科大訊飛劉慶峰：基於全國產算力，有能力把底座模型做到業界最好
4月22日，科大訊飛舉辦2024年報&2025一季報業績說明會，公司董事長劉慶峰、總裁吳曉如、董秘江濤、CFO段大爲等高管悉數出席，迴應投資者關切。
前一晚披露的2024年報顯示，公司全年實現營業收入233.43億元，同比增長18.79%，時隔兩年重回雙位數增長，同期歸母淨利潤爲5.6億元。公司現金流創下歷史新高，截至2024年末，公司全年經營性現金流淨流入24.95億元，同比增長超6倍。
2025年第一季度，科大訊飛實現營收46.58億元，同比增長27.74%，歸母淨利潤、扣非淨利潤分別同比增長35.68%和48.29%，經營性現金流量淨額同比增長48.54%。
在本次業績說明會上，科大訊飛高管圍繞底座模型、毛利率、現金流、研發投入以及公司各業務最新進展，與投資者進行了充分交流。
專門成立回款部門，盈利能力提升
2022和2023年，在面臨美國極限施壓的情況下，科大訊飛從上到下進行了諸多主動調整，包括收入結構、業務聚焦、回款工作等，經過兩年的沉澱，公司各項主動調整和轉變都可看到了巨大成效。
科大訊飛2024年經營活動產生的現金流量淨額24.95億元，同比增長超6倍創歷史新高。
“主要通過優化回款工作機制創下這一紀錄，包括加強常態化回款催收工作、形成了更好現金流的GBC業務架構、G端業務通過優選客戶和政府專項債提升了回款及時性。”吳曉如介紹，公司在2024年初專門成立回款部門，幫助前端銷售同事加強回款工作。
業務架構方面，科大訊飛確立“做優C端、做強B端、優選G端”戰略，“C端收入佔比持續提升，銷售回款率很高，B端首選現金流有保障的優質行業，G端則是選擇財政情況較好的區域進行合作。”吳曉如指出。
科大訊飛將通過業務結構改善、費用控制等方式提高盈利能力。CFO段大爲表示，公司將保持“經營上的自我要求和約束”，提高毛利率，包括嚴格控制成本和費用，不斷調整方向聚焦核心業務，識別有規模化成長潛力的領域並努力使其充分釋放。據瞭解，公司近兩年產線數量從60條縮減至46條。
江濤表示，公司系統集成業務、定製開發類收入業務在下降，前者毛利率低，後者淨利率低，未來軟硬一體化產品在公司收入結構中的佔比將會上升。
劉慶峰補充道，“訊飛將來會強調產品化，產品化程度越高，毛利率和利潤會更加有保障。我們會讓銷售體系中產品佔比越來越高，定製成本越來越少，需要做加法的項目越來越少，能做乘法的產品越來越多，這樣毛利轉換成利潤的比例就會越來越高。”
對於研發投入，劉慶峰則表示，科大訊飛會保持相對健康的研發投入增長模式，未來毛利的增速會比研發投入增速更快，從而使得研發佔比逐漸下降，釋放更多的利潤。
堅守底座模型，抓住AGI“根紅利”
DeepSeek橫空出世後，一衆大模型廠商面臨較大壓力，以百川智能、零一萬物爲代表的初創公司放棄基座模型訓練，全面轉向應用開發，市場高度關注科大訊飛的戰略抉擇。
“堅持1+N，我們有能力，國家有需求”，這是劉慶峰對市場的迴應。
“在當前基於預訓練和強化學習的算法基礎上，基於全國產算力，科大訊飛有能力把底座模型做到業界最好。”劉慶峰稱，基於自主研發的底座模型訓練出來的行業模型，在尺寸靈活性、適配深度、最終效果上，比基於開源模型訓練出來的行業模型要好。
“我們在訓練行業模型的時候，就考慮到了如教育、醫療、司法等相關方面的需要，所以在訓練底座的時候，在基本的數據資源上就有更加高質量的清洗。”劉慶峰透露，很多央企在年初試點部署開源模型之後發現幻覺太多，而且有安全漏洞，又轉爲尋找科大訊飛提供專業解決方案。
劉慶峰指出，在國產算力平臺上建設底座大模型，對國傢俱有戰略意義，在市場上也有獨特的應用需要。“無論是像央國企，還是如安全等重要行業，對自主可控的底座大模型的需求非常迫切，而訊飛是基於國產算力訓練，各方面的可靠性都更勝一籌，也更受相關客戶和國家主管部門的信任。”
對於未來的發展，劉慶峰表示，科大訊飛要搶抓通用人工智能（AGI）的根紅利，在完全自主可控的平臺上把通用底座大模型做到第一梯隊，永爭行業第一，不僅僅是跟隨，要在算法上持續研發和創新。
底座模型未來發展有何規劃？劉慶峰介紹，推理大模型訊飛星火X1將在70B參數的基礎上繼續提升，下一步要做滿足各種場景下的更小的模型，滿足即時使用，滿足涉密情況。
“我們將來一定要在更小的算力、更小的尺寸、更小的資源佔用下，做出來對標業界最好的成果，這個是中國下一步大模型賦能千行百業非常重要的方向和課題。如果沒有底座模型的研發能力，沒有原創能力，是非常難持續提升的，我們在這方面有非常清晰的發展路線。”劉慶峰表示。
他在業績說明會上透露，公司教育業務中C端硬件增長喜人，以學習機爲例，去年實現翻番增長，一季度接近翻番，保持了良好的勢頭。
智能硬件方面，科大訊飛將重點關注兩個領域，一是穿戴式設備，耳機、眼鏡等正在積極關注，另外，基於訊飛星火在醫療領域的大模型能力，將重點關注醫療硬件。