今日晚间，科大讯飞公告，修订再融资预案，主要是再融资用途与之前的预案发生了变化：新增24亿算力投入，占本次融资规模的60%。下面说几个个人的观点，不代表投资建议，欢迎理性讨论，恳请不喜勿喷，瑞思拜。

1.为什么需要这么多的算力？

8月21日公司发布再融资预案，但是5天后的8月26日，国务院就发布了《关于深入实施“人工智能+”的行动意见》，就像当时我在微博上解读的“六项人工智能+看上去就如同为讯飞专门定制的一样。特别是六项人工智能+中，科学技术、民生、全球合作，基本上全部为科大讯飞控盘。这也相应的必然带来算力的需求增长！

比如除了大家熟知的讯飞在教育医疗政府等领域的巨大优势外，我还在微博解读过ai+科学技术和ai+全球合作，讯飞的优势。“人工智能+科学技术”列在国家AI+行动的第一项，说明了其无比重要的存在，而讯飞是中科院AI for science依托单位，并且已经在科研上取得显著成果，这在其他大模型企业上很少能看到。比如在生命科学领域，与中国科学技术大学合作，基于条件扩散生成模型进行蛋白质主链设计和优化，把一次实验的时间由6个月缩短至1天，目前已经研制出48个活性蛋白质，有关成果已被《Nature》相关科学杂志接收；比如在超导核聚变领域，与中国科学院等离子体所合作，开展基于强化学习的托卡马克等离子体控制研究，将模拟器预测时间从10天降低至1小时，使预测准确率由93%提高至97%。”

“人工智能+全球合作：基于全国产算力训练的讯飞星火X1在7 月25 日升级后，多语言支持能力扩展至130 + 语种，为全球用户提供全栈自主可控的大模型底座，进一步夯实海外拓展的技术支撑；
9月17日中国—东盟博览会，科大讯飞发布专门为东盟十国打造的星火东盟多语言大模型底座，这也是基于纯国产化软硬件打造的完全自主可控的东盟多语言通用大模型底座。基于完备的工具链，星火东盟多语言大模型底座能支持东盟各国行业应用高效安全落地，训练优化成本比业界同行低一个数量级，同时，提供全栈行业落地方案，为世界提供全栈自主可控大模型底座的“第二种选择”。”

因此可以推断出：科大讯飞正面临的科研、大模型出海等独特机遇，那么必然带来算力需求的增加，而增加的算力需求可以推导出巨大的优势以及未来成长的空间。

2.讯飞为什么投入24亿做算力租赁而不是自建？

以友商的算力建设和讯飞的“飞星系列的算力”建设为例子，我们可以看到自建算力集群，建设周期长、投资规模大，且建成后一般的使用效用都是5年左右（性能迭代等），而大多数企业也都对算力建设这块财务处理上也是选择5年折旧，就是这个原因。还有一个时效性的问题，自建算力需要更久的时间，对于大模型的迭代和应用落地推广来说时间就是一切，也从此看出讯飞在ai应用落地等方面确实是到了时不我待的地步了，因此没有更多的时间去等待算力建设了，来不及了。

从讯飞算力租赁的成本看，目前算力租赁的市场价大概是每千P算力租赁（400台）1.3~1.5亿/年，按5年来算，万P算力的租赁费用为65-75亿。而科大讯飞融资规模40亿不变，特别划出来24亿，超过万P的算力租赁费总计只有20多亿。一方面我们可以看出这个价格相当于自建算力的1/4~1/3；另外一方面我们也能看到，市场价75亿的算力而讯飞只需要24亿！那么这50亿的背后，充分说明了国家的战略支持，也折射出讯飞的市场地位！而对于资本市场来说，这种显著的成本优势就意味着企业的更大的竞争力和更多的利润。

3.国家为什么如此支持，又为什么是科大讯飞？

人工智能对未来国家的安全、科研发展和经济建设、以及大模型出海的国际话语权都至关重要，这些都必须基于自主可控的平台实现。在国产自主可控上，科大讯飞一枝独秀：国产算力的成果国产AI芯片起步较晚，国产算力软件生态薄弱，又面临着被美国算力“卡脖子”的问题。科大讯飞已储备了若干面向超大规模集群训练的相关技术，在基于国产算力集群的断点续训、强化学习、训推一体联合加速等方面取得一系列关键成果，已经验证相关技术方案可以有效支撑大模型在万P级集群上开展高效、长稳地训练，为基于国产算力的自主算法创新提供有力支撑。

4.关于市场投资者一些误区再阐述：

大模型绝对不只是狭隘的在个人应用上所面临的发展机遇，而是在教育、医疗、公共安全领域、司法、金融等各个领域和大产业的落地，并且根据我的持续跟踪，发现商业机会正在不断的凸显，并且会优先于个人应用，提前爆发……

本次讯飞加大算力租赁投入，算力规模增长意味着未来相关业务的需求，也印证了我一直的观察和判断，这一行为折射出的是业务良好的增长。

5.重申一下一直的观点：

大模型Scaling Law法则，巨大的算力投入只有大企业才可以入局，创业企业相对来说挑战很大，作为ai国家队和被美特别关注和特殊照顾的，并且唯一两次极限施压的我国ai劲旅，世界最聪明的50家公司之一的讯飞从互联网时代第二梯队公司到AI时代第一梯队公司的进化开始展现。
大模型Scaling Law法则不仅是模型参数和训练数据规模的扩张，后训练深度推理强化学习的计算量激增，大模型对算力的需求仍在持续扩增。小企业根本投入不起，租赁也要非常优惠的价格才能去支撑，要有国家认可和支持。讯飞算力资源扩充，说明一方面对星火大模型在未来全球人工智能竞争中保持对标业界第一梯队至关重要，保障科大讯飞从互联网时代的第二梯队，蝶变到AI时代的第一梯队公司；另一方面，也是更重要的，进一步强化人工智能国家队地位。

6.为什么讯飞不像阿里那样自研芯片？

不是战略眼光不足，也不是不具备这个能力，核心是芯片产业链是全球化分工，现在芯片的某些环节还是多少有美国技术的，而讯飞不但被实体清单还被极限施压，一点点都不能用美国的技术，因此这个确实没有办法。另外，讯飞毕竟从体量上，比如收入，利润，现金流，都和互联网大厂存在一定的差距，这个阶段，最理性也是最优解是要聚焦到自身最优的领域，还没有到了做自研全产业链的地步。而对于阿里等大厂做这些是顺理成章的行为。