从自主可控底座到高价值场景，科大讯飞跑通AI价值飞轮

发布时间：2026-07-21 17:41来源：证券市场周刊散户吧字号：大 中 小

“国产算力相比海外顶级算力存在一些距离，但我们有句话‘不怕慢，就怕站’。讯飞已经跑通全国产算力训练的完整链路，并持续提升训练效率和模型能力。”科大讯飞副总裁、品牌市场中心总经理吴骏华于7月18日在2026世界人工智能大会(WAIC)上向本刊表示。 本文来自散户吧WWW.SANHUBA.COM

　　

在科大讯飞看来，“全栈自主可控，能力持续领先”不仅可行，更是必由之路。唯有如此，国内各行业企业才能拥有足够可靠的大模型底座，让AI真正成为现实生产力。 本文来自散户吧WWW.SANHUBA.COM

　　 　　

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全栈自主可控是科大讯飞的必选项 本文来自散户吧WWW.SANHUBA.COM

　　

国产大模型大致可分为两条发展路线：一条是模型在其他算力平台上训练完成后，再适配到国产芯片上进行推理部署；另一条是在性能相对落后的全国产算力平台上，直接完成训练、迭代和全流程推理部署。二者看似仅一步之差，实则是两种完全不同的技术能力。

　　

科大讯飞选择了难度更高的第二条路。自2023年与华为联合发布国内首个全国产算力平台“飞星一号”以来，讯飞星火大模型便持续基于全国产算力开展训练、迭代与推理部署。经过算子优化、分布式策略调整和工程调优，国产算力集群的训练效率已从早期的30%逐步提升至84%—93%，充分验证了全国产算力支撑大模型持续演进的可行性。 本文来自散户吧WWW.SANHUBA.COM

　　

回顾发展历程，吴骏华向本刊介绍：“在地缘政治博弈加剧的背景下，科大讯飞必须扎根国产算力平台。换言之，如果没有中国企业攻克这一难关，我们极有可能再度面临‘卡脖子’风险。无论主观意愿还是客观环境，都要求我们必须将源头技术掌握在自己手中。” 本文来自散户吧WWW.SANHUBA.COM

　　

科大讯飞创始人、董事长刘庆峰曾强调，“我们不能把自己的大楼盖在别人的院子里。” 这句话已成为公司坚持自主研发、自主可控的技术信仰根基。

　　

科大讯飞长期服务教育、医疗、金融、能源和央国企等行业，这些领域普遍对数据安全、业务连续性和私有化部署提出较高要求。全国产算力训练能力，使讯飞不仅能够满足行业准入要求，更能在客户业务系统中持续完成模型迭代和能力升级，形成更稳固的客户关系与更高的竞争壁垒。

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尽管国产算力相比海外顶级算力仍有差距，吴骏华仍以“不怕慢，就怕站”回应。

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事实上，讯飞大模型已展现出差异化竞争力。在近期多家媒体组织的大模型“高考”测评中，讯飞星火X2表现突出:在羊城晚报教育发展研究院组织的8款国内外主流大模型全科作答盲评中，讯飞星火X2在物理类总分中与Claude Opus 4.8并列第一，在历史类总分中更是唯一突破700分的模型。单科专项上，讯飞星火在2026年新高考I卷数学题测试中以148分居首，上海卷高考作文以65.5分居首，英文作文成绩也与ChatGPT 5.5 Pro并列处于第一梯队。 本文来自散户吧WWW.SANHUBA.COM

　　

?“我们真正想强调的是，正是因为我们更懂教育，更了解教育里面的Know-how(实操技术)，了解老师应该怎么教，学生应该怎么学，所以才取得这样的成绩。医疗领域同样如此。”吴骏华指出，“本质上，我们能够为像教育、医疗这些优质资源稀缺的领域提供服务，而服务过程中又能创造出更加高价值的token(词元)。”

　　

高价值场景转动AI价值飞轮

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仅有自主可控不足以支撑大模型落地，能力领先才是进入高价值场景的前提。在教育、医疗、央国企等高门槛行业，科大讯飞需要证明“自主可控”与“能力领先”可以兼得。

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值得一提的是，不同于仅聚焦单一To B或To C赛道的企业，讯飞是业界最早提出GBC联动模式的AI公司——即G端(政府端)树立标杆，B端实现规模化落地，C端放大品牌影响力，三端相互导流形成业务闭环。以教育领域为例，科大讯飞在G端(教育局)搭建自研的区域智慧教育平台，在B端(学校)部署教学终端，在C端推出AI学习机、口语练习软件等产品。 本文来自散户吧WWW.SANHUBA.COM

　　

吴骏华介绍道，“我们推出的AI黑板，既能帮助老师教学，也能实时掌握学生的课堂学习情况，还可为学生提供个性化学习规划。师生的常态化使用，又成为讯飞深耕教育的重要入口，教育领域的高价值token由此产生。因此，这会形成一个杀手产品—高价值token—升级版产品这样一个价值飞轮，我们的AI会在行业里变得不可替代。” 本文来自散户吧WWW.SANHUBA.COM

　　

驱动这一价值飞轮的，是讯飞产品的性价比与高效率。例如，讯飞星火X2-Flash采用MoE架构，总参数30B，最大支持256K上下文，重点强化了代码生成和智能体能力，并基于华为昇腾910B集群训练完成。在AstronClaw实测中，星火X2-Flash在深度研究报告撰写、Skill管理与调用、系统控制与执行等智能体核心任务上，效果接近业界万亿级参数模型，但整体token消耗量不到当前主流大尺寸模型的三分之一。“AI生产力的核心不是‘烧掉更多token’，而是以更低成本完成高价值任务。”吴骏华表示。 本文来自散户吧WWW.SANHUBA.COM

　　

(小编：财神)