文｜郝 鑫
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？
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。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。
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。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。本文来自投稿，不代表增长黑客立场，如若转载，请注明出处：https://www.growthhk.cn/cgo/116720.html
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