文 | 市值榜，作者 | 齐 笑 ，编辑 | 嘉辛

标王的财报出炉了。

根据研究机构智能超参数发布的《中国大模型中标项目监测与洞察报告 ( 2025 年 ) 》，2025 年，科大讯飞大模型相关项目中标金额 23.16 亿元，超过第二名至第六名的总和。今年一季度，科大讯飞在大模型相关项目的中标数量和金额再次拿下双第一。

相较于 " 拿标 " 方面的出类拔萃，科大讯飞的财务数据显得就没那么亮眼了。

2025 年，科大讯飞的营业收入为 271.05 亿元，同比增长 16.12%，归母净利润为 8.39 亿元，同比增长接近 50%，到了 2026 年第一季度归母口径又转为亏损 1.7 亿元，同比收窄 12.17%，收入增速为 13.23%。

两年前大模型概念刚起，商业化还在极早期，市场就给了科大讯飞极高的期待，半年股价最高上涨超过 140%，如今项目大规模落地、中标金额做到行业第一了，股价反而不如人意。

业绩说明会上，刘庆峰坦言对很多投资人来说其实没达到期望，" 我们也觉得有点抱歉，应该要把公司市值做得更好 "。他将原因归结为一条仍在被市场消化的路径选择，其在国产算力上走的这条路，还需要让投资者充分理解它的商业逻辑。

一、规模大，但强吗？

一直以来，科大讯飞身上就有 " 高增长 " 的标签。

从 2008 年上市到现在，除了 2022 年和 2023 年两年，按年度来看，科大讯飞的收入增长速度没有低于过 15%，最高超过了 60%。也因此收入规模如滚雪球一般越来越大。

资产规模同样从 2007 年的 2.7 亿元增长到现在的 400 多亿元。

历史上，科大讯飞表现出了很好的成长性，这一点是毋庸置疑的。

一直以来，在科大讯飞身上也存在着另外的标签，" 靠政府补助 "" 回款质量不高 "，或者可以概括为，核心业务经营质量不高。

政府补助是科大讯飞利润表的增色项目。

2025 年，科大讯飞计入当期损益的政府补助达到了 13.99 亿元，增量的重要原因是 " 承担重大项目 "。其中，计入非经常性损益的政府补助为 6.36 亿元，比 2024 年多了 2.17 亿元。

6.36 亿元相当于净利润的 75%，也是造成扣非净利润与归母净利润之间差出 5.75 亿元的重要原因（非经常性损益中还存在其他项目）。

这种情况一直存在。近十年，非经常性损益中的政府补助占净利润的比重，少则不到 20%，多则百分之六七十，兜住了归母净利润的下限。

从扣非净利润来看，和 270 亿元的收入规模相比，2 亿多元只能算是微利，扣非净利润率不到 1%。而 2026 年第一季度，-4.3 亿元的扣非净利润，亏损扩大 88.58%。

另一个为净利润减压的，是研发投入。

2025 年，科大讯飞研发投入总额 53.64 亿元，其中 22.84 亿元做了资本化处理，资本化率 42.59%。往前两年，资本化比例也都超过了 40%。

这意味着，当年花出去的研发经费，有四成以上没有计入当期成本，而是放进了资产负债表。

这笔账不难算。如果全部费用化，利润表将直接承压；如果放在资产负债表，还可以在以后的年份里慢慢摊销。

但分摊不等于消失。截至 2025 年末，开发支出余额已累积至 16.89 亿元。这些资本化的研发投入最终多数会转入 " 软件 " 类无形资产，而年报显示，科大讯飞自行开发的软件摊销年限只有 2 到 5 年。

换句话说，这些被推迟确认的成本，会在未来几年内逐年消化，留给利润表的喘息空间，也算不上宽裕。

此外，已经资本化的项目，如果未来商业化效果不及预期，也要计提减值。

再来看回款质量。

由于科大讯飞有很多 To G 的业务，账期普遍较长，表现为资产负债表上应收款项高企。于是，经营活动现金流入就成了重要指标，科大讯飞也会特地拎出回款数据。

科大讯飞称 2025 年销售回款和经营活动产生的现金流量净额都创了新高，分别为超 274 亿元和 32.08 亿元。

不过，回款问题仍然是需要正视的 " 顽疾 "。

2025 年末，科大讯飞应收账款达 162.96 亿元，占总资产的 36.33%，结构也不乐观，1 年以内的应收账款只占一半出头。

2025 年末，科大讯飞账上可随时动用的现金及现金等价物只有 21.42 亿元，而短期借款和一年内到期的非流动负债合计却达 27.06 亿元，其中短期借款这一项，2025 年年初只有 3.1 亿元，一年内增加了 8.5 亿元，可见现金流并不充裕。

到了 2026 年，科大讯飞完成了一波近 40 亿元募资，缓解了不少压力。

二、G、B、C 的飞轮转起来了吗？

2025 年财报再次明确了 " 做强 C 端、做深 B 端、优选 G 端 " 的战略方向，理想的状态是 " 在教育、医疗等民生领域的 G 端标杆项目，为 B 端企业服务与 C 端个人产品输送核心模型能力，逐渐形成「G 端树品牌、B 端拓规模、C 端创利润」的良性循环。

但翻看各条业务线的实际数据会发现，从过去模式中抽身出来远不是那么简单。

C 端是这一轮战略调整的重点发力方向，也确实跑出了声势，2025 年前三季度 C 端整体营收占比已提升至 34%。

2025 年，以学习机、办公本、录音笔为核心的 AI 硬件产品表现抢眼：AI 学习机连续第五年拿下高端市场销售额和销量双料第一，办公本连续六年蝉联全渠道销量冠军，录音笔在线上各平台也稳居品类第一。

但风光是用高额的营销投入撑起来的。

2025 年，科大讯飞的销售费用 51.9 亿元，同比增幅 27.12%，远超同期 16.12% 的营收增速，也是导致 " 利润微薄 " 的原因之一，其中，广告宣传费从上一年的 6.63 亿元翻倍到了 13.12 亿元。

财报也明确指出，销售费用的增长，源自于强化高端品牌建设，在包括讯飞 AI 学习机在内的 C 端人工智能产品的品牌推广和渠道建设，以及面对人工智能出海方面继续增加营销投入。

换句话说，C 端现在的增长离不开营销驱动，产品自带的品牌拉力和用户口碑一旦少了投放的加持，能稳多久，是一个问题。

G 端正在经历主动收缩的阵痛。比如 2025 年智慧城市收入 35.7 亿元，同比下降 1.2%。2026 年一季度，B 端和 C 端业务收入增速达到 26.27%，远超过整体增速，同样说明 G 端业务承压。

" 优选 G 端 " 是科大讯飞反复强调的关键词。这个表述本身就暗含了一个判断：过去的 G 端业务，质量良莠不齐，需要挑着做，也就是主动放弃那些定制程度高、毛利率低、回款周期长的项目。

这不难理解，科大讯飞对 G 端业务的依赖由来已久，而靠政府周期吃饭的项目，应收账款高企就是最显眼的 " 副作用 "。

和 C、G 端相比，B 端是大模型能力更严厉的 " 考场 "。

B、C、G 三端的决策逻辑不同，模型能力差距对它们的影响路径和权重也不同。

G 端客户的核心诉求是安全、合规、国产化，在这个场景里，客户可能更关心 " 你是否符合信创要求、数据是否安全 "。全国产算力构成了讯飞在 G 端的核心优势。

在 C 端，用户买的是产品，不是模型，AI 能力只是产品力矩阵中的一环。学习机的核心竞争力，除了 AI 答疑辅导能力，还有护眼屏幕、手写笔、课程内容体系、家长管控功能。

B 端企业客户在采购 AI 解决方案时，通常会有 POC 测试，会和市场上的可用方案做对比。

刘庆峰透露，国产算力目前确实面临阵痛，比如在训练超长文本上下文时遇到了限制。年报提到，当前主流的昇腾 910B 芯片与英伟达 H200 在显存容量和带宽上存在明显短板，预计于 2026 年 10 月发布的昇腾 950 芯片将会在关键性能上实现对标，" 阵痛就会过去 "。

落到 B 端各条业务线的实际表现上，可以说是既有增长，也在承压。

2025 年，科大讯飞 B 端能独立核算的业务中，企业 AI 解决方案贡献了 8.59 亿元营收，同比增长 33.65%；来自开放平台的大模型 API 及 MaaS 平台服务收入贡献了 3.85 亿元，同比增长 263%；运营商业务和智慧汽车业务分别收入 19.36 亿元和 12.4 亿元。

增速有好有坏：AI 解决方案跑得很快，但运营商已接近停滞，全年只增长了 1.81%。至于赚不赚钱，则没有更多可以观察的指标。

三、深耕行业的差异化路径

大语言模型赛道格局初定之后，竞争重点已从模型本身转向 " 模型 + 应用 + 生态 " 的综合比拼。

这个赛道的竞争逻辑已经变了，从 " 谁家模型更强 " 变成 " 谁家生态更能留住客户 "。火山引擎靠字节的流量入口和低价策略抢占调用量，百度和阿里靠云基础设施和全栈能力吃行业解决方案的蛋糕。

在这个格局下，科大讯飞的位置有些特殊。它不是云厂商，没有底层基础设施成本优势，也不是互联网平台，没有 C 端流量的网络效应，但在政企大模型应用落地上是第一梯队。

科大讯飞不想做通用大模型的 " 水电煤供应商 "，而是深耕行业场景。

这条路径的优势是清晰的：行业数据和业务理解深、替换成本高、全国产算力在信创市场构成合规壁垒。

挑战同样也是清晰的：项目制边际成本难以降下来；开源模型和低价 API 会影响 " 行业定制 " 的溢价空间；缺乏算力租赁、广告订阅等多元收入作为交叉补贴。

以科大讯飞深耕的医疗行业为例，讯飞医疗 2025 年区域解决方案（G 端业务之一）毛利率仅 34.2%，较上年下降 19 个百分点。

毛利率下滑可能与区域解决方案这个业务的高定制化特征有关，因为每进入一个新的区县，都需要本地化部署、和当地区相关部门对接。高定制意味着高成本，也意味着从一个区县复制到另一个区县的边际成本降不下来。

在行业内部，通用大模型的溢出效应也正在改变竞争规则。

IDC 于 2026 年 4 月发布的第二次医疗大模型实测明确指出，头部通用大模型与头部医疗大模型在 " 标准化程度较高的病历生成、检验检查解读 " 等单点场景中，结果差异已没那么显著。

智医助理当然比通用模型更懂基层医疗的场景，但当 "AI 能力平民化 " 的趋势正在从消费级场景向行业级场景蔓延时，客户还愿意为 " 更懂 " 支付多高的溢价，这也是一个问题。

项目制究竟能不能降低边际成本以获得更好的盈利能力，通用 AI 能力的溢出究竟能在多大程度上稀释科大讯飞在行业 know-how 方面积累的优势，还需要进一步观察。

面对这种局面，科大讯飞也在尝试改变。

比如，2025 年发布了企业级开源智能体平台 Astron Agent 并上线星辰 MaaS 底座，整合了超 50 个主流开源模型。这是从 " 纯卖项目 " 向 " 建生态 " 的转型试探，先通过开源和 MaaS 平台吸引开发者，再带动星火大模型和高价值垂直应用的分发。

当然，无论是调用量的绝对值还是市场份额，科大讯飞与头部云厂商之间都存在很大的差距。

这是一场各走各路的 " 分道赛 "，平台型选手有规模，垂直型选手拼纵深。比赛还远没到终局，现在领先的不一定是最后的赢家，但讯飞要证明的，是深耕这条路也能通向可观的利润。