才能真正做到“守边界”。

第二层，协同端：降成本。30%应用走端云协同，敏感信息先在本地脱敏，经用户确认后再发送给云端。原始文件不上传；云端处理结果回到本地后再还原信息，形成业务信息的安全闭环。

支撑这套分工的，是端云一体协同架构。基于评价模型的端云路由协同训练将路由准确率提至96.1%，让“什么任务留在端、什么任务交给云”由模型精准判断。这样既响应更快，还能节约5倍以上Token成本。

第三层，云端：攻复杂。剩下10%的复杂任务交给云端大模型。云端293-A30B模型支持百万token上下文，输入价格0.9元/百万tokens、输出3.6元，缓存命中低至0.08元；在SWE Pro、SWE Multilingual两项代码测试中，星火X2.6均排名第一。

亚当·斯密在《国富论》里用制针工厂讲分工：一个工人独自完成全部工序，一天做不了几根针；若把抽丝、拉直、削尖、磨光分给不同的人，产量就直接翻了几百倍。端云一体的60/30/10也是同理，相较模型做大，把模型放对位置更重要。

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打破不可能三角

算得起、用得好、更安全

10月，星火X2.6-4B长期位列Hugging Face模型趋势榜前三，相关模型下载超400万次。此前，星火X2.5-4B曾于9月7日至9日连续三天登顶该榜单，显示出星火端侧模型的全球开源社区影响力日益提升。

效果怎么样，最终要落到用户体验上：

在教育场景，讯飞星光把AI备课、AI教研、家校沟通和事务助理整合到同一工作台。一个班的作业修改，讯飞星火智能批阅机M50最快5分钟就能改完。且作业顺序打乱也能准确匹配，原卷留痕打印。每周为教师节省4—7小时事务性工作时间，14000余名一线教师满意度4.7分。

在医疗场景，讯飞影像云覆盖全国超2.6亿人口，成为全球最大的医学影像AI服务平台，一张CT片即可实现多病种辅诊。晓医App累计AI咨询超过2.2亿次，是国内首个且唯一通过执业医师资格考试的医疗AI系统。在MedBench 5.0智能体评测中，飞星火医疗大模型V3.7以99.6分位列榜首。

在法律场景，讯飞晓法覆盖案情梳理、证据审查、诉讼策略、庭审策略和合同法务全流程，整体办案效率提升45%以上。

不难发现，上述场景共同特征是：数据敏感、任务复杂、不容出错。科大讯飞的端云一体在这里不是“多了一个功能”，而是按60/30/10做了一次可执行的任务重分配，继而打破安全、效果和成本的不可能三角。

行业分析师李小敬认为，教育、医疗、法律均是硬核应用场景，对可靠性、专业性、复杂任务处理能力要求极高。大模型接住真实业务，既安全可控，也算得起、用得好，体现了科大讯飞分工思路的科学有效。是长期深耕人工智能、蓄力算力赛道结出的硕果。

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剑指完整生产力工具

全栈自主可控有多强

当然，端云一体能走多远，不取决于最长的那块板，而是把最短的板补齐。

应用场景，已经证明端云一体独立闭环能力。但真正限制这套分工稳定运行的，是国产算力在显存、带宽和训练推理效率上的不足。

凭借由国产算力、大模型和端云协同技术组成的全栈自主可控AI体系，科大讯飞精准填补了这一短板：让端侧、云端和安全边界能被同时调动，推动端云一体从民生刚需场景走向企业办公和开发者生态。

以推理效率为例，基于国产集群的自适应存算协同推理技术，科大讯飞结合首个基于全国产设备的四层KVCache技术和分布式推理技术，提升缓存利用与计算效率，推理效率增长4.5倍。

落到模型能力上，这才有了上文所说的星火X2.6首次基于全国产算力实现代码和智能体能力突破。一如刘庆峰所言“这背后，是国产算力利用效率的持续突破。”

行业分析师孙业文表示，国产算力要在显存和带宽受限的条件下跑出效率，就必须把“可并行部分”做大：长程任务按长度动态切分并行训练，推理侧用四层KVCache和分布式技术把缓存与计算拆开协同。能实现4倍、4.5倍的增幅，是科大讯飞把并行度一点点抠出来的。

麦肯锡《The State of AI》数据显示，AI可为80%的个人带来效率提升，但仅6%企业实现了显著业务成效。原因在于，一项业务往往横跨多部门、多套系统，只会单点问答的AI很难真正参与进去。

讯飞星帆WinWork数字员工平台的思路，是让数字员工“有岗位、懂业务、可上岗”。做到每一步都可审计、可进化，关键环节仍由人来拍板，最终每个岗位都有了一支懂行的数字员工团队。

在平台侧，星辰TaaS平台连接模型能力、行业知识与业务流程，推动“从Token到Solution”，让Token消耗与业务价值创造紧密结合。即平台把分散的模型能力、行业知识和业务流程连接起来，使分工能力可以被复用、被交付。

在开发者侧，科大讯飞开放全栈硬件模组体系与IoT协议SpaceMind，升级APA智能体流程自动化和讯飞CLI，推出GuideX、WallEX等准成品方案，进一步降低开发门槛、打通交付环节，推动“开发即交付”。

面向开发者，分工能力被拆成可复用的模组、协议和工具链，端云一体因此更容易进入具体业务现场。从企业办公到本地硬件，从平台连接到开发者工具，科大讯飞端云一体的能力正快速突破民生刚需，向更广阔的业务现场延伸。

延伸成效有多大，开发者是最好的检验员。据刘庆峰披露，本届AI开发者大赛吸引15个国家、351座城市的52120支团队参赛，规模创新高，为端云一体能力落地提供更广泛的开发者土壤。

在首财看来，国产算力效率突破不是单点亮点，是端云一体同时调动端侧、云端并守住安全边界的底层支撑。凭借全栈自主可控的技术积累，科大讯飞正把模型能力转化为完整生产力工具，企业办公、AIPC、TaaS平台与开发者生态，则推动这套能力规模化交付，继而抢占市场风口、树立了AI应用领域的头部地位。

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业绩稳增、质量为先

抓紧新大陆的金钥匙

发布会只是开端，AI落地是一件长期的事。“靠什么持续做”、“靠什么做更好”，财报是个观察窗口。毕竟市场化的检验，最终要落到经营账本上。

上月刚刚亮相的三季报，释放了不少积极信号：

2026前三季，科大讯飞营收181.87亿元，同比增长7.05%；其中三季度营收65.64亿元，同比增长7.99%。归母净利2.26亿元，同比增长31.05%；前三季归母净利2188.72万元，同比实现扭亏。

更振奋人心的是收入结构优化：三季度G端业务收入下降2.39%，智慧教育、智慧医疗这两个高毛利赛道则实现20%以上增长，符合“做强C端、做深B端、优选G端”的战略方向。说明公司不单纯追求规模，看重发展质量、可持续性。

同期研发费达到38.5亿元，同比增长20.78%。主要投向星火大模型迭代、全国产算力底座训练效率优化、多模态能力扩展和端云一体方案等前沿技术、底层能力上。

背后有充裕现金流做底气。2026年前三季，科大讯飞经营活动现金流净额2.64亿元，同比增长115%；三季度实现销售回款77.94亿元，同比增加超7亿元；应收账款从年初163亿元微增至178亿元。

现金流、盈利性改善与结构优化相互印证，说明科大讯飞经营质量在提升，创新投入与回报产出形成了正循环。

管理大师德鲁克曾言：效率是把事情做对，效能是做对的事情。想来，科大讯飞的成功密码即是参透了“做对”要义。一如刘庆峰发布会上对“安全、效果、成本”的判断，正是精准洞察市场、想用户所想，锚定高质创新，一直在做对的事，才有了上述业绩产品的双向喜报。

刘庆峰说，“一代人有一代人的长征，人工智能是一场凝心聚力的长跑。”

一场发布会最容易被记住的是数字，但我们更需关注的，是在人工智能的长坡上，一个崭新价值飞轮是否开始转动：

三季度财报里25%的研发费用率，是飞轮的刻度；开发者在社区里的下载和二次开发，教育医疗等高频场景、海量数据是飞轮的土壤；从训练到推理的全栈国产化，是飞轮的底座。

当飞轮越转越快，AI生产力的新大陆也就渐行渐近，属于科大讯飞的价值跃升周期刚刚开始。

本文为首财原创