文丨文林

国内AI行业在回款方面通常需要一定时间，尤其是G端项目为主的企业，可能会面临较长的验收流程和财政拨付周期。反映在财报上，就是营收增长和现金流改善之间总隔着一道“时间差”。

在很长一段时间里，科大讯飞也受此困扰，但近期的两份财报却出现了一些不太一样的变化：2025年，科大讯飞实现全年营收271.05亿元，同比增长16.12%。与此同时，其销售回款总额超274亿元，经营性现金流净额达32.08亿元，两项指标均创历史新高。

市场习惯将这种变化归结为“大模型商业化见效”，但仔细拆解后会发现，真相不止于此。

【现金流在改善，B&C端业务悄悄“接棒”】

要弄清楚现金流为何有改善，得先看收入构成发生了什么变化。

过去，科大讯飞的收入高度依赖G端，验收流程复杂，回款节奏很大程度上不受自己控制，账期不是按月算的，而是按年，甚至更长。但自2025年以来，其B端和C端业务的增速开始明显跑赢G端。

财报显示，科大讯飞2025年G端收入占总营收的比例已从29%降至26%，C端占比则从29%提升至32%，B端维持在42%；2026年一季度，公司B端及C端业务收入同比增长26.27%，G端业务则受春节延后及项目启动节奏影响出现了阶段性下滑。

这并不是说G端不重要了，其全年商机储备仍然同比增长33%，说明底子还在。但其收入的底盘正在从少数大项目转向大量分散的终端用户。而当越来越多的收入来自家庭用户、职场人群和企业客户，回款的逻辑就不一样了。

要知道，家庭用户在天猫、京东下单AI学习机，职场人群购买办公本、翻译机，企业批量采购智能批阅机或按年订阅SaaS服务，其付款几乎是即时到账的。因此，与G端项目动辄数月的账期相比，AI硬件通过线上电商和线下门店的现款现货模式，以及渠道销售约定的回款安排，整体账期明显更短、可控性显著更强。

于是我们能看到，科大讯飞不仅2025年销售回款总额与经营活动现金流量指标均创历史新高，利润增速远超营收增速，今年一季度其回款金额57亿元再次超过同期收入，同比增长14.12%。

那么，B端和C端业务快速增长的具体载体是什么？答案或许藏在“软硬一体”这条线上。

相比单纯依赖API调用或定制项目，AI硬件和软硬一体产品更容易形成明确的用户入口、标准化交付和销售回款。

目前，科大讯飞的AI学习机、AI办公本、翻译机、录音笔、星火智能批阅机、AI眼镜等产品，本质上都是将大模型能力封装进标准化硬件，然后直接卖给个人用户或企业客户，从而用硬件承接入口，用软件和模型能力提升体验。

以讯飞AI学习机为例，大模型赋能答疑辅导、精准学、AI互动，不断提升自主学习效果，连续三年在京东天猫618、双11电商节中获得学习机品类全周期销售额冠军，用户推荐值NPS持续行业第一。

同样一笔收入，从政府项目变成消费硬件销售，回款更快、更确定，公司的现金流抗风险能力也随之增强。

而这也是软硬一体战略给科大讯飞带来的第一层增量，它不会在某一季度的利润表上被特别标注，但却实实在在地改变着这家公司的经营底色。

【交付模式在变，从“做项目”到“卖产品”】

以往，国内AI行业的主流商业模式是项目制。客户提出一个需求，公司拉一支团队进场开发，周期少则半年、多则一年，中间还伴随着需求的反复变更和调整。

更费精力的是，每个项目都要从头做一遍相似的底层工作，同样的语音识别、同样的语义理解、同样的数据分析，只是换个客户、换套界面，所用的核心技术并没有本质差别。尤其是大模型出现以后，这种模式的短板更加突出。

因为模型本身就需要巨额的训练投入，结果却要在每一个客户身上重新做一遍定制化适配。单项目毛利率被拉低，研发人员的精力被大量消耗在重复劳动里，真正的技术创新反而挤不出时间。这几乎是所有做垂直行业AI的企业都面临的困境。

对此，科大讯飞的软硬一体产品化路径则把大模型能力从“按需定制”的项目，变成“封装交付”的产品线。

比如，讯飞办公本通过环八麦克风阵列和360°声源定位技术，把复杂场景的远场语音识别做成了产品级的通用能力，随用随调，不需要为每个企业重新部署一套采集设备；AI眼镜GlassClaw整机仅重40克，把翻译、信息助手、环境感知这些能力的入口浓缩在一个可穿戴设备里，用户戴上硬件便完成了能力的调用。

学习机T90系列则吸收了过去十年的教学数据和算法积累，把错因分析、知识点诊断、个性化推题这些通用能力做成了标准模块，不是为某个学校或某个区域的考试大纲专门定制，而是通过软件迭代覆盖全国各地的教材版本。

这种“研发前置”的逻辑是把大模型能力的打磨放在前面，在产品定义的阶段一次性完成核心算法的沉淀和优化，剩下的工作就变成了标准化的软硬件组合。

这意味着，用户买到的不是一份需要漫长的需求分析和实施部署的定制方案，而是拆开包装就能用的完整产品。交付周期缩短了，回款的节奏自然也跟着变了。

更重要的是，产品的可迭代性也给商业模式带来了新的想象空间。

传统项目交付完成后，和客户的关系基本到此为止，下一次合作要重新招标、重新进场。但软硬一体产品的逻辑是：硬件产品卖出时只是一个起点，系统还在持续更新，数据还在不断沉淀，后续的软件服务和模型迭代才是真正的商业价值所在。

所以软硬一体战略带来的第二个增量，不是某一款硬件的销量有多亮眼，而是交付逻辑的本质变化。它把大模型能力从“长周期、重定制、每单都要重来一遍”的线性模式，推向了“标准化、可规模复制、通过软件持续增值”的指数模式。

从一次性交付转向可复用场景，从项目制走向产品化，这一层变化带来的经营效率提升，可能比任何一款爆款单品的销量都更重要。

【战略的一体两面，海外验证与利润阵痛】

如果说科大讯飞的软硬一体战略只在国内市场得到验证，那它的说服力终究有限。真正让人看清这套模式通用性的，是它在海外交出的成绩单。

财报显示，科大讯飞2026年一季度境外收入同比增长167%。并且，这增长不是来自单一产品或单一市场，而是形成了两条清晰互补的路径：在东盟，增长的驱动力是开发者生态、API调用和教育业务，背后是大模型能力和解决方案的输出；在日本，增长的主力是办公本这类消费硬件，登陆众筹平台后直接拿下历史榜单第一名。

一边是模型，一边是硬件，背后共享的却是同一套“软硬一体”的能力底座。这说明，科大讯飞这些年积累的产品化能力，放到不同文化、不同语言的市场上依然经得起考验。

但硬币也有另一面。

2026年一季报显示，公司归属于上市公司股东的扣除非经常性损益的净利润为亏损4.30亿元。对此，科大讯飞在财报中给出的解释是：研发费用和销售费用合计增长了3.49亿元。

▲图源：科大讯飞2026年第一季度财报

那这些钱具体花在了哪些地方？

一方面是为了守住国产算力。科大讯飞是目前中国主流大模型中唯一一家坚持在全国产算力上完成全栈模型训练的企业。昇腾910B芯片在显存容量和带宽上与英伟达H200存在差距，训练效率从最初只有A800集群的30%提升到84%甚至93%，背后是大量算法和工程层面的攻坚。

另一方面则花在了模型本身的迭代。4月29日发布的星火X2 flash是一个30B中等尺寸模型，在智能体和代码能力上已经可以对标甚至超越同尺寸的国际主流模型，而它的token消耗不到那些大参数模型的三分之一。

科大讯飞在这些方向上的投入，短期内确实压低了利润表，但它们为下一代产品铺设的是一条更宽的路。按照规划，今年10月基于昇腾950平台，科大讯飞将发布中国首个对标业界最先进主流模型的旗舰大模型。到那时，现在的投入才会真正兑现为收入上的势能。

总之，当大模型能力被嵌入标准化硬件和高频场景后，商业化就不再只依赖重交付项目，而是可以通过产品销售、渠道回款、软件服务和场景复用形成更稳定的经营闭环。这是科大讯飞区别于纯模型厂商的重要路径，也是它值得被长期观察的根本点。

并且，其软硬一体产品化路径的最终目的是用硬件卡住场景，用场景锁定数据，用数据反哺模型。这套闭环周期很长，但一旦跑通，竞争对手就很难靠换一个更强的模型攻破其壁垒。因为壁垒不在模型本身，而在模型与硬件、场景、用户之间形成的强关联体验。

眼下，现金流的持续改善，恰恰说明科大讯飞的这套模式已经开始良性运转，并为其进一步的战略实践提供了更扎实的底气。

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