未来 5～10 年，现有工作或仅需 10%～20% 的劳动力

作者／   IT 时报   孙妍

编辑／   孙妍

速读新闻

1、国产算力训练半年，验证进度仅达 80%

2、AI 让 80% 的个人提效，仅 6% 的企业明显见效

3、未来 5 至 10 年，现有工作或仅需 10% 至 20% 的劳动力

全球总支出达 19.2 万亿元、全球活跃用户规模达 24.2 亿、辅助设计个性化癌症疫苗、赋能数学研究突破…… AI 正在掀起人类史上颇具颠覆性的技术革命。但是，算力自主可控的背后到底要付出多少代价？如何破解太贵和泄密这两道难题？

在国内 AI 大模型这场激烈的竞争中，科大讯飞看似是个异类。在时间就是金钱的 AI 时代，科大讯飞早在 2023 年便毅然将模型训练从国际主流算力平台迁移至国产算力体系，为此付出了实打实的时间成本与经济代价。

科大讯飞董事长刘庆峰在 2026 科大讯飞全球 1024 开发者节上坦言，这十分考验战略定力，毕竟彼时其他互联网大厂纷纷借助国际主流算力开展训练，全力追赶模型迭代的宝贵窗口期。然而，作为一家以智能语音技术起家的企业，如今的讯飞凭借赋予机器 " 能听会说 " 的核心能力站稳脚跟，一步步拓展版图，最终构建起全栈自主可控的人工智能生态布局。

就某种程度而言，当初 All in 国产算力，正是科大讯飞快速跻身政企 AI 市场第一梯队的关键。

国产算力训练半年

赶不上国际主流算力一个月

自主可控，是刘庆峰说得最多的词。" 不仅要用国产算力做推理，还要用国产算力做训练。" 他认为，" 从底层硬件到模型算法，再到数据与场景，最后是软硬一体化落地，要具备全栈能力，才是真正的自主可控。"

刘庆峰坦言，国产算力与国际主流算力相差将近两代，显存与带宽差距尤其大，代码和智能体任务动辄需要百万级上下文，国产算力曾存在 " 装不下、训不动 " 的问题。

付出时间和成本，才能换来算力自主可控，要耐得住性子。刘庆峰在接受媒体采访时提到：" 我们的算法曾经在国际主流算力上一个月就把验证做完了，可迁移到国产算力上，花了三个月才到 60%，花了半年才到 80%。时间就是钱，算力成本并没有降低，还拖慢了研发节奏。"

但是，这代价值得付。不然，国际主流算力芯片一旦断供，模型迭代之路就无法继续前行，更别提在全球 AI 治理上获得一席之地。

星火 X2.6 首次基于全国产算力实现代码和智能体能力突破，通过长程任务动态并行训练技术，使超长上下文训练效率提升约 4 倍。在推理侧，它基于国产集群的自适应存算协同推理技术，将推理效率提升 4.5 倍。

不仅要训得动、算得快，模型还要达到世界一流水平，才会有人用。值得一提的是，在国际公开测试集 Benchmarks 中，星火 X2.6 多项技术指标对标业界一流水平。

竞争格局上，基于国际主流算力生态的算法成果开源后拿来即用，国产算力上则有很多路没跑过，都得自己干。" 我们大声疾呼，就希望有更多的人一起探索无人区，形成国产算力生态。" 在刘庆峰看来，未来两年国产算力与海外的差距有望拉平，" 如果大家都用国产算力，我还怕啥 "。

企业用 AI 没见效？

读懂业务才能成为 " 自己人 "

落地，是大模型的现实焦虑。麦肯锡《The State of AI 2026》报告显示，AI 让 80% 的个人提效，却仅有 6% 的企业明显见效。刘庆峰提到，" 不少企业担心内部数据和商业机密被泄露，变成模型厂商通吃一切 "，Token 成本则是规模化应用绕不开的账。

如何让 AI 从个人提效到组织提效？事实证明，盲目用 AI 替代人力，或许能获得短期效益，但并不利于企业的长期业务发展。刘庆峰当下要解决的棘手问题是，只有见效，企业才会持续为 AI 买单。

讯飞星帆 WinWork 数字员工平台就是解法之一，该平台已打造 80 余类数字员工，覆盖风控、合同审查、采购寻源、物料替代选型和商机评审等工作，实现了人与数字员工协同作业。讯飞表示，企业使用后，组织提效率从 20% 提升到 50% 以上。

根据智能超参数、大单网基于公开招标信息的统计，科大讯飞连续两年位居央国企大模型项目中标金额和数量双第一。

Token 成本失控，也是企业应用数字员工的担忧之一。据科大讯飞介绍，WinWork 通过端云一体星火大模型能节约 44% 的 Token 消耗。

" 要能够读懂业务，成为组织的自己人。" 他认为，解决幻觉问题只能靠两件事：一是把它充分融入企业流程中，增加足够多的企业本体知识；二是靠严格的流程测试方法。" 大模型真正应用的最大困难是什么？你不知道 AI 交付的成果是对还是错。" 刘庆峰进一步解释道。

不见效、不便宜这两个问题回答后，还要守住数据边界。

讯飞反复强调端云协同，也就是说，手机、PC、AI 眼镜、智能座舱、机器人等端侧设备先自行处理一部分工作，复杂任务再交给云端；涉及敏感信息时，先在本地脱敏，经用户确认后发送，本地原始文件不上传。用刘庆峰的话说，不仅 " 数据不出域 "，还不花云端的 Token 成本。

某机器人创业公司 CEO 在开展经营复盘时，借助模型关联周报、采购通知和项目邮件，识别出重复跟进同一客户项目等经营风险；在采购合同审核时，模型识别出多处风险，生成带修订记录的 Word 文件，全程资料没有离开电脑等端侧。

端侧的难点在于处理复杂智能体任务，比如读邮件、做对比分析、找风险等。讯飞以 4B 模型为端侧主力，智能体任务覆盖度达 41.9%。" 此前业界最好的同类模型任务完成率只有百分之十几，我们把它推到 40% 以上，下一步还能提升至 60%。" 刘庆峰说。

人机交互入口是语音

科大讯飞要做机器人？

" 大家千呼万唤，期待机器人从运动会、表演舞台走向日常生活、走进千家万户。" 刘庆峰说。AI 从数字世界走向物理世界，关键在于人机交互，讯飞将其拆解为 " 语音交互—多模交互—具身多模交互 " 三个阶段。

语音是人机交互的入口，也是讯飞的看家本领。讯飞新发布的星火语音基座大模型 SparkAudio 1.0 强化嘈杂环境识别、多人语音分析和音频理解。即便置身嘈杂街头，模型也能辨别喇叭声、叫卖声、车轮摩擦声，分清交织的人声。相关测试显示，其整体效果提升 20%，响应时间降低 15%，成本降低 60%。

如今语音技术成为人机交互的入口，连接着各类硬件，比如支持 120 余种语言翻译的讯飞 AI 眼镜，支持 100 项多模感知能力的星火智慧座舱 3.0。

在复杂的机器人场景中，精准识别复杂音源、领会真实环境中的语言意图，是决定机器人能否走进真实世界的核心。

科大讯飞并未布局机器人整机制造，而是依托自身核心技术优势，推出了星火具身多模交互技术，在复杂空间动态降噪、多目标人的交互意图识别、语音与动作统一规划与执行等方面取得突破。同时，将机器人超脑平台 V3.0 的能力开放给机器人厂商。

刘庆峰直言，当前机器人的语义理解与沟通能力已 " 完全没有问题 "，短板在于表情不生动、动作不自然。" 机器人现在没有多模态的人机交互，它就没法走入我们日常生活。" 在他看来，补上具身多模交互这块关键拼图后，机器人的运动灵活性和面部微表情都会跟上来。

未来 5 至 10 年

只需 10% 至 20% 的人力？

刘庆峰并没有回避 AI 对就业岗位的冲击。" 未来 5 至 10 年，支撑我们当前生产运转与生活需求的全部工作，可能仅需 10% 到 20% 的劳动力即可完成。" 他称之为 " 一次劳动力的分流和新价值创造的重塑 "，这比模型自我意识的讨论更迫切。

作为全国人大代表，刘庆峰在今年两会提交的建议中曾提出，社会要建立兜底保障体系，" 要为被 AI 替代岗位的人群提供基本生活保障 "。此外他还提出，应该重新定义社会治理逻辑，比如 5 天工作制能否调整为 3 天、8 小时工作时长能否缩短为 4 小时。

降低普通人进入 AI 行业的门槛，构建产业生态是另一条核心路径。其机器人超脑平台 V3.0 支持模块化、配置化的行业定制，让机器人厂商直接复用交互方案；星辰 TaaS 平台面向开发者推动 " 从 Token 到 Solution"。据刘庆峰介绍，科大讯飞海外开发者已达 60 万名，覆盖 220 多个国家和地区。

刘庆峰将这场技术变革定义为 " 一场长跑 "，而当前科大讯飞所处的发展阶段是：底座大模型仍在探索突破，但诸多行业落地应用已完成从 0 到 1 的起步。三季度财报显示，智慧教育、智慧医疗两大核心赛道均实现 20% 以上同比增长，智能批阅设备已覆盖 5000 多所学校，且当前正在使用该设备的学校中，有 90% 表达了续签意愿。

面对未来 5 到 10 年这场 AI 革命对整个社会的重塑，刘庆峰说：" 中国是全世界最有可能解决这个问题的，相信我们的社会治理能力，可以把这件事做得比别人更好。"

排版／   季嘉颖

图片／   IT 时报   科大讯飞

来源／《IT 时报》公众号 vittimes

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